Ce cours fait partie de la Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQL

4.7
étoiles
258 évaluations

Ian Cook +1 enseignant de plus

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Offert par

Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQLCloudera

À propos de ce cours

10 347 consultations récentes

In this course, you'll learn how to manage big datasets, how to load them into clusters and cloud storage, and how to apply structure to the data so that you can run queries on it using distributed SQL engines like Apache Hive and Apache Impala. You’ll learn how to choose the right data types, storage systems, and file formats based on which tools you’ll use and what performance you need.
By the end of the course, you will be able to
• use different tools to browse existing databases and tables in big data systems;
• use different tools to explore files in distributed big data filesystems and cloud storage;
• create and manage big data databases and tables using Apache Hive and Apache Impala; and
• describe and choose among different data types and file formats for big data systems.

To use the hands-on environment for this course, you need to download and install a virtual machine and the software on which to run it. Before continuing, be sure that you have access to a computer that meets the following hardware and software requirements:
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work)
• 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work)
• 8 GB RAM or more
• 25GB free disk space or more
• Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled;
on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS)
• For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 3 sur 3 dans le

Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQL

Niveau débutant

Approx. 21 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol

Ce que vous allez apprendre

Use different tools to browse existing databases and tables in big data systems
Use different tools to explore files in distributed big data filesystems and cloud storage
Create and manage big data databases and tables using Apache Hive and Apache Impala
Describe and choose among different data types and file formats for big data systems

Compétences que vous acquerrez

Data Management
Distributed File Systems
Cloud Storage
Big Data
SQL

Dates limites flexibles

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Certificat partageable

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Cours 3 sur 3 dans le

Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQL

Niveau débutant

Approx. 21 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol

Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4,84/5 (52 évaluations)

Ian Cook

Staff Curriculum Developer

Cloudera

25 168 étudiants

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Glynn Durham

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Cloudera

At Cloudera, we believe that data can make what is impossible today, possible tomorrow. We empower people to transform complex data into clear and actionable insights. Cloudera delivers an enterprise data cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI. Powered by the relentless innovation of the open source community, Cloudera advances digital transformation for the world’s largest enterprises.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

Orientation to Data in Clusters and Cloud Storage

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 56 min), 3 lectures, 1 quiz

7 vidéos

Welcome to the Course4 min

Browsing Tables with Hue7 min

Browsing Tables with SQL Utility Statements6 min

Browsing HDFS with the Hue File Browser13 min

Browsing HDFS from the Command Line9 min

Understanding S3 and Other Cloud Storage Platforms6 min

Browsing S3 Buckets from the Command Line8 min

3 lectures

Review and Preparation30 min

Instructions for Downloading and Installing the Exercise Environment30 min

Troubleshooting the VM5 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 1 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 2

5 heures pour terminer

Defining Databases, Tables, and Columns

5 heures pour terminer

7 vidéos (Total 33 min), 12 lectures, 2 quiz

7 vidéos

Week 2 Introduction3 min

Introduction to the CREATE TABLE Statement5 min

Using Different Schemas on the Same Data12 min

Specifying TBLPROPERTIES2 min

Examining, Modifying, and Removing Tables1 min

Hive and Impala Interoperability2 min

Impala Metadata Refresh3 min

12 lectures

Creating Databases and Tables with Hue30 min

Creating Databases and Tables with SQL15 min

Permissions to Create Databases and Tables5 min

The ROW FORMAT Clause25 min

The STORED AS Clause15 min

The LOCATION Clause20 min

CREATE TABLE Shortcuts10 min

Using Hive SerDes15 min

Working with Unstructured and Semi-Structured Data15 min

Examining Table Structure10 min

Dropping Databases and Tables5 min

Modifying Existing Tables35 min

2 exercices pour s'entraîner

Week 2 Practice Quiz30 min

Week 2 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Data Types and File Types

3 heures pour terminer

5 vidéos (Total 14 min), 12 lectures, 2 quiz

5 vidéos

Week 3 Introduction1 min

Overview of Data Types1 min

Choosing the Right Data Types4 min

Overview of File Types3 min

Choosing the Right File Types3 min

12 lectures

Integer Data Types5 min

Decimal Data Types10 min

Character String Data Types10 min

Other Data Types5 min

Examining Data Types10 min

Out-of-Range Values5 min

Text Files5 min

Avro Files5 min

Parquet Files5 min

ORC Files5 min

Other File Types5 min

Creating Tables with Avro and Parquet Files20 min

2 exercices pour s'entraîner

Week 3 Practice Quiz20 min

Week 3 Graded Quiz30 min

Semaine

Semaine 4

5 heures pour terminer

Managing Datasets in Clusters and Cloud Storage

5 heures pour terminer

8 vidéos (Total 48 min), 13 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Week 4 Introduction3 min

Refresh Impala's Metadata Cache after Loading Data2 min

Loading Files into HDFS with Hue's Table Browser10 min

Loading Files into HDFS with Hue's File Browser6 min

Loading Files into HDFS from the Command Line8 min

Loading Files into S3 from the Command Line10 min

Using Hive and Impala to Load Data into Tables3 min

Conclusion2 min

13 lectures

More about HDFS Shell Commands10 min

Chaining and Scripting with HDFS Commands5 min

HDFS Permissions5 min

Other Ways to Load Files into S35 min

S3 Permissions10 min

Missing Values15 min

Character Sets5 min

Using Sqoop to Import Data15 min

More Sqoop Import Options5 min

Using Sqoop to Export Data5 min

SQL LOAD DATA Statements10 min

SQL INSERT Statements10 min

SQL INSERT ... SELECT and CTAS Statements15 min

2 exercices pour s'entraîner

Week 4 Practice Quiz30 min

Week 4 Graded Quiz30 min

Avis

4.7

60 avis

5 stars
78,81 %
4 stars
15,98 %
3 stars
3,71 %
2 stars
1,11 %
1 star
0,37 %

Meilleurs avis pour MANAGING BIG DATA IN CLUSTERS AND CLOUD STORAGE

par AN15 avr. 2020

This is one of the best courses I've attended on Coursera! Kudos to the course organizers and instructors.

par AZ3 mai 2020

Although more reading than video, I found readings to be more convenient when you need to get back to a particular lesson and recap something.

par RS13 janv. 2022

i really enjoyed completing this course . i gained to know many new things

par TM4 mars 2020

Great practical applications learned in this course-this course is demanding but I loved it!

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À propos du Spécialisation Modern Big Data Analysis with SQL

This Specialization teaches the essential skills for working with large-scale data using SQL.

Maybe you are new to SQL and you want to learn the basics. Or maybe you already have some experience using SQL to query smaller-scale data with relational databases. Either way, if you are interested in gaining the skills necessary to query big data with modern distributed SQL engines, this Specialization is for you. Most courses that teach SQL focus on traditional relational databases, but today, more and more of the data that’s being generated is too big to be stored there, and it’s growing too quickly to be efficiently stored in commercial data warehouses. Instead, it’s increasingly stored in distributed clusters and cloud storage. These data stores are cost-efficient and infinitely scalable. To query these huge datasets in clusters and cloud storage, you need a newer breed of SQL engine: distributed query engines, like Hive, Impala, Presto, and Drill. These are open source SQL engines capable of querying enormous datasets. This Specialization focuses on Hive and Impala, the most widely deployed of these query engines. This Specialization is designed to provide excellent preparation for the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst certification exam. You can earn this certification credential by taking a hands-on practical exam using the same SQL engines that this Specialization teaches—Hive and Impala.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work) • 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work) • 8 GB RAM or more • 25GB free disk space or more • Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled; on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS) • For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage