Хранение
Понять роль распределённой файловой системы.
Что такое Hadoop
Apache Hadoop — набор компонентов для распределённого хранения и обработки данных.
Где пригодится
Ресурсы
Оценить, как задания получают ресурсы кластера.
Обработка
Подобрать и проверить способ выполнения вычислений.
Подготовка и связанные навыки
Определите объём данных, задачу обработки и доступную инфраструктуру.
Связанные навыки
Курсы с Hadoop
Merion AcademyАналитик данных с нуля
Курс аналитика данных: Excel и SQL, обработка данных на Python, визуализация и основы машинного обучения.
24 890 ₽
Стоимость курса
KARPOV.COURSESИнженер данных в Yandex Cloud
Бесплатный вводный курс об обработке больших данных в Yandex Cloud: развёртывание кластеров Hadoop и Spark, настройка виртуальных машин и безопасность облачной инфраструктуры.
Бесплатно
Стоимость курса
ProductStarПрофессия: DevOps-инженер
Онлайн-программа ProductStar для знакомства с DevOps с нуля: Linux и терминал, сети, CI/CD, контейнеры и инфраструктура как код, а также основы SQL и Python. В плане — итоговый проект.
62 877 ₽
Цена одним платежом
1 941 ₽ / мес. · 36 мес.
KARPOV.COURSESИнженер данных
Курс для специалистов с базовыми знаниями SQL и Python: проектирование хранилищ, автоматизация ETL, распределённая обработка данных и работа с облачной инфраструктурой.
103 950 ₽
Стоимость курса
Что важно знать об инструменте «Hadoop»
Hadoop объединяет компоненты с разными ролями: HDFS отвечает за распределённое хранение, YARN — за управление ресурсами, а MapReduce поддерживает параллельную обработку.
Технологии Hadoop применяют в задачах, где данные и вычисления распределены между узлами. Понимание ролей компонентов помогает проследить путь данных от размещения до запуска обработки.
Состав системы выбирают с учётом формата данных, инфраструктуры и требований проекта. Доступ к данным, наблюдение за работой и затраты на хранение и вычисления требуют отдельной настройки и оценки.