К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Big Data Processing with Hadoop and Spark · LearnSpace
Назад в каталог
courseraIT и технологии

Big Data Processing with Hadoop and Spark

Курс от University of Pittsburgh
Средний≈ 8.8 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Master the tools and techniques that power large-scale data processing and analytics. This course introduces the principles and frameworks of Big Data Processing with Hadoop and Spark, enabling learners to manage, process, and analyze massive datasets efficiently. You’ll start by understanding the Hadoop ecosystem, including HDFS and MapReduce, and how distributed storage and computation work together to handle data at scale. Then, you’ll explore Apache Spark, a powerful framework for fast, in-memory data processing and real-time analytics. Through guided exercises and case studies, you’ll learn how to build scalable data pipelines, optimize performance, and apply transformations for business insights. By the end of this course, you’ll be equipped to handle complex data workloads using industry-standard big data tools. Ideal for aspiring data engineers, analysts, and developers, this course bridges data management and cloud computing—preparing you to design, implement, and manage big data solutions that drive intelligent decision-making in modern organizations.

Навыки, которые вы освоите

Apache HadoopData ProcessingApache SparkFile SystemsDistributed ComputingPySparkPredictive ModelingBig DataScalabilityData PipelinesData ScienceData TransformationApache HiveData AnalysisInformation TechnologyData ManagementScikit Learn (Machine Learning Library)Data Storage

Программа курса

3 модулей · 38 учебных материалов

01Hadoop11 материалов

Course Introduction

Course OverviewЧтение

Hadoop Architecture and Ecosystem

Overview: HadoopВидеоLecture 1: Introduction to HadoopВидеоLecture 2: HDFS ArchitectureВидео

Учитесь у экспертов

Dmitriy Babichenko

Преподаватель курса

Big Data Processing with Hadoop and Spark
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 8.8 ч

3 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Индонезийский, Испанский, Японский

Часть программы вашего университета
HDFS ArchitectureЗадание
Lecture 3: Yarn ArchitectureВидео
Lecture 4: Hadoop EcosystemВидео
Lecture 5: Hadoop Data ProcessingВидео

Module Conclusion

Hadoop Solutions EvaluatorDIALOGUELet's Practice: HadoopЗаданиеTest Yourself: HadoopЗадание
02Programming Models16 материалов

Spark Fundamentals and Data Processing

Overview: Parallel Programming ModelsВидеоLecture 1: Programming ModelsВидеоLecture 2: Programming Models Concepts and TerminologyВидеоLecture 3: MapReduceВидеоLecture 4: MapReduce Deeper DiveВидеоMapReduceЗаданиеCode Review: Introduction to MapReduce With PythonЧтениеCode Review: Word Count Example with MapReduce + PythonЧтениеCode Review: Server Log Analysis with MapReduce + PythonЧтениеCode Review: Server Log Analysis (Reading from File) with MapReduce + PythonЧтениеLecture 5: Apache PigВидеоActivity & Code Review: Word Count with Apache PigЧтениеActivity: Working with Apache PigЧтение

Module Conclusion

MapReduce DesignerDIALOGUELet's Practice: Programming ModelsЗаданиеTest Yourself: Programming ModelsЗадание
03Apache Spark11 материалов

Advanced Big Data Processing and Integration

Lecture 1: Introduction to Apache SparkВидеоLecture 2: Apache Spark Core ConceptsВидеоLecture 3: Apache Spark ArchitectureВидеоLecture 4: PySpark and Its Execution in Apache Spark ArchitectureВидеоLecture 5: Introduction to Apache Spark MLlibВидеоCase Study & Code Review: scikit-learn vs. Spark MLlibЧтениеActivity & Code Review: PySpark and MLlib PipelineЧтение

Module Conclusion

ML Platform ArchitectDIALOGUELet's Practice: Apache SparkЗаданиеTest Yourself: Apache SparkЗадание

Course Wrap-Up

Course SummaryЧтение