Almacenar, gestionar y analizar datos desestructurados. Elegir el tipo correcto de almacén de datos en función de nuestras necesidades. Procesar grandes cantidades de datos usando Hadoop. Realizar consultas en prácticamente tiempo real usando Pig y Hive. Planificar e Implementar una estrategia de BIG DATA en tu organización.

1. HADOOP
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Objetivos
Almacenar, gestionar y analizar datos desestructurados.
Elegir el tipo correcto de almacén de datos en función de nuestras necesidades.
Procesar grandes cantidades de datos usando Hadoop.
Realizar consultas en prácticamente tiempo real usando Pig y Hive.
Planificar e Implementar una estrategia de BIG DATA en tu organización.
Requisitos
Conocimientos de plataforma Windows y conocimientos de bases de datos
Audiencia
Cualquier persona que quiera desarrollar sus conocimiento o trayectoria profesional en el campo del análisis
avanzado de datos
Típicamente, Project Managers, IT Managers, DBA (Database Administrators), Data Architects, Desarrolladores
(Genéricos y espécificos de SQL), Data Scientists y Analistas expertos en Business Intelligence.
Metodología
Presencial (ILT) o VideoconferenciaOnline LIVE(OLL)
Duracion
25 Horas
Contenidos
Procesando BIG DATA
Integrando Almacenesde datos dispersos
Mapeado de datos
Conectándonos y extrayendo datos
Transformación de datos para su procesado
Introducción a Hadoop MAP Reduce
UtilizandoHadoop Map Reduce
Creación de los componentes básicos
Distribuyendo la carga de proceso en distintas granjas de servidores
Ejecutando Hadoop Map Reduce Jobs
Monitorizando procesos y flujos
Map Reduce: BuildingBlocks
Hadoop DFS

2. HADOOP
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Eligiendo el método de ejecución más adecuado: Local, semi-distribuido o distribuido