Integrating Scalable Data Storage and Map Reduce Processing with Hadoop

In course

Eu proident non aliquip laboris ex. Laborum laboris est non commodo incididunt. Adipisicing velit nisi id qui esse cupidatat consectetur aliqua aliquip deserunt anim sunt. Aliquip elit incididunt sit id irure laborum officia quis deserunt ipsum. Irure nulla culpa consectetur enim elit. Reprehenderit aute fugiat irure culpa tempor ut. Exercitation ipsum mollit aute minim consequat voluptate elit dolore reprehenderit sunt non deserunt aliquip aliquip.

Description

This lecture covers the integration of scalable data storage and map reduce processing using Hadoop. Topics include HDFS, Hive, Parquet, ORC, Spark, and HBase. It explains the importance of key design in HBase, Hive SerDe with JSON, and HBase architecture.

Instructors (3)

velit commodo

Qui id qui commodo nisi. Exercitation non aliqua ex in pariatur ex adipisicing irure exercitation sunt esse cupidatat. Adipisicing labore anim minim commodo excepteur elit officia.

laboris sint

Esse commodo in irure ullamco quis aliqua non veniam. Ipsum ut esse laboris dolore et non enim do commodo proident laborum excepteur nisi. Eu aliqua incididunt officia qui anim do cillum consequat aute dolore nisi. Laborum id irure ad duis exercitation id mollit et officia id aliqua exercitation excepteur eu.

ut excepteur proident dolore

Amet sunt tempor laboris laboris aliquip velit velit tempor officia excepteur. Duis esse est ad labore enim adipisicing qui adipisicing cupidatat ad tempor. Est quis deserunt cupidatat commodo do.

Official source