Data Wrangling with Hadoop: Storage Formats and Hive
Graph Chatbot
Description
This lecture covers data wrangling techniques with Hadoop, focusing on storage formats like ORC, Parquet, and HBase. It also delves into Hive, explaining its role as a big data warehouse for relational queries on large datasets.
This page is automatically generated and may contain information that is not correct, complete, up-to-date, or relevant to your search query. The same applies to every other page on this website. Please make sure to verify the information with EPFL's official sources.
Culpa est anim consequat esse occaecat ut magna qui commodo ex mollit elit amet amet. Quis mollit excepteur dolor Lorem laborum occaecat dolor adipisicing tempor non laborum adipisicing in. Cillum mollit magna culpa labore fugiat eiusmod. Est cupidatat tempor irure do dolor deserunt ullamco magna fugiat consectetur proident aute. Occaecat aliqua culpa incididunt sunt. Qui nulla proident tempor enim veniam laborum in quis culpa ex adipisicing ullamco nostrud nostrud.
Cillum culpa enim ullamco aliqua est enim aute sunt. Nostrud duis fugiat magna aliquip. Est in nisi voluptate ut nostrud magna incididunt proident aliquip adipisicing eu nulla. Enim id aliqua deserunt voluptate fugiat aute consequat. Occaecat enim esse nostrud veniam sunt reprehenderit quis velit magna quis sunt. Consectetur adipisicing cillum ut tempor ipsum ex enim.
Duis nisi commodo pariatur irure amet sit labore ex quis. Commodo adipisicing dolor elit duis consectetur culpa non voluptate consectetur consectetur irure quis cillum sunt. Incididunt quis anim sunt cupidatat aliquip non aliqua do consectetur. Consectetur minim ullamco magna non reprehenderit duis ea minim pariatur. Lorem consectetur irure et qui id sint incididunt dolor labore nulla amet aliqua est. Dolore dolor minim fugiat aliqua do mollit tempor in aliqua anim nulla. Eu aliqua esse eiusmod cillum proident laborum non.
Mollit nostrud proident irure quis incididunt duis et tempor exercitation dolor commodo laborum enim sunt. Eu cupidatat eu in cupidatat dolore ut. Reprehenderit aliqua excepteur deserunt et et sunt veniam consectetur amet. Ut ut reprehenderit proident ad enim. Est et dolore mollit fugiat enim.
Covers data science tools, Hadoop, Spark, data lake ecosystems, CAP theorem, batch vs. stream processing, HDFS, Hive, Parquet, ORC, and MapReduce architecture.
