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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/arquitecturas-de-big-data
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课程名称：大数据架构 课程概述：大数据架构课程旨在帮助你识别大数据解决方案的特点、相关数据、所需基础设施以及可扩展的处理技术。我们将通过基于Hadoop和Spark的基础设施来发展实例，同时考虑公共云平台在支持这些解决方案的可扩展性方面的相关性。该课程适合具备基本计算工具使用知识和至少一种编程语言（如Python或Java）基础的人士。 为确保课程顺利进行，请确保你的计算机符合以下最低配置要求： - 至少8GB内存 - 至少200GB可用硬盘空间 - 运行以下操作系统中的任意一个：Windows、Linux、Macintosh或Solaris。 课程大纲： 1. **什么是大数据？** - 在本模块中，我们将探讨大数据的定义，回顾我们如何走到今天的大数据阶段，理解大数据的三大特征（3V），并识别大数据与传统架构的区别。 2. **我们如何存储大数据？** - 本模块将回答如何存储大数据的问题。我们将识别大数据存储的要求与挑战，了解概念架构，查看一些实例，并学习分布式文件系统和NoSQL数据库管理系统。 3. **我们如何处理大数据？** - 在本模块中，我们将专注于如何处理大数据。我们将讨论可扩展处理、MapReduce、Spark以及流数据处理的架构这三个主要主题。 4. **云在大数据环境中的角色是什么？** - 在本模块中，我们将探讨云在大数据环境中的角色。理解概念后，我们将回顾云在处理和存储方面的优势和风险，探讨使云成为大数据理想环境的可能性。 欢迎您参加这个充满挑战与机遇的课程！
Part: 1
Title:¿Qué es Big Data?
Description:Bienvenido al primer módulo del curso. En este módulo responderemos a la pregunta ¿Qué es el Big Data? Para ellos nos centraremos en conocer como llegamos hoy al Big Data, cuáles son las 3V principales e identificaremos las diferencias que tiene Big Data con las arquitecturas tradicionales.
Part: 2
Title:¿Cómo almacenamos Big Data?
Description:Bienvenido al segundo módulo del curso. Dentro de este módulo nos centraremos en responder a la pregunta ¿Cómo almacenamos Big Data? Para ello identificaremos los requerimientos y desafíos de almacenamiento de Big Data, conoceremos acerca de la arquitectura conceptual y veremos algunos ejemplos, y conoceremos sobre sistemas de archivos distribuidos y sistemas manejadores de bases de datos NoSQL.
Part: 3
Title:¿Cómo procesamos Big Data?
Description:Bienvenido al tercer módulo del curso. Durante el desarrollo de este módulo nos enfocaremos en responder a la pregunta ¿Cómo procesamos Big Data? Para ello trabajaremos en tres temas principales: Procesamiento escalable y Map-Rediuce, Spark y Arquitecturas para procesamientos de datos de flujos.
Part: 4
Title:¿Cuál es el rol de la nube en entornos Big Data?
Description:Te damos la bienvenida al cuarto y último módulo de nuestro curso. Durante este módulo responderemos a la pregunta ¿Cuál es el rol de la nube en entornos Big Data? Para ello, una vez comprendamos los aspectos conceptuales, revisaremos las posibilidades de procesamiento y almacenamiento que hacen de la nube un entorno ideal para Big Data. También revisaremos las ventajas y riesgos de utilizar servicios públicos en la nube.
El curso de Arquitecturas de Big Data busca que identifiques las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento escalable. Desarrollaremos ejemplos usando infraestructuras basadas en Hadoop y en Spark, teniendo presente la pertinencia de las plataformas basadas en nube pública para soportar la escalabilidad de estas soluciones. El curso está dirigido a personas con conocimientos básicos en manejo de herramientas computacionales y programación en al menos uno de estos lenguajes (Python, Java). Dado que en este curso se hará uso de un programa descargable, aseguraté de tener un computador con la siguiente configuración mínima: Mínimo 8 GB de memoria RAM. Mínimo 200 GB de espacio libre en disco. Alguno de los siguientes sistemas operativos: Windows, Linux, Macintosh, o Solaris.
