Micromáster en Big Data

1. Big Data y Hadoop: comprensión del entorno (5 horas) a. Presentación e Introducción los conceptos de Big Data y Hadoop b. Hadoop: i. Arquitectura y funcionamiento (MapReduce y HDFS) ii. Principales herramientas del ecosistema iii. Ejercicios de comprensión del entorno iv. Visión de negocio 2. Ecosistema, importación de datos, ETL, procesado y analítica (5 horas) a. Sqoop b. Ejercicios Sqoop c. Hive/Impala d. Ejercicios Hive/Impala 3. Spark ETL, procesado y analítica: (15 horas) a. Spark (con Scala). Introducción y diferencias con Hadoop i. Qué es Spark (Estructura y funcionamiento) ii. Casos de uso con Spark iii. Ejercicios Spark b. Spark-SQL c. Ejercicios Spark-SQL