Faculdade de Banco de Dados (BI e Big Data)
Infraestrutura para Big data: volume
Entregável do Bloco: |
Modelar e implementar uma solução de big data composta por uma infraestrutura Apache Spark com Apache Hadoop HDFS, desenvolvida utilizando Java e processando dados em streaming – tais como: timelines ou logs de Twitter, timelines ou outros dados Facebook, logs de algum servidor Web etc. |
Projeto de Bloco: Infraestrutura para Big Data: Volume |
1 – Explicar o conceito de big data |
2 – Descrever aplicações de big data com Spark e Hadoop |
3 – Formular um projeto no ecossistema Spark com Hadoop |
4 – Desenvolver e implementar uma aplicação para big data usando Spark com Hadoop |
5 – Executar tratamentos de dados e análises com infraestrutura Spark |
Fundamentos de Infraestrutura para Big Data: Volume |
1 – Entender conceitos básicos e introdutórios sobre Big Data, Spark e Hadoop |
2 – Aprender sobre o ambiente e plataforma utilizada para instalar e executar aplicações bigdata com spark |
3 – Entender Arquitetura Hadoop |
4 – Utilizar o Spark com Hadoop |
5 – Escrever programas para filtrar dados com Spark |
Fundamentos de Desenvolvimento Java |
1 – Compreender Java como plataforma e seus principais componentes (JRE, JDK, JVM) |
2 – Utilizar versionamento de código na prática |
3 – Compreender os fundamentos de programação utilizando Java |
4 – Utilizar classes padrão fundamentais do Java |
5 – Gerenciar dependências em Java |
6 – Implementar o acesso a dados com Java |
Implantação de soluções big data com Hadoop |
1 – Conhecer e utilizar ferramentas para manipulacao de grande quantidade de dados |
2 – Trabalhar com bancos de dados distribuídos utilizados com Spark/Hadoop |
3 – Conhecer e utilizar serviços na Cloud da Amazon para armazenamento e tratamento de grande quantidade de dados |
Desenvolvimento de Soluções Big Data com Apache Spark |
1 – Desenvolver aplicações utilizando a API Spark SQL |
2 – Desenvolver aplicações utilizando a API Spark Streaming |
3 – Desenvolver aplicações utilizando a API Spark Machine Learning Library (Mllib) |
Certificações do Bloco: O bloco aborda conteúdos diversos, não sendo focado em certificações profissionais específicas. O aluno interessado pode aproveitar os conteúdos do bloco para, em seguida, certificar-se como Certified Developer on Apach Spark, mediante estudo adicional. |
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