Складчина Каталог
Мои курсы

Big Data (Hadoop, Spark)

Данные, которые слишком велики для одного компьютера, обрабатываются сразу на множестве машин параллельно.

Big Data-инструменты вроде Hadoop и Spark решают задачу, когда данные не помещаются в память одной машины или обработка на одном сервере занимает неприемлемо много времени — вычисления распределяются между кластером машин. Spark считается более быстрой и современной альтернативой классическому Hadoop MapReduce благодаря обработке данных в памяти.

Эта область требует понимания распределённых систем, а не только языка программирования — материалы стоит выбирать с учётом того, разбирают ли они архитектуру кластера и особенности распределённых вычислений или сразу переходят к написанию кода поверх готовой инфраструктуры.

В каталоге
54 курса
Доступно сейчас
30
Предзаказ
22
Стоимость участия
от 80 ₽
Средний рейтинг
4.3 из 5

Данные каталога обновлены 5 ноября 2026 г.

Курсы

Найдено: 53

Какой опыт нужен перед изучением Hadoop и Spark

Как работает складчина
  1. Выберите материал

    Сравните программу, автора, отзывы и размер взноса в карточке.

  2. Проверьте статус

    Готовый курс можно приобрести. В предзаказ можно записаться и дождаться уведомления о старте.

  3. Внесите свою долю

    Перед оплатой проверьте актуальную сумму: взнос в предзаказе может измениться.

  4. Получите доступ

    После подтверждения оплаты следуйте инструкции из письма. Если нужна помощь, обратитесь в поддержку.

Подробнее об участии и получении материалов →

  1. Понимание распределённых вычислений

    Проверьте, объясняет ли курс, как данные распределяются между узлами кластера, а не только синтаксис работы с фреймворком.

  2. Hadoop или Spark в фокусе

    Spark чаще выбирают за скорость благодаря обработке в памяти, Hadoop остаётся в некоторых устоявшихся инфраструктурах — уточните, что разбирает автор.

  3. Реальный масштаб задач в примерах

    Смысл Big Data-инструментов раскрывается на действительно больших объёмах данных — проверьте, приводит ли курс релевантные по масштабу примеры.

Отзывы участников

О курсах из этого раздела

influte 5.0 / 5
Отличный курс на самом деле, хорошо объясняет базовые концепции Data Vault на живых примерах. Конечно, тема довольно сложная, по крайней мере для меня, но результаты есть. Советую ознакомиться.
Modeling Data Warehouse with Data Vault 2.0
MaryamK 5.0 / 5
Хороший курс по Big Data. Рассмотрены инструменты, подходы и методы обработки. Подойдет и совсем новичкам, но и опытным пригодится для апгрейда профессиональных навыков.
BIG DATA с нуля
Арт16 2.0 / 5
Спасибо за транскрибацию, но бесплатный вебинар ни о чем. Можно на сайте Microsoft открыть описание Power BI и получить больше наглядных примеров, чем здесь. Есть сайт с конспектами книг, забыл как зовут автора, но его рассылка называется «Путь воина», так вот он делает конспекты по главам книги про Power BI — вот это то, что надо.
Анализ Big Data с Power BI для извлечения прибыли

Авторы и школы

Кто ведёт курсы в этом разделе

Авторы

Школы и платформы

Продолжить поиск

Темы и соседние разделы каталога

Другие направления подкатегории

Частые вопросы

Нужен ли Big Data для небольшого проекта?

Как правило нет — если данные помещаются на одной машине и обрабатываются в разумное время, инструменты вроде Hadoop и Spark будут излишним усложнением инфраструктуры.

Чем Spark лучше Hadoop MapReduce?

Spark обрабатывает данные в оперативной памяти, что даёт заметное ускорение по сравнению с классическим Hadoop MapReduce, который активнее работает с диском.

Какой язык программирования используют с Spark?

Чаще всего Scala, Python или Java, в зависимости от предпочтений команды и экосистемы проекта — конкретный выбор стоит уточнять в описании курса.