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
52 курса
Доступно сейчас
30
На стадии сбора
22
Стоимость участия
от 80 ₽

Данные каталога обновлены 16 сентября 2026 г.

Какой опыт нужен перед изучением Hadoop и Spark

  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.

Курсы в каталоге

Найдено: 11
В
Можно купить
218 ₽ 3 000 ₽ −93%
Оплатили 36

Все про базы данных

Podlodka.io
Hadoop Distributed File System (HDFS) Можно купить
184 ₽ 1 900 ₽ −90%
Оплатили 30

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Олег Ивченко
И
Можно купить
108 ₽ 720 ₽ −85%
Оплатили 28

Изучение Apache Spark

Udemy
Анализ Big Data с Power BI для извлечения прибыли Можно купить
176 ₽
Оплатили 26

Анализ Big Data с Power BI для извлечения прибыли

Алексей Сидоров
A
Можно купить
218 ₽ 670 ₽ −67%

All NoSQL (HBase + Cassandra + MongoDB + Redis) for Big Data

Udemy
ElasticSearch, LogStash, Kibana ELK. Learn Kibana Можно купить
204 ₽ 670 ₽ −70%
Оплатили 13

ElasticSearch, LogStash, Kibana ELK. Learn Kibana

Полный курс по Elasticsearch с Logstash и Kibana Можно купить
134 ₽ 670 ₽ −80%
Оплатили 21

Полный курс по Elasticsearch с Logstash и Kibana

Udemy
B
Можно купить
272 ₽ 14 900 ₽ −98%
Оплатили 125

Big Data: основы работы с большими массивами данных

Машинное обучение с Python и Big Data Можно купить
200 ₽ 9 000 ₽ −98%
Оплатили 108

Машинное обучение с Python и Big Data

Udemy
B
Можно купить
80 ₽ 499 ₽ −84%
Оплатили 75

BigData - когда количество переходит в качество

ProfIT
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 →

Авторы курсов: Big Data (Hadoop, Spark)

Школы и платформы

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.