Hadoop MAPREDUCE in Depth | A Real-Time course on Mapreduce

Hadoop MAPREDUCE Chuyên Sâu | Khóa học thực tế về Mapreduce

Học Hadoop Mapreduce từ Cơ bản đến Triển khai thực tế qua các ví dụ Mapreduce thực hành.

4.4

(510 đánh giá)

4,704 học viên

Giảng viên

J Garg - Real Time Learning

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 349.000đ -86%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

6.0 giờ video

53 bài giảng

2 bài quiz

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 30/05/2026

#Big Data #Data Engineering #Hadoop #Mapreduce

Bạn sẽ học được gì

Mọi khái niệm trong framework Hadoop Mapreduce từ CƠ BẢN đến TRIỂN KHAI DỰ ÁN THỰC TẾ.

Học cách viết mã Mapreduce trong môi trường làm việc thực tế.

Hiểu rõ cách hoạt động của từng thành phần trong Hadoop Mapreduce qua các ví dụ thực hành.

Ghi đè triển khai mặc định của các lớp Java trong Mapreduce và tùy chỉnh mã theo yêu cầu riêng.

Các khái niệm Mapreduce NÂNG CAO khó tìm thấy trực tuyến.

Case study Mapreduce thực tế thường gặp trong phỏng vấn Hadoop kèm mã Mapreduce chạy trên cluster.

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về HDFS.

Kiến thức cơ bản về Core Java.

Mọi nội dung còn lại về Hadoop Mapreduce đều được bao phủ trong khóa học này kèm thực hành.

Đối tượng phù hợp

Dành cho sinh viên muốn học Hadoop Mapreduce từ CƠ BẢN đến Triển khai Dự án Thực tế.

Kỹ thuật viên đã có kiến thức cơ bản về Mapreduce và muốn tìm hiểu chuyên sâu để làm việc với dự án thực tế.

Kỹ sư dữ liệu

Nội dung khóa học

16 phần • 53 bài giảng

1 Giới thiệu về Mapreduce

2 Cách tiếp cận truyền thống VS Cách tiếp cận Hadoop

3 Luồng cơ bản của chương trình Mapreduce

4 Luồng chương trình Mapreduce với Ví dụ

5 Các loại định dạng File Input trong Mapreduce

1 Cấu trúc lớp Mapper

2 Cấu trúc lớp Reducer

3 Cấu trúc lớp Driver

4 Cấu trúc lớp Partitioner

5 Chi tiết về Shuffling, Sorting & Partitioning

6 Cài đặt Hadoop

1 Writables trong Hadoop là gì

2 Chương trình đếm từ trong Mapreduce

3 Chạy mã chương trình đếm từ

4 Combiner trong Hadoop Mapreduce là gì

5 Triển khai Combiner trong chương trình WordCount Mapreduce

1 Tính tổng số chẵn lẻ

2 Tính tỷ lệ thành công của quảng cáo Facebook

3 Writables - Tạo kiểu dữ liệu riêng trong Mapreduce

4 Khách hàng gian lận của website thương mại điện tử - phần 1

5 Khách hàng gian lận của website thương mại điện tử - phần 2

1 Distributed Cache là gì và ứng dụng trong framework Mapreduce

2 Sử dụng Distributed cache tính lương trung bình

1 Input splits trong Hadoop là gì

2 Lớp Input split trong Mapreduce

1 Lớp Multiple Inputs và cách triển khai

2 Lớp Multiple Output và cách triển khai

1 Luồng mã khái niệm của Joins trong Mapreduce

2 Join 2 file trong chương trình Mapreduce

3 Thực hiện Outer Join trong Mapreduce

4 Map Join là gì và ứng dụng

5 Triển khai Map Join trong chương trình Mapreduce

1 Counters trong Hadoop là gì

2 Job Counters

3 Tạo Custom Counters riêng trong chương trình Mapreduce

1 Cấu trúc mặc định của lớp File Input format trong Mapreduce

2 Nhu cầu và bài toán của Custom Input Formatter

3 Tạo lớp Input Format tùy chỉnh đọc file XML | Phần 1

4 Tạo lớp Input Format tùy chỉnh đọc file XML | Phần 2

5 Tạo lớp Input Format tùy chỉnh đọc file XML | Phần 3

1 File Text, Sequence, Avro

2 File RC, ORC, Parquet

3 Kết quả Kiểm tra Hiệu suất của các loại File

4 Chọn định dạng File nào

5 Triển khai Sequence File trong MapReduce

1 Chain Mapper và cách triển khai

2 Cách Chain nhiều chương trình MR

1 Xác định Khách hàng Trung thành của Ngân hàng

1 Dự đoán Khách hàng Rời bỏ | Phần 1

2 Dự đoán Khách hàng Rời bỏ | Phần 2

1 Phân tích dữ liệu Chuyến bay | Phần 1

2 Phân tích dữ liệu Chuyến bay | Phần 2

1 Quà tặng

Giới thiệu khóa học

Mapreduce framework is the closest to Hadoop in terms of processing Big data. It is considered as atomic processing unit in Hadoop and that is why it is never going to be obsolete.

Knowing only basics of MapReduce (Mapper, Reducer etc) is not sufficient to work in any Real-time Hadoop Mapreduce project of companies. These basics are just tip of the iceberg in Mapreduce programming. Real-time Mapreduce is way more than that. In Live Big data projects we have to override lot many default implementations of Mapreduce framework to make them work according to our requirements.

This course is an answer to the question "What concepts of Hadoop Mapreduce are used in Live Big data projects and How to implement them in a program ?" To answer this, every Mapreduce concept in the course is explained practically via a Mapreduce program.

Every lecture in this course is explained in 2 Steps.

Step 1 : Theory - Explanation of a Hadoop component

Step 2 : Practicals - How to implement that component in a MapReduce program.

The overall inclusions and benefits of this course:

Complete Hadoop Mapreduce explained from scratch to Real-Time implementation.
Each and Every Hadoop concept is backed by a HANDS-ON Mapreduce code.
Advance level Mapreduce concepts which are even not available on Internet.
For non Java backgrounder's help, All Mapreduce Java codes are explained line by line in such a way that even a non technical person can understand.
Mapreduce codes and Datasets used in lectures are attached for your convenience.
Includes multiple sections on 'Case Studies' that are asked generally in Hadoop Interviews.