Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

SQL, NoSQL, Big Data and Hadoop

SQL, NoSQL, Dữ liệu lớn và Hadoop

SQL, NoSQL, Dữ liệu lớn và Hadoop

Hành trình toàn diện khám phá thế giới cơ sở dữ liệu và các khái niệm kỹ thuật dữ liệu – từ SQL, NoSQL đến Hadoop

4.4
(521 đánh giá)
4,934 học viên
Giảng viên
Michael Enudi
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 919.000đ -95%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
22.0 giờ video
129 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 28/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Xây dựng trực quan từ hệ thống RDBMS, qua NoSQL, đến Dữ liệu lớn trên Cloud và nền tảng Hadoop
Hiểu các cách phân loại cơ sở dữ liệu phân tán
Nắm được khi nào và cách dùng Redis hoặc Key-Value Stores
Nắm được khi nào và cách dùng MongoDB hoặc cơ sở dữ liệu hướng tài liệu
Hiểu và dùng HBase như một Wide-Columnar Store
Hiểu và dùng cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (InfluxDB)
Hiểu và dùng Elasticsearch như một công cụ tìm kiếm
Hiểu và dùng Neo4J như một Hệ quản trị cơ sở dữ liệu đồ thị
Hiểu về lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán quy mô lớn trong Hadoop
Nắm được khi nào và cách xây dựng kiến trúc Streaming với Apache Kafka
Dùng Apache Hive và hiểu khi nào nên áp dụng nó trong các nền tảng dữ liệu lớn
Hiểu một số SQL-on-Hadoop Engines và cách chúng hoạt động
Hiểu cách tận dụng khả năng kỹ thuật dữ liệu để xây dựng tổ chức vận hành dựa trên dữ liệu

Yêu cầu

Không yêu cầu khắt khe, nhưng kiến thức về cơ sở dữ liệu quan hệ sẽ hữu ích
Máy tính Windows, Linux hoặc Mac để thiết lập môi trường thực hành
Bất kỳ Sandbox Hadoop nào như Cloudera Quickstart hoặc HDP VM (Hadoop)

Đối tượng phù hợp

Giám đốc dữ liệu (Chief Data Officers)
Người ra quyết định về CNTT
Kiến trúc sư cơ sở dữ liệu
Lập trình viên phần mềm
Kỹ sư dữ liệu lớn
Bất kỳ ai muốn hiểu lớp cơ sở dữ liệu NoSQL nào phù hợp nhất
Bất kỳ ai tò mò về NoSQL hoặc Hệ thống Dữ liệu lớn

Nội dung khóa học

13 phần • 129 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Xây dựng tổ chức vận hành dựa trên dữ liệu – Giới thiệu
3 Kỹ thuật dữ liệu
4 Môi trường học tập & Tài liệu khóa học
5 Bộ dữ liệu Movielens
1 Giới thiệu về cơ sở dữ liệu quan hệ
2 SQL
3 Mô hình quan hệ Movielens
4 Mô hình quan hệ Movielens: Chuẩn hóa so với Phi chuẩn hóa
5 MySQL
6 Movielens trong MySQL: Nhập cơ sở dữ liệu
7 OLTP trong RDBMS: Ứng dụng CRUD
8 Chỉ mục
9 Kho dữ liệu
10 Xử lý phân tích
11 Nhật ký giao dịch
12 Cơ sở dữ liệu quan hệ – Tổng kết
1 Cơ sở dữ liệu phân tán
2 Định lý CAP
3 BASE
4 Các phân loại khác
1 Giới thiệu về KV Stores
2 Redis
3 Cài đặt Redis
4 Độ phức tạp thời gian của thuật toán
5 Cấu trúc dữ liệu trong Redis: Key & String
6 Cấu trúc dữ liệu trong Redis II: Hash & List
7 Cấu trúc dữ liệu trong Redis III: Set & Sorted Set
8 Cấu trúc dữ liệu trong Redis IV: Geo & HyperLogLog
9 Cấu trúc dữ liệu trong Redis V: Pubsub & Transaction
10 Mô hình hóa Movielens trong Redis
11 Ví dụ ứng dụng Redis
12 KV Stores: Tổng kết
1 Giới thiệu về cơ sở dữ liệu hướng tài liệu
2 MongoDB
3 Cài đặt MongoDB
4 Movielens trong MongoDB
5 Movielens trong MongoDB: Chuẩn hóa so với Phi chuẩn hóa
6 Movielens trong MongoDB: Triển khai
7 Thao tác CRUD trong MongoDB
8 Chỉ mục
9 Truy vấn tổng hợp MongoDB – Hàm MapReduce
10 Truy vấn tổng hợp MongoDB – Aggregation Framework
11 Demo: MySQL so với MongoDB. Mô hình hóa với Spark
12 Document Stores: Tổng kết
1 Giới thiệu về Search Engine Stores
2 Elasticsearch
3 Thuật ngữ, khái niệm và mô tả cơ bản
4 Movielens trong Elasticsearch
5 CRUD trong Elasticsearch
6 Truy vấn tìm kiếm trong Elasticsearch
7 Truy vấn tổng hợp trong Elasticsearch
8 The Elastic Stack (ELK)
9 Use case: UFO Sighting trong ElasticSearch
10 Search Engines: Tổng kết
1 Giới thiệu về cơ sở dữ liệu dạng cột
2 HBase
3 Kiến trúc HBase
4 Cài đặt HBase
5 Apache Zookeeper
6 Dữ liệu Movielens trong HBase
7 Thực hiện CRUD trong HBase
8 SQL trên HBase – Apache Phoenix
9 SQL trên HBase – Apache Phoenix – Movielens
10 Demo: GeoLife GPS Trajectories
11 Wide Column Store: Tổng kết
1 Giới thiệu về chuỗi thời gian
2 InfluxDB
3 Cài đặt InfluxDB
4 Mô hình dữ liệu InfluxDB
5 Thao tác dữ liệu trong InfluxDB
6 TICK Stack I
7 TICK Stack II
8 Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian: Tổng kết
1 Giới thiệu về cơ sở dữ liệu đồ thị
2 Mô hình hóa trong đồ thị
3 Mô hình hóa Movielens dưới dạng đồ thị
4 Neo4J
5 Cài đặt Neo4J
6 Cypher
7 Cypher II
8 Movielens trong Neo4J: Nhập dữ liệu
9 Movielens trong Neo4J: Ứng dụng Spring
10 Phân tích dữ liệu trong cơ sở dữ liệu đồ thị
11 Ví dụ về thuật toán đồ thị trong Neo4J
12 Graph Databases: Tổng kết
1 Giới thiệu về Dữ liệu lớn với Apache Hadoop
2 Lưu trữ dữ liệu lớn trong Hadoop (HDFS)
3 Xử lý dữ liệu lớn: YARN
4 Cài đặt
5 Xử lý dữ liệu trong Hadoop (MapReduce)
6 Ví dụ trong MapReduce
7 Xử lý dữ liệu trong Hadoop (Pig)
8 Ví dụ trong Pig
9 Xử lý dữ liệu trong Hadoop (Spark)
10 Ví dụ trong Spark
11 Phân tích dữ liệu với Apache Spark
12 Nén dữ liệu
13 Định dạng lưu trữ và tuần tự hóa dữ liệu
14 Hadoop: Tổng kết
1 Giới thiệu về SQL Engines cho Dữ liệu lớn
2 Apache Hive
3 Apache Hive: Trình diễn
4 MPP SQL-on-Hadoop: Giới thiệu
5 Impala
6 Impala: Trình diễn
7 PrestoDB
8 PrestoDB: Trình diễn
9 SQL-on-Hadoop: Tổng kết
1 Kiến trúc dữ liệu
2 Giới thiệu về Distributed Commit Logs
3 Apache Kafka
4 Cài đặt Confluent Platform
5 Mô hình hóa dữ liệu trong Kafka I
6 Mô hình hóa dữ liệu trong Kafka II
7 Tạo dữ liệu cho kiểm thử
8 Use case: Thu phí cầu đường
9 Xử lý luồng
10 Xử lý luồng II với Stream + Connect APIs
11 Ví dụ: Kafka Streams
12 KSQL: Xử lý luồng bằng SQL
13 KSQL: Ví dụ
14 Trình diễn: NYC Taxi and Fares
15 Streaming: Tổng kết
1 Database Polyglot
2 Mở rộng kiến thức
3 Trực quan hóa dữ liệu
4 Xây dựng tổ chức vận hành dựa trên dữ liệu – Kết luận
5 Kết luận

Giới thiệu khóa học

A comprehensive look at the wide landscape of database systems and how to make a good choice in your next project

The first time we ask or answer any question regarding databases is when building an application. The next is either when our choice of database becomes a bottleneck or when we need to do large-scale data analytics.

This course covers almost all classes of databases or data storage platform there are and when to consider using them. It is a great journey through databases that will be great for software developers, big data engineers, data analysts as well as decision makers. It is not an in-depth look into each of the databases but promises to get you up and running with your first project for each class.

In this course, we are going to cover 

  • Relational Database Systems, their features, use cases and limitations

  • Why NoSQL?

  • CAP Theorem

  • Key-Value store and their use cases

  • Document-oriented databases and their use cases

  • Wide-columnar store and their use cases

  • Time-series databases and their use cases

  • Search Engines and their use cases

  • Graph databases and their use cases

  • Distributed Logs and real time streaming systems

  • Hadoop and its use cases

  • SQL-on-Hadoop tools and their use cases

  • How to make informed decisions in building a good data storage platform


What is the target audience?

  • Chief data officers

  • Application developer

  • Data analyst

  • Data architects

  • Data engineers

  • Students

  • Anyone who wants to understand Hadoop from a database perspective.


What this course does not cover?

This course does not access any of the databases from the administrative perspective. So we don't cover administrative tasks like security, backup, recovery, migration and the likes.
Very in-depth features in the specific databases in discussion. An example is that we will not go into the different database engines for MySQL or how to write a stored procedures. 


What are the requirements?
The lab for this course can be carried out in any machine (Microsoft Windows, Linux, Mac OX). 
However, the training on HBase or Hadoop will require you to have a hadoop environment. The suggestion for this will be to to use a pre-installed sandbox, a cloud offering or install your own custom sandbox.


What do I need to know to get the best out of this course?
This course does not assume any knowledge of NoSQL or data engineering.
However a little knowledge of RDBMS (even Microsoft Access) is enough to get you into the best position for this course.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Big Data
Hiển thị tất cả khoá học Database Design
Hiển thị tất cả khoá học Hadoop
Hiển thị tất cả khoá học Sql
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊