Objetivo general: Identificar herramientas y tecnologías comunes que se pueden utilizar para crear soluciones de big data, utilizando el marco de programación Hive, así como comprender el marco de programación MapReduce, incluyendo la asignación, la reorganización y ordenación, y la reducción de componentes.

Contenidos formativos:

1. Información general sobre big data.
2. Ingesta, transferencia y compresión de datos.
3. Soluciones de almacenamiento.
4. Almacenamiento y consultas de datos en dynamodb.
5. Procesamiento de big data y amazon kinesis.
6. Introducción a apache hadoop y amazon emr.
7. Uso de amazon elastic mapreduce.
8. Marcos de programación hadoop.
9. Registros del servidor de procesamiento con hive en amazon emr.
10. Procesamiento de datos de química mediante streaming de hadoop en amazon emr.
11. Mejora de la experiencia de amazon emr con hue.
12. Ejecución de scripts de pig con hue en amazon emr.
13. Spark en amazon emr.
14. Creación y consulta interactiva de tablas con spark y spark sql en amazon emr.
15. Administración de costos de amazon emr.
16. Protección de las implementaciones de amazon emr.
17. Almacenes de datos y datastores de columnas.
18. Amazon redshift y big data.
19. Optimización del entorno de amazon redshift.
20. Patrones de diseño de big data.
21. Visualización y orquestación de big data.
22. Uso de tibco spotfire para visualizar big data.