{"id":179542,"date":"2023-07-02T13:35:48","date_gmt":"2023-07-02T12:35:48","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=179542"},"modified":"2026-02-06T06:36:06","modified_gmt":"2026-02-06T05:36:06","slug":"hadoop-vs-spark-training-wie-lerne-ich-den-umgang-mit-big-data-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/hadoop-vs-spark-training-wie-lerne-ich-den-umgang-mit-big-data-tools","title":{"rendered":"Hadoop vs. Spark Training: Wie lerne ich den Umgang mit Big Data Tools?"},"content":{"rendered":"

Hadoop vs. Spark: Eine Hadoop- und Spark-Schulung wird dich zu einem Profi in Sachen Data Science machen. Erfahre, warum und wie du diese Werkzeuge zur Verarbeitung von Big Data beherrschen kannst.\nDie Verarbeitung von Big Data erfordert neue Werkzeuge, die gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten k\u00f6nnen. Zu den wichtigsten Programmen, die von Data Scientists oder Data Engineers verwendet werden, geh\u00f6ren Hadoop und Spark.<\/h3>\n

Hadoop vs. Spark – Was ist Apache Hadoop?<\/h3>\nApache Hadoop<\/a> ist ein Open-Source-Framework,<\/a> das zum Speichern und Verarbeiten gro\u00dfer Datens\u00e4tze verwendet wird. Es erm\u00f6glicht die parallele Analyse von Daten auf einem Cluster aus mehreren Computern, anstatt auf einem einzelnen Rechner. Dies erm\u00f6glicht einen erheblichen Geschwindigkeitsgewinn.\n\nHadoop besteht aus vier Hauptmodulen. Das HDFS (Hadoop Distributed File System)<\/a> ist ein verteiltes Dateisystem, das auf Standard- und Low-End-Hardware ausgef\u00fchrt werden kann. Es bietet im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Dateisystemen eine bessere Leistung und eine h\u00f6here Fehlertoleranz.\n\nDer YARN (Yet Another Resource Negotiator)<\/a> dient zur Verwaltung und \u00dcberwachung von Clusterknoten und der Ressourcennutzung. Er dient auch zur Planung von Aufgaben und Jobs.\n\nDas MapReduce-Framework<\/a> unterst\u00fctzt Programme bei der Durchf\u00fchrung paralleler Berechnungen auf den Daten. Schlie\u00dflich bietet Hadoop Common gemeinsame Java-Bibliotheken, die mit allen Modulen verwendet werden k\u00f6nnen.\n\nMit Hadoop ist es einfacher, die gesamte Speicher- und Verarbeitungskapazit\u00e4t von Servern in Clustern zu nutzen und verteilte Verarbeitungen f\u00fcr gro\u00dfe Datenmengen durchzuf\u00fchren. Dieses Framework liefert die Bausteine, auf denen Anwendungen und Dienste aufgebaut werden.\n\nDaten aus verschiedenen Quellen<\/strong> und in verschiedenen Formaten k\u00f6nnen zu Hadoop \u00fcbertragen werden, indem eine API verwendet wird, um sich mit NameNode zu verbinden. Teile jeder Datei werden auf DataNodes repliziert. Auf die zwischen den DataNodes verteilten Daten wird dann MapReduce angewendet.\n\nIm Laufe der Jahre ist das Hadoop-\u00d6kosystem<\/strong> gewachsen und umfasst nun viele Tools und Anwendungen, die sich mit Big Data besch\u00e4ftigen. Dazu geh\u00f6ren die SQL-Engine Presto, die analytische Schnittstelle Hive, die nicht-relationale Datenbank HBase, das interaktive Notebook Zeppelin<\/strong> und das verteilte Verarbeitungssystem Apache Spark.<\/a>\n

Hadoop vs. Spark – Was ist Apache Spark ?<\/h3>\nApache Spark ist ein verteiltes Verarbeitungssystem<\/a>, das f\u00fcr Big-Data-Workloads<\/a> verwendet wird. Es nutzt In-Memory-Caching und optimierte Abfrageausf\u00fchrung, um schnelle Abfragen von Daten beliebiger Gr\u00f6\u00dfe zu erm\u00f6glichen. Einfach ausgedr\u00fcckt handelt es sich um eine schnelle Engine f\u00fcr Big-Data-Verarbeitung<\/a>.\n\nSie bietet eine bessere Leistung als fr\u00fchere Big-Data-Tools wie MapReduce. Ihr Geheimnis ist, dass sie im RAM arbeitet und so eine schnellere Verarbeitung als auf Festplatten bietet. Diese allgemeine Engine kann f\u00fcr die Erstellung von Datenpipelines<\/a>, f\u00fcr die Ingestion von Daten in eine Datenbank, f\u00fcr die Ausf\u00fchrung von Machine-Learning-Algorithmen oder f\u00fcr die Arbeit mit Datenstr\u00f6men und Diagrammen verwendet werden.\n\nHeutzutage ist Spark in den meisten Hadoop-Distributionen enthalten. Es hat sich zum wichtigsten Framework f\u00fcr die Verarbeitung von Big Data entwickelt, da es viele Vorteile bietet, angefangen bei seiner Geschwindigkeit bis hin zu einer sehr benutzerfreundlichen API f\u00fcr Entwickler.\n
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Haddop vs. Spark Schulung, wie soll man sich entscheiden?<\/h3>\nDurch die Teilnahme an einer Ausbildung kannst du dir ein Fachwissen aneignen, das in Unternehmen sehr gefragt ist.\n\nGlassdoor sch\u00e4tzt, dass Data Science im Jahr 2021 die am zweitschnellsten wachsende Branche in den USA<\/strong> sein wird. Fachkr\u00e4fte sind in allen Branchen begehrt, da das weltweite Datenvolumen zusammen mit der Einf\u00fchrung von k\u00fcnstlicher Intelligenz explodiert.\n\nIn Deutschland kann ein Data Scientist <\/a> als Einsteiger zwischen 35.000 und 55.000 Euro pro Jahr verdienen, mit etwas Erfahrung zwischen 45.000 und 60.000 Euro. Ein Data Analyst<\/a> hingegen verdient zwischen 35.000 \u20ac und 60.000 \u20ac pro Jahr.\n

Wie kann man eine Hadoop vs. Spark-Schulung absolvieren?<\/h3>\nUm zu lernen, wie man Hadoop und Spark benutzt, kannst du die Liora-Ausbildung w\u00e4hlen. Diese Big-Data-Tools sind das Herzst\u00fcck unserer Programme f\u00fcr Data Engineer, Data Scientist und Data Analyst.\n\nIn diesen Kursen lernst du, wie man Hadoop<\/strong> und Spark<\/strong> verwendet, aber auch Python-Programmierung<\/strong>, SQL<\/strong> f\u00fcr Datenbanken, Machine Learning<\/strong>, DevOps<\/strong> oder DataViz<\/strong>. Am Ende des Kurses wirst du \u00fcber alle F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen, die f\u00fcr die Aus\u00fcbung von Big-Data-Berufen erforderlich sind.\n\nOb du arbeitssuchend oder berufst\u00e4tig bist, kannst du zwischen einem intensiven BootCamp<\/strong> oder einem Weiterbildungsprogramm<\/strong> w\u00e4hlen. Unser innovativer Blended-Learning-Ansatz vereint eine gecoachte Cloud-Plattform und Masterclasses.\n\nAm Ende des Kurses erh\u00e4ltst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech \/ PSL Executive Education<\/strong> verliehen wird. Dieser Titel wird von der Industrie anerkannt, und mehr als 80 % der Alumni haben sofort einen Job gefunden.\n\nF\u00fcr die Finanzierung sind unsere Programme im Rahmen des Compte Personnel de Formation<\/strong> f\u00f6rderf\u00e4hig. Nutze sie also! Entdecke jetzt die Liora-Schulungen.\n\nDu wei\u00dft bereits alles \u00fcber Hadoop\/Spark-Schulungen. Schau dir unser komplettes Dossier \u00fcber Data Science und unser Dossier \u00fcber Machine Learning Algorithmen an.\n\n\n
Mehr \u00fcber unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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