课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-big-data-with-spark-hadoop
课程介绍
《大数据简介：使用Spark和Hadoop》是一门由IBM提供的、自学课程，旨在深入探讨大数据的各个方面。课程结构清晰，由浅入深，适合各个层次的学习者，特别适合希望在大数据分析领域入门的同学。
课程大纲
课程内容涵盖了大数据的基本概念、Hadoop生态系统的入门知识、Apache Spark的功能以及数据框(DataFrames)的使用。每个模块都配有实践实验，有助于学习者在理论与实践之间架起桥梁。
模块亮点
1. 什么是大数据？在这个模块中，你将了解到大数据的定义，探索其对个人和企业交易的影响，并学习常见的大数据工具。
2. Hadoop生态系统简介，在这里你将学习Hadoop的架构，如何使用HDFS和MapReduce来处理大数据，课程还提供Docker实操，让你在本地运行Hadoop集群。
3. Apache Spark，你将深入了解Spark的优势和分布式计算的属性，包括RDDs和功能性编程。
4. DataFrames与Spark SQL，这个模块将帮助你掌握DataFrame的基本操作，提高你在使用Spark SQL时的效率，包括数据优化技巧。
5. 开发与运行环境选项，了解怎样提交Spark应用，以及在Apache Cluster Manager中管理应用程序的技巧。
6. 监控与调优，学习如何优化Spark应用程序，管理内存和处理器资源。
7. 期末项目与评估，通过实践实验，运用所学知识创建DataFrame，进行数据转换和操作，确保你掌握课程核心知识。
学习体验
课程的自学形式灵活，适合各类学习者，兼具理论和实践的平衡，使得知识的吸收和应用相辅相成。个人在完成每个模块后都会感受到明确的进步，尤其是在进行动手实验后，理解更加深入。
总结与推荐
总的来说，《大数据简介：使用Spark和Hadoop》是一门非常实用的课程，特别适合希望进入大数据领域的初学者。通过这门课程，你不仅能建立扎实的理论基础，还能掌握大量实用的工具和技术。无论是为了职业发展还是个人兴趣学习，这门课都是个不错的选择。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-big-data-with-spark-hadoop