OBJETIVOS
DATOS DEL CURSO
CONTENIDOS
1.1. Hadoop
1.2. Pig
1.3. Hive
1.4. Sqoop
1.5. Flume
1.6. Spark Core
1.7. Spark 2.0
2.1. Fundamentos de Streaming Processing
2.2. Spark Streaming
2.3. Kafka
2.4. Pulsar y Apache Apex
2.5. Implementación de un sistema real-time
3.1. Hbase
3.2. Cassandra
3.3. MongoDB
3.4. Neo4J
3.5. Redis
3.6. Berkeley DB
4.1. Lucene + Solr
5.1. Arquitectura Lambda
5.2. Arquitectura Kappa
5.3. Apache Flink e implementaciones prácticas
5.4. Druid
5.5. ElasticSearch
5.6. Logstash
5.7. Kibana
6.1. Amazon Web Services
6.2. Google Cloud Platform
7.1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks
7.2. Optimización y monitorización de servicios
7.3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry
8.1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
8.2. Librerías de Visualización: D3, Leaflet, Cytoscape
