Roadmap de Aprendizado Hadoop

1

🎯 Fundamentos de Big Data e Hadoop

20-30 horas

Objetivos de Aprendizado:

Compreender os conceitos básicos de Big Data
Conhecer a história e evolução do Hadoop
Entender os problemas que o Hadoop resolve
Familiarizar-se com o ecossistema Hadoop

Pré-requisitos:

Conhecimentos básicos de Linux Conceitos de programação Noções de banco de dados

Recursos de Estudo:

📖 Introdução ao Hadoop 🎓 Curso: Hadoop Fundamentals 💻 Exercícios Práticos

🔧 Exercícios Práticos - Fase 1:

Instalar uma máquina virtual Linux (Ubuntu/CentOS)
Configurar ambiente básico de desenvolvimento
Pesquisar e documentar 5 casos de uso reais do Hadoop
Criar um glossário pessoal com 20 termos de Big Data
Assistir documentários sobre a história do Big Data

2

💾 Hadoop Distributed File System (HDFS)

25-35 horas

Objetivos de Aprendizado:

Compreender a arquitetura do HDFS
Aprender comandos básicos do HDFS
Entender conceitos de replicação e tolerância a falhas
Configurar um cluster HDFS básico

Pré-requisitos:

✅ Fase 1 Concluída Comandos Linux intermediários Conceitos de sistemas distribuídos

Recursos de Estudo:

📖 Guia HDFS 🎓 Curso: HDFS Essentials 💻 Exercícios Práticos

🔧 Exercícios Práticos - Fase 2:

Instalar Hadoop em modo standalone
Configurar um cluster HDFS de 3 nós
Praticar comandos hdfs dfs (put, get, ls, rm, etc.)
Monitorar a interface web do NameNode
Simular falha de DataNode e observar recuperação
Configurar diferentes fatores de replicação
Analisar logs do HDFS

3

⚙️ MapReduce e YARN

30-40 horas

Objetivos de Aprendizado:

Compreender o paradigma MapReduce
Desenvolver aplicações MapReduce em Java
Entender o funcionamento do YARN
Otimizar jobs MapReduce

Pré-requisitos:

✅ Fase 2 Concluída Java básico/intermediário Maven ou Gradle

Recursos de Estudo:

📖 Guia MapReduce 🎓 Curso: MapReduce Programming 💻 Exercícios Práticos

🔧 Exercícios Práticos - Fase 3:

Implementar WordCount em Java
Criar job para análise de logs de servidor
Desenvolver aplicação de agregação de dados
Configurar e monitorar YARN ResourceManager
Otimizar performance de jobs MapReduce
Implementar custom InputFormat e OutputFormat
Usar Counters para monitoramento

4

🛠️ Ferramentas do Ecossistema Hadoop

35-45 horas

Objetivos de Aprendizado:

Dominar Hive para análise de dados
Aprender HBase para NoSQL
Usar Pig para processamento de dados
Integrar Sqoop para ETL
Implementar Flume para ingestão de dados

Pré-requisitos:

✅ Fase 3 Concluída SQL intermediário Conceitos de NoSQL

Recursos de Estudo:

📖 Apache Hive 📖 Apache HBase 🎓 Curso: Hadoop Ecosystem 💻 Exercícios Práticos

🔧 Exercícios Práticos - Fase 4:

Criar tabelas Hive e executar queries complexas
Configurar HBase e criar column families
Desenvolver scripts Pig para transformação de dados
Usar Sqoop para importar dados de MySQL
Configurar Flume para coleta de logs
Integrar múltiplas ferramentas em pipeline
Monitorar performance das aplicações

5

🚀 Tópicos Avançados

25-35 horas

Objetivos de Aprendizado:

Implementar segurança no Hadoop (Kerberos)
Configurar alta disponibilidade
Otimizar performance do cluster
Implementar governança de dados
Monitorar e fazer troubleshooting

Pré-requisitos:

✅ Fase 4 Concluída Conceitos de segurança Administração de sistemas

Recursos de Estudo:

📖 Hadoop Security 🎓 Curso: Hadoop Administration 💻 Exercícios Práticos

🔧 Exercícios Práticos - Fase 5:

Configurar autenticação Kerberos
Implementar NameNode HA com QJM
Configurar ResourceManager HA
Implementar políticas de segurança com Ranger
Configurar monitoramento com Ambari/Cloudera Manager
Otimizar configurações de performance
Implementar backup e disaster recovery

6

🏆 Projetos do Mundo Real

30-40 horas

Objetivos de Aprendizado:

Implementar data lake completo
Desenvolver pipeline de ETL robusto
Criar sistema de análise em tempo real
Implementar machine learning com Hadoop
Preparar para certificações

Pré-requisitos:

✅ Fase 5 Concluída Experiência com projetos Conhecimento de negócio

Recursos de Estudo:

📖 Casos de Uso 🎓 Curso: Hadoop Projects 💻 Projetos Práticos

🔧 Projetos Práticos - Fase 6:

Projeto: Sistema de análise de logs de e-commerce
Projeto: Data lake para análise de redes sociais
Projeto: Pipeline de ETL para dados financeiros
Projeto: Sistema de recomendação com Mahout
Projeto: Análise de sentimentos em tempo real
Preparação para certificação Cloudera/Hortonworks
Portfólio profissional no GitHub

🗺️ Roadmap de Aprendizado Hadoop

📊 Visão Geral do Roadmap

6

120-180h

25+

50+

🎯 Fundamentos de Big Data e Hadoop

Objetivos de Aprendizado:

Pré-requisitos:

Recursos de Estudo:

🔧 Exercícios Práticos - Fase 1:

💾 Hadoop Distributed File System (HDFS)

Objetivos de Aprendizado:

Pré-requisitos:

Recursos de Estudo:

🔧 Exercícios Práticos - Fase 2:

⚙️ MapReduce e YARN

Objetivos de Aprendizado:

Pré-requisitos:

Recursos de Estudo:

🔧 Exercícios Práticos - Fase 3:

🛠️ Ferramentas do Ecossistema Hadoop

Objetivos de Aprendizado:

Pré-requisitos:

Recursos de Estudo:

🔧 Exercícios Práticos - Fase 4:

🚀 Tópicos Avançados

Objetivos de Aprendizado:

Pré-requisitos:

Recursos de Estudo:

🔧 Exercícios Práticos - Fase 5:

🏆 Projetos do Mundo Real

Objetivos de Aprendizado:

Pré-requisitos:

Recursos de Estudo:

🔧 Projetos Práticos - Fase 6:

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📜 Próximos Passos

💼 Oportunidades de Carreira

🔄 Mantenha-se Atualizado