У нас вы можете посмотреть бесплатно You should know fundamental before going to any Data engineering interview or cloud engineering. или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Here are clean, interview-oriented bullet points, perfect for slides, YouTube description, or class notes 👇 Understand Big Data fundamentals and why Hadoop is needed Learn Hadoop Architecture (HDFS, YARN, MapReduce – roles & data flow) Grasp distributed storage & fault tolerance concepts Move to Apache Spark architecture (Driver, Executor, Cluster Manager) Learn Spark processing model (RDD, DataFrame, DAG, lazy execution) Compare Hadoop vs Spark – when and why to use each Transition to Cloud fundamentals (IaaS, PaaS, SaaS concepts) Map Hadoop & Spark to Cloud services (managed clusters, object storage) Understand Cloud-native data architectures (Data Lake, Lakehouse) Learn scalability, cost optimization, and security basics in cloud If you want, I can: Shorten this for a thumbnail or slide Make it beginner-friendly Align it to AWS Data Engineering interviews Convert it into a learning roadmap graphic