Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
[1. Prezentare generală:
- Ce este Big Data
- De ce Big Data câștigă popularitate
- Big Data Studii de caz
- Big Data Caracteristici
- Soluții pentru a lucra Big Data.
Hadoop și componentele sale:
- Ce este Hadoop și care sunt componentele sale.
- Hadoop Arhitectura și caracteristicile sale de date pe care le poate gestiona/procesează.
- Scurt despre Hadoop Istorie, companii care îl folosesc și de ce au început să îl folosească.
- Hadoop Cadrul și componentele sale - explicate în detaliu.
- Ce este HDFS și citește -Scrie în Hadoop Sistemul de fișiere distribuit.
- Cum se configurează Hadoop Cluster în diferite moduri- Cluster Stand-alone/Pseudo/Multi Node.
(Acest lucru include configurarea unui Hadoop cluster în VirtualBox/KVM/VMware, configurații de rețea care trebuie analizate cu atenție, rularea Hadoop Daemons și testarea clusterului).
- Ce este Map Reduce Framework și cum funcționează.
- Rularea sarcinilor Map Reduce pe cluster Hadoop.
- Înțelegerea conștientizării replicare, oglindire și rack în contextul Hadoop clustere.
Hadoop Planificarea grupurilor:
- Cum să vă planificați clusterul Hadoop.
- Înțelegerea hardware-ului software pentru a vă planifica clusterul Hadoop.
- Înțelegerea sarcinilor de lucru și planificarea clusterului pentru a evita eșecurile și a performa optim.
Ce este MapR și de ce MapR:
- Prezentare generală a MapR și a arhitecturii sale.
- Înțelegerea și funcționarea sistemului de control MapR, volumele MapR, instantaneele și oglinzile.
- Planificarea unui cluster în contextul MapR.
- Comparația MapR cu alte distribuții și Apache Hadoop.
- Instalarea MapR și implementarea clusterului.
Configurarea și administrarea clusterului:
- Gestionarea serviciilor, nodurilor, instantaneelor, volumelor oglindă și clusterelor la distanță.
- Înțelegerea și gestionarea nodurilor.
- Înțelegerea Hadoop componentelor, Instalarea Hadoop componentelor împreună cu MapR Services.
- Accessgând date pe cluster, inclusiv prin intermediul serviciilor și nodurilor de gestionare NFS.
- Gestionarea datelor prin utilizarea volumelor, gestionarea utilizatorilor și a grupurilor, gestionarea și atribuirea de roluri nodurilor, punerea în funcțiune a dezafectării nodurilor, administrarea clusterului și monitorizarea performanței, configurarea/analizarea și monitorizarea metricilor pentru a monitoriza performanța, configurarea și administrarea securității MapR.
- Înțelegerea și lucrul cu M7- Stocare nativă pentru tabelele MapR.
- Configurare și reglare cluster pentru performanțe optime.
Actualizarea clusterului și integrarea cu alte setări:
- Actualizarea versiunii software a MapR și a tipurilor de upgrade.
- Configurarea clusterului Mapr pentru a accesa clusterul HDFS.
- Configurarea clusterului MapR pe Amazon Elastic Mapreduce.
Toate subiectele de mai sus includ demonstrații și sesiuni de practică pentru ca cursanții să aibă experiență practică a tehnologiei.
Cerințe
- Cunoștințe de bază de Linux FS
- Cunoștințe de bază de Java
- Cunoștințe de Apache Hadoop (recomandat) .
28 ore
Mărturii (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
