Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Big Data Áttekintés:
- Mi a Big Data
- Miért vált népszerűvé a Big Data
- Big Data esettanulmányok
- Big Data jellemzői
- Megoldások a Big Data kezelésére.
Hadoop és annak összetevői:
- Mi a Hadoop és mik az összetevői.
- Hadoop architektúra és az általa kezelt/feldolgozott adatok jellemzői.
- Rövid áttekintés a Hadoop történetéről, a használó cégekről és azok indíttatásairól.
- Hadoop keretrendszer és annak összetevői – részletes magyarázat.
- Mi a HDFS és a Hadoop elosztott fájlrendszerbe való írás-olvasás.
- Hadoop klaszter beállítása különböző módokban – Önálló/Pszeudo/Többcsomópontos klaszter.
(Ez magában foglalja a Hadoop klaszter beállítását VirtualBox/KVM/VMware környezetben, a figyelmet igénylő hálózati konfigurációkat, a Hadoop démonok futtatását és a klaszter tesztelését).
- Mi a MapReduce keretrendszer és hogyan működik.
- MapReduce feladatok futtatása Hadoop klaszteren.
- Replikáció, tükrözés és rack-aware ismeretek a Hadoop klaszterek kontextusában.
Hadoop Klaszter Tervezés:
- Hogyan tervezzük meg a Hadoop klasztert.
- Hardver-szoftver ismeretek a Hadoop klaszter tervezéséhez.
- Munkaterhelések megértése és a klaszter tervezése a hibák elkerülése és optimális teljesítmény érdekében.
Mi a MapR és miért a MapR:
- A MapR áttekintése és architektúrája.
- A MapR Control System, MapR kötetek, pillanatképek és tükrök működésének megértése.
- Klaszter tervezése a MapR kontextusában.
- A MapR összehasonlítása más disztribúciókkal és az Apache Hadoop-val.
- MapR telepítése és klaszter üzembe helyezése.
Klaszter Beállítás és Adminisztráció:
- Szolgáltatások, csomópontok, pillanatképek, tükröző kötetek és távoli klaszterek kezelése.
- Csomópontok megértése és kezelése.
- Hadoop összetevők megértése, Hadoop összetevők telepítése a MapR szolgáltatások mellett.
- Adatok elérése a klaszteren, beleértve az NFS-en keresztüli elérést. Szolgáltatások és csomópontok kezelése.
- Adatok kezelése kötetek használatával, felhasználók és csoportok kezelése, szerepkörök hozzárendelése a csomópontokhoz, csomópontok aktiválása és deaktiválása, klaszter adminisztráció és teljesítményfigyelés, metrikák konfigurálása/elemzése és monitorozása a teljesítmény követéséhez, MapR biztonság beállítása és adminisztrálása.
- Az M7 – natív tároló a MapR táblákhoz – megértése és használata.
- Klaszter konfiguráció és finomhangolás optimális teljesítmény érdekében.
Klaszter Frissítés és Integráció Más Rendszerekkel:
- A MapR szoftver verziójának frissítése és a frissítés típusai.
- MapR klaszter konfigurálása HDFS klaszter eléréséhez.
- MapR klaszter beállítása az Amazon Elastic Mapreduce-on.
Az összes fenti témakör tartalmaz bemutatókat és gyakorlati órákat, hogy a tanulók kézzelfogható tapasztalatot szerezzenek a technológiával.
Követelmények
- Alapvető ismeretek a Linux fájlrendszerről
- Alapvető Java ismeretek
- Apache Hadoop ismerete (ajánlott)
28 Órák
Vélemények (1)
gyakorlati dolgokat is elvégezhetett, sőt Ajay jóképpen elméletet is tartott
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Kurzus - Hadoop Administration on MapR
Gépi fordítás
