Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Big Data Общ преглед:
- Какво е Big Data
- Защо Big Data набира популярност
- Big Data Казуси от практиката
- Big Data Характеристики
- Решения за работа върху Big Data.
Hadoop и неговите компоненти:
- Какво е Hadoop и какви са неговите компоненти.
- Hadoop Архитектура и нейните характеристики на данни, които може да обработва /процес.
- Кратко за Hadoop История, компании, които го използват и защо са започнали да го използват.
- Hadoop Рамка и нейните компоненти – обяснени подробно.
- Какво е HDFS и чете -записва в Hadoop разпределена файлова система.
- Как да настроите Hadoop клъстер в различни режими - самостоятелен/псевдо/клъстер с множество възли.
(Това включва настройка на Hadoop клъстер във VirtualBox/KVM/VMware, мрежови конфигурации, които трябва да бъдат внимателно разгледани, стартиране на Hadoop демони и тестване на клъстера).
- Какво е Map Reduce frame work и как работи.
- Изпълнение на карта Намалете заданията на Hadoop клъстер.
- Разбиране на репликацията, огледалото и Rack информираността в контекста на Hadoop клъстери.
Hadoop Клъстерно планиране:
- Как да планирате вашия hadoop клъстер.
- Разбиране на хардуер-софтуер за планиране на вашия hadoop клъстер.
- Разбиране на работните натоварвания и планиране на клъстера, за да се избегнат неуспехи и да се изпълнява оптимално.
Какво е MapR и защо MapR:
- Преглед на MapR и неговата архитектура.
- Разбиране и работа на MapR Control System, MapR Volumes, моментни снимки и Mirrors.
- Планиране на клъстер в контекста на MapR.
- Сравнение на MapR с други дистрибуции и Apache Hadoop.
- Инсталиране на MapR и внедряване на клъстер.
Настройка и администриране на клъстер:
- Управление на услуги, възли, моментни снимки, огледални томове и отдалечени клъстери.
- Разбиране и управление на възли.
- Разбиране на Hadoop компонента, Инсталиране на Hadoop компонента заедно с MapR Services.
- AccessИзвеждане на данни в клъстер, включително чрез NFS Управление на услуги и възли.
- Управление на данни чрез използване на обеми, управление на потребители и групи, управление и присвояване на роли на възли, пускане в експлоатация, извеждане от експлоатация на възли, администриране на клъстери и наблюдение на производителността, конфигуриране/анализиране и наблюдение на показатели за наблюдение на производителността, конфигуриране и администриране на сигурността на MapR.
- Разбиране и работа с M7 - собствено хранилище за MapR таблици.
- Конфигурация и настройка на клъстера за оптимална производителност.
Надстройка на клъстера и интеграция с други настройки:
- Надграждане на софтуерна версия на MapR и видове надстройки.
- Конфигуриране на Mapr клъстер за достъп до HDFS клъстер.
- Настройване на MapR клъстер на Amazon Elastic Mapreduce.
Всички горепосочени теми включват демонстрации и практически сесии за учащите, за да придобият практически опит с технологията.
Изисквания
- Основни познания по Linux FS
- Основен Java
- Познаване на Apache Hadoop (препоръчително)
28 Часа
Oтзиви от потребители (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
