Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
- Introdução
- Hadoop história, conceitos
- Ecossistema
- Distribuições
- Arquitetura de alto nível
- Hadoop mitos
- Hadoop desafios (hardware / software)
- Laboratórios: discussão sobre seus projetos e problemas Big Data
- Planejamento e instalação
- Seleção de software, Hadoop distribuições
- Dimensionamento do cluster, planejando o crescimento
- Seleção de hardware e rede
- Topologia de rack
- Instalação
- Multilocatário
- Estrutura de diretórios, logs
- Benchmarking
- Laboratórios: instalar o cluster e executar benchmarks de desempenho
- Operações do HDFS
- Conceitos (escala horizontal, replicação, localidade dos dados, consciência de rack)
- Nós e demônios (NameNode, Secondary NameNode, Standby NameNode HA, DataNode)
- Monitoramento da saúde
- Administração baseada em linha de comando e navegador
- Adicionar armazenamento, substituir discos defeituosos
- Laboratórios: familiarizando-se com as linhas de comando do HDFS
- Ingestão de dados
- Flume para ingestão de logs e outros dados no HDFS
- Sqoop para importar de SQL bancos de dados ao HDFS, bem como exportar de volta para o SQL
- Hadoop data warehousing com Hive
- Cópia de dados entre clusters (distcp)
- Usando S3 como complemento ao HDFS
- Melhores práticas e arquiteturas para ingestão de dados
- Laboratórios: configurando e usando o Flume, o mesmo para Sqoop
- Operações e administração do MapReduce
- Computação paralela antes do mapreduce: comparar HPC vs Hadoop administração
- Cargas de cluster do MapReduce
- Nós e demônios (JobTracker, TaskTracker)
- Caminhada pela interface do usuário do MapReduce
- Configuração do MapReduce
- Configuração da tarefa
- Otimização do MapReduce
- Tornando o MR seguro: o que dizer aos programadores
- Laboratórios: executar exemplos de MapReduce
- YARN: nova arquitetura e novas capacidades
- Objetivos de design e arquitetura implementada do YARN
- Novos atores: ResourceManager, NodeManager, Application Master
- Instalar o YARN
- Agenda de trabalho sob YARN
- Laboratórios: investigar a agenda de trabalhos
- Tópicos avançados
- Monitoramento de hardware
- Monitoramento do cluster
- Adicionar e remover servidores, atualizar Hadoop
- Backup, recuperação e planejamento da continuidade dos negócios
- Fluxos de trabalho de trabalhos do Oozie
- Hadoop alta disponibilidade (HA)
- Hadoop Federação
- Proteger seu cluster com o Kerberos
- Laboratórios: configurar monitoramento
- Trilhas opcionais
- Cloudera Manager para administração, monitoramento e tarefas rotineiras do cluster; instalação, uso. Nesta trilha, todos os exercícios e laboratórios são realizados no ambiente de distribuição CDH5 (Cloudera Distribution)
- Ambari para administração, monitoramento e tarefas rotineiras do cluster; instalação, uso. Nesta trilha, todos os exercícios e laboratórios são realizados no gerenciador de clusters Ambari e na plataforma de dados Hortonworks (HDP 2.0)
Requisitos
- familiarizado com a administração básica do sistema Linux
- habilidades básicas de scripting
Conhecimento sobre Hadoop e Computação Distribuída não é obrigatório, mas será introduzido e explicado durante o curso.
Meio ambiente do laboratório
Instalação Zero : Não é necessário instalar o software hadoop nas máquinas dos alunos! Um cluster de hadoop funcional será fornecido para os alunos.
Os alunos precisarão de:
- um cliente SSH (Linux e Mac já possuem clientes ssh, para Windows é recomendado o Putty)
- um navegador para acessar o cluster. Recomendamos o navegador Firefox com a extensão FoxyProxy instalada
21 Horas
Declaração de Clientes (5)
Os exemplos ao vivo
Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS
Curso - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
Máquina Traduzida
Durante os exercícios, James explicou a mim cada etapa em mais detalhe sempre que eu ficava preso. Eu era completamente novo no NIFI. Ele explicou o propósito real do NIFI, inclusive conceitos básicos como o de código aberto. Ele abrangeu todos os conceitos do Nifi, partindo do nível iniciante até o nível de desenvolvedor.
Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK
Curso - Apache NiFi for Administrators
Máquina Traduzida
Preparação e organização do treinador e qualidade dos materiais fornecidos no github.
Mateusz Rek - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Curso - Impala for Business Intelligence
Máquina Traduzida
Que eu tivesse no primeiro lugar.
Peter Scales - CACI Ltd
Curso - Apache NiFi for Developers
Máquina Traduzida
coisas práticas de fazer, além da teoria que foi bem explicada pelo Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Curso - Hadoop Administration on MapR
Máquina Traduzida
