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Programa del Curso
Big Data Resumen:
- ¿Qué es Big Data?
- Por qué Big Data está ganando popularidad
- Estudios de casos de Big Data
- Características de Big Data
- Soluciones para trabajar con Big Data.
Hadoop y sus componentes:
- ¿Qué es Hadoop y cuáles son sus componentes?
- Arquitectura de Hadoop y las características de los datos que puede manejar/procesar.
- Breve historia de Hadoop, empresas que lo usan y por qué comenzaron a usarlo.
- Marco de trabajo de Hadoop y sus componentes - explicados en detalle.
- ¿Qué es HDFS y lecturas-escrituras al Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop?
- Cómo configurar un clúster de Hadoop en diferentes modos - Stand-alone/Pseudo/Multi Node cluster.
(Esto incluye la configuración de un clúster de Hadoop en VirtualBox/KVM/VMware, las configuraciones de red que deben ser revisadas cuidadosamente, ejecutar demonios de Hadoop y probar el clúster).
- ¿Qué es el marco de trabajo Map Reduce y cómo funciona?
- Ejecutando trabajos de Map Reduce en un clúster de Hadoop.
- Comprender replicación, espejado y conciencia de rack en el contexto de los clústers de Hadoop.
Planificación del Clúster de Hadoop:
- Cómo planificar tu clúster de hadoop.
- Comprender hardware-software para planificar tu clúster de hadoop.
- Entender los trabajos y planear el clúster para evitar fallos y rendimiento óptimo.
¿Qué es MapR y por qué MapR?
- Resumen de MapR y su arquitectura.
- Comprender y trabajar con el Sistema de Control de MapR, Volúmenes de MapR, instantáneas y espejos.
- Planificar un clúster en el contexto de MapR.
- Comparación de MapR con otras distribuciones y Apache Hadoop.
- Instalación y despliegue del clúster de MapR.
Configuración e administración del clúster:
- Administrar servicios, nodos, instantáneas, volúmenes espejos y clusters remotos.
- Comprender y administrar Nodos.
- Comprensión de los componentes de Hadoop, Instalación de los componentes de Hadoop junto con los servicios de MapR.
- Almacenamiento de datos en el clúster, incluyendo a través de NFS y la administración de servicios & nodos.
- Administrar datos utilizando volúmenes, gestionando usuarios y grupos, asignando roles a los nodos, comisionado y descomisionado de nodos, administración del clúster y monitoreo de rendimiento, configuración/ análisis y monitoreo de métricas para supervisar el rendimiento, configuración y administración de la seguridad de MapR.
- Comprender y trabajar con M7 - almacenamiento nativo para las tablas de MapR.
- Configuración y ajuste del clúster para un rendimiento óptimo.
Actualización del clúster e integración con otras configuraciones:
- Actualizar la versión del software de MapR y tipos de actualización.
- Configurar el clúster de Mapr para acceder al clúster HDFS.
- Configuración del clúster de MapR en Amazon Elastic Mapreduce.
Todos los temas anteriores incluyen demostraciones y sesiones prácticas para que los aprendices tengan una experiencia práctica con la tecnología.
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Linux FS
- Conocimientos básicos de Java
- Conocimiento de la administración de Apache en MapR (recomendado)
28 Horas
Testimonios (1)
cosas prácticas de hacer, también teoría fue bien servida por Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Curso - Hadoop Administration on MapR
Traducción Automática
