Course Outline

  • Introductie
    • Hadoop Geschiedenis, concepten
    • Ecosysteem
    • Distributies
    • Architectuur op hoog niveau
    • Hadoop Mythen
    • Hadoop Uitdagingen (hardware / software)
    • Labs: bespreek je Big Data projecten en problemen
  • Planning en installatie
    • Software, Hadoop distributies selecteren
    • Dimensionering van het cluster, planning voor groei
    • Hardware en netwerk selecteren
    • Topologie van rekken
    • Installatie
    • Multi-tenancy
    • Mappenstructuur, logboeken
    • Benchmarking
    • Labs: cluster installeren, prestatiebenchmarks uitvoeren
  • HDFS-bewerkingen
    • Concepten (horizontaal schalen, replicatie, datalokalisatie, rackbewustzijn)
    • Knooppunten en daemons (NameNode, Secondary NameNode, HA Standby NameNode, DataNode)
    • Gezondheid monitoring
    • Opdrachtregel- en browsergebaseerd beheer
    • Opslagruimte toevoegen, defecte schijven vervangen
    • Labs: vertrouwd raken met HDFS-opdrachtregels
  • Opname van gegevens
    • Goot voor logboeken en andere gegevensopname in HDFS
    • Sqoop voor het importeren van SQL databases naar HDFS, evenals het exporteren terug naar SQL
    • Hadoop Datawarehousing met Hive
    • Gegevens kopiëren tussen clusters (distcp)
    • S3 gebruiken als aanvulling op HDFS
    • Best practices en architecturen voor gegevensopname
    • Labs: instellen en gebruiken van Flume, idem voor Sqoop
  • MapVerminder bewerkingen en administratie
    • Parallel computing vóór mapreduce: vergelijk HPC versus Hadoop toediening
    • MapVerminder de clusterbelasting
    • Knooppunten en daemons (JobTracker, TaskTracker)
    • MapVerminder de UI-doorloop
    • Mapreduce-configuratie
    • Taak configureren
    • MapReduce optimaliseren
    • Fool-proofing MR: wat u uw programmeurs moet vertellen
    • Labs: voorbeelden van MapReduce uitvoeren
  • YARN: nieuwe architectuur en nieuwe mogelijkheden
    • YARN-ontwerpdoelen en implementatiearchitectuur
    • Nieuwe actoren: ResourceManager, NodeManager, Application Master
    • YARN installeren
    • Taakplanning onder YARN
    • Labs: taakplanning onderzoeken
  • Geavanceerde onderwerpen
    • Hardware bewaking
    • Cluster bewaking
    • Servers toevoegen en verwijderen, upgraden Hadoop
    • Back-up, herstel en bedrijfscontinuïteitsplanning
    • Oozie-taakworkflows
    • Hadoop Hoge beschikbaarheid (HA)
    • Hadoop Federatie
    • Uw cluster beveiligen met Kerberos
    • Labs: monitoring instellen
  • Optionele tracks
    • Cloudera Manager voor clusterbeheer, monitoring en routinetaken; installatie, gebruik. In deze track worden alle oefeningen en labo's uitgevoerd binnen de Cloudera distributieomgeving (CDH5)
    • Ambari voor clusterbeheer, monitoring en routinetaken; installatie, gebruik. In dit traject worden alle oefeningen en labo's uitgevoerd binnen de Ambari clustermanager en Hortonworks Data Platform (HDP 2.0)

Requirements

  • vertrouwd met basis Linux systeembeheer
  • basisscriptvaardigheden

Kennis van Hadoop en Distributed Computing is niet vereist, maar wordt in de cursus geïntroduceerd en uitgelegd.

Lab-omgeving

Zero Install: Het is niet nodig om hadoop-software op de computers van studenten te installeren! Er zal een werkend hadoop-cluster voor studenten worden aangeboden.

Studenten hebben het volgende nodig

  • een SSH-client (Linux en Mac hebben al ssh-clients, voor Windows wordt Putty aanbevolen)
  • een browser om toegang te krijgen tot het cluster. We raden de Firefox-browser aan met de FoxyProxy-extensie geïnstalleerd
 21 Hours

Number of participants



Price per participant

Getuigenissen (5)

Related Courses

Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

21 Hours

Apache Ambari: Efficiently Manage Hadoop Clusters

21 Hours

Impala for Business Intelligence

21 Hours

Data Analysis with Hive/HiveQL

7 Hours

Administrator Training for Apache Hadoop

35 Hours

Big Data Analytics in Health

21 Hours

Datameer for Data Analysts

14 Hours

Hadoop Administration

21 Hours

Hadoop for Developers (4 days)

28 Hours

Advanced Hadoop for Developers

21 Hours

Hadoop for Developers and Administrators

21 Hours

Hadoop for Project Managers

14 Hours

Hadoop Administration on MapR

28 Hours

Hadoop with Python

28 Hours

Hadoop and Spark for Administrators

35 Hours

Related Categories