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コース概要
セクション 1: Hadoop の概要
- Hadoop の歴史、概念
- エコシステム
- 分布
- 高レベルのアーキテクチャ
- ハドゥープの神話
- ハドゥープの課題
- ハードウェア/ソフトウェア
- 研究室: Hadoop を初めて見てください
セクション 2: HDFS
- デザインと建築
- 概念 (水平スケーリング、レプリケーション、データの局所性、ラック認識)
- デーモン : ネームノード、セカンダリネームノード、データノード
- 通信 / 心拍数
- データの整合性
- 読み取り/書き込みパス
- Namenode 高可用性 (HA)、フェデレーション
- ラボ: HDFS との対話
セクション 3 : マップリデュース
- コンセプトとアーキテクチャ
- デーモン (MRV1) : ジョブトラッカー / タスクトラッカー
- フェーズ: ドライバー、マッパー、シャッフル/ソート、リデューサー
- Map Reduce バージョン 1 およびバージョン 2 (YARN)
- Map Reduce の内部
- Java Map Reduce プログラムの紹介
- ラボ: サンプル MapReduce プログラムの実行
セクション 4 : 豚
- pig vs Javaのマップリデュース
- 豚のジョブフロー
- 豚のラテン語
- Pig を使用した ETL
- 変換と結合
- ユーザー定義関数 (UDF)
- ラボ: データを分析するための Pig スクリプトの作成
セクション 5: Hive
- 建築とデザイン
- データ型
- SQL Hive のサポート
- Hive 個のテーブルの作成とクエリ
- パーティション
- 結合します
- テキスト処理
- labs : Hive を使用したデータ処理に関するさまざまなラボ
セクション 6: HBase
- コンセプトとアーキテクチャ
- hbase 対 RDBMS 対 cassandra
- HBase Java API
- HBase上の時系列データ
- スキーマ設計
- labs : シェルを使用した HBase との対話。 HBase Java API でのプログラミング。スキーマ設計演習
要求
- Javaプログラミング言語に慣れていること（ほとんどのプログラミング演習はJavaで行われます） 。
- Linuxの環境に慣れている（Linuxのコマンドラインを操作でき、vi / nanoを使ってファイルを編集できる） 。
ラボ環境
インストール不要：学生のマシンにhadoopソフトウェアをインストールする必要はありません！Hadoopクラスタが提供されます。
生徒には以下が必要です。
- SSHクライアント（LinuxとMacにはすでにsshクライアントがあります。
- クラスタにアクセスするためのブラウザ。推奨ブラウザは Firefox です。
28 時間
お客様の声 (3)
I thought he did a great job of tailoring the experience to the audience. This class is mostly designed to cover data analysis with HIVE, but me and my co-worker are doing HIVE administration with no real data analytics responsibilities.
ian reif - Franchise Tax Board
コース - Data Analysis with Hive/HiveQL
Many hands-on sessions.
Jacek Pieczątka
コース - Administrator Training for Apache Hadoop
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
