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コース概要
[1。概要:
- Big Dataとは何ですか
- なぜBig Dataが人気を集めているのか
- Big Data 事例紹介
- Big Data 特徴
- 取り組むべき解決策 Big Data。
Hadoop とそのコンポーネント:
- Hadoop とは何か、またその構成要素は何ですか。
- Hadoop アーキテクチャとその処理可能なデータ/プロセスの特性。
- Hadoop 歴史、使用企業、使用を開始した理由についての概要。
- Hadoop フレームワークとそのコンポーネント - 詳細に説明されています。
- HDFS と Hadoop 分散ファイル システムへの読み取り/書き込みとは何ですか。
- セットアップ方法 Hadoop さまざまなモードでのクラスター - スタンドアロン/擬似/マルチノード クラスター。
(これには、VirtualBox/KVM/VMware での Hadoop クラスターのセットアップ、慎重に調査する必要があるネットワーク構成、Hadoop デーモンの実行、クラスターのテストが含まれます)。
- Map Reduce フレームワークとは何か、またその仕組み。
- Hadoop クラスターで Map Reduce ジョブを実行しています。
- Hadoop クラスターのコンテキストにおけるレプリケーション、ミラーリング、およびラックの認識を理解します。
Hadoop クラスター計画:
- Hadoop クラスターを計画する方法。
- Hadoop クラスターを計画するためのハードウェアとソフトウェアを理解します。
- ワークロードを理解し、障害を回避して最適なパフォーマンスを実行するためにクラスターを計画します。
MapR とは何か、なぜ MapR を使用するのか:
- MapR とそのアーキテクチャの概要。
- MapR コントロール システム、MapR ボリューム、スナップショット、ミラーの理解と動作。
- MapR のコンテキストでクラスターを計画します。
- MapR と他のディストリビューションおよび Apache との比較 Hadoop。
- MapR のインストールとクラスターの展開。
クラスターのセットアップと管理:
- サービス、ノード、スナップショット、ミラー ボリューム、リモート クラスターの管理。
- ノードの理解と管理。
- Hadoop コンポーネントの理解、MapR Services と一緒に Hadoop コンポーネントをインストールする。
- NFS 管理サービスおよびノード経由を含む、クラスター上のデータを Accessing します。
- ボリュームを使用したデータの管理、ユーザーとグループの管理、ノードへのロールの管理と割り当て、ノードの廃止のコミッショニング、クラスター管理とパフォーマンスの監視、パフォーマンスを監視するためのメトリクスの構成/分析と監視、MapR セキュリティの構成と管理。
- M7 - MapR テーブルのネイティブ ストレージの理解と操作。
- 最適なパフォーマンスを実現するためのクラスターの構成とチューニング。
クラスターのアップグレードと他のセットアップとの統合:
- MapR のソフトウェア バージョンのアップグレードとアップグレードの種類。
- HDFS クラスターにアクセスするための Mapr クラスターの構成。
- Amazon Elastic Mapreduce で MapR クラスターをセットアップします。
上記のすべてのトピックには、学習者がテクノロジーを実際に体験するためのデモンストレーションと練習セッションが含まれています。
要求
- LinuxFSの基礎知識
- Javaの基礎知識 ApacheHadoopの知識(推奨)
28 時間
お客様の声 (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay