Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
-
Giriş
- Hadoop tarihi, kavramlar
- Ekosistem
- Dağıtımlar
- Yüksek seviye mimari
- Hadoop efsaneleri
- Hadoop zorlukları (donanım / yazılım)
- Laboratuvar: Büyük Veri projeleriniz ve sorunlarınıza ilişkin tartışma
-
Planlama ve Kurulum
- Yazılım seçimleri, Hadoop dağıtımları
- Kümenin boyutunu belirleme, büyüme için planlama
- Donanım ve ağ seçimleri
- Rafa topolojisi
- Kurulum
- Çok kiracılılık
- Dizin yapısı, günlükler
- Performans ölçümü
- Laboratuvar: küme kurulumu, performans ölçümleri çalıştırma
-
HDFS İşlemleri
- Kavramlar (yatay ölçeklendirme, kopyalama, veri yerelliği, rafa farkındalık)
- Düğümler ve hizmetler (NameNode, Secondary NameNode, HA Standby NameNode, DataNode)
- Sağlık izlemesi
- Komut satırı ve tarayıcı tabanlı yönetim
- Depolama ekleme, arızalı sürücülerin değiştirilmesi
- Laboratuvar: HDFS komut satırları ile tanışma
-
Veri Yükleme
- Flume kullanarak günlükler ve diğer verilerin HDFS'e yükleneceği
- SQL veritabanlarından HDFS'e aktarım ve geri SQL'e aktarma için Sqoop
- Hive ile Hadoop Veri Ambarı
- Kümeler arasında veri kopyalama (distcp)
- S3'ü HDFS'in tamamlayıcısı olarak kullanma
- Veri yükleme en iyi uygulamaları ve mimarileri
- Laboratuvar: Flume'ın kurulumu ve kullanımı, Sqoop için de aynı şekilde
-
MapReduce İşlemleri ve Yönetimi
- MapReduce öncesi paralel bilgi işlem: HPC ile Hadoop yönetimi karşılaştırması
- MapReduce küme yükleri
- Düğümler ve hizmetler (JobTracker, TaskTracker)
- MapReduce UI gezi
- MapReduce yapılandırması
- Job yapılandırma
- MapReduce'ü optimize etme
- MR'in güvenilir hale getirilmesi: programcılarına ne söyleyeceksiniz
- Laboratuvar: MapReduce örnekleri çalıştırma
-
YARN: yeni mimari ve yetenekler
- YARN tasarım hedefleri ve uygulama mimarisi
- Yeni aktörler: ResourceManager, NodeManager, Application Master
- YARN'ın kurulumu
- YARN altında iş planlaması
- Laboratuvar: iş planlamasını inceleme
-
İleri Konular
- Donanım izlemesi
- Küme izlemesi
- Sunucuların eklenmesi ve çıkarılması, Hadoop'un güncellenmesi
- Yedekleme, kurtarma ve iş sürekliliği planlaması
- Oozie iş akışları
- Hadoop yüksek kullanılabilirliği (HA)
- Hadoop Federasyonu
- Kümenizi Kerberos ile güvenli hale getirme
- Laboratuvar: izleme kurulumu
-
Opsiyonel Takipler
- Cloudera Manager ile küme yönetimi, izleme ve rutin görevler; kurulum, kullanım. Bu takipde, tüm alıştırmalar ve laboratuvarlar Cloudera dağıtım ortamında (CDH5) gerçekleştirilir.
- Ambari ile küme yönetimi, izleme ve rutin görevler; kurulum, kullanım. Bu takipde, tüm alıştırmalar ve laboratuvarlar Ambari küme yöneticisi ve Hortonworks Data Platform (HDP 2.0) ortamında gerçekleştirilir.
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel Linux sistem yönetimiyle rahat hissediyor olmak
- Temel betik yazma becerileri
Hadoop ve Dağıtık Bilgi İşlem bilgisi gereklidir, ancak kursta tanıtılan ve açıklanan konular olacaktır.
Laboratuvar Ortamı
Sıfır Kurulum : Öğrencilerin makinalarına Hadoop yazılımını kurma ihtiyacı yoktur! Öğrencilere çalışan bir Hadoop kümeleri sağlanacaktır.
Öğrenciler aşağıdaki gereklilikleri sağlayacaklar
- Bir SSH istemcisi (Linux ve Mac zaten ssh istemcisi ile gelir, Windows için Putty önerilir)
- Kümeye erişmek için bir tarayıcı. Firefox tarayıcısı ile FoxyProxy eklentisinin kurulu olması önerilir.
21 Saatler
Danışanlarımızın Yorumları (1)
El ile işlemler. Sınıfın 5 gün olması gerekiyordu, ancak 3 gün bile zaten NiFi ile çalışmaktan kaynaklanan birçok sorumu aydınlatmaya yardımcı oldu.
James - BHG Financial
Eğitim - Apache NiFi for Administrators
Yapay Zeka Çevirisi
