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
Büyük Veri Genel Bakış:
- Büyük Veri nedir
- Büyük Veri neden popülerleşiyor
- Büyük Veri Vaka Çalışmaları
- Büyük Veri Özellikleri
- Büyük Veri üzerinde çalışmak için çözümler.
Hadoop ve Bileşenleri:
- Hadoop nedir ve bileşenleri nelerdir.
- Hadoop mimarisi ve işlemleyebileceği/işleyebildiği veri özelliklerinin açıklaması.
- Hadoop tarihi hakkında kısa bilgi, bunu kullanan şirketler ve neden başladıkları.
- Hadoop çerçevesi ve bileşenleri - detaylı olarak açıklanmıştır.
- HDFS nedir ve Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi'ne okuma-yazma işlemlerinin nasıl yapıldığı.
- Farklı modlarda (Tek düğümlü/Pseudo/Çok düğümlü küme) Hadoop kümelerinin nasıl kurulacağını anlama.
(Bu, VirtualBox/KVM/VMware üzerinde Hadoop kümesi kurmayı, dikkatlice incelenmesi gereken ağ yapılandırmalarını, Hadoop hizmetlerini çalıştırmayı ve kümeyi test etmeyi içerir).
- Map Reduce çerçevesi nedir ve nasıl çalışır.
- Hadoop kümesinde Map Reduce işlerini çalıştırmak.
- Hadoop kümeleri bağlamında replikasyon, yansıtma ve rakam farkındalığını anlamak.
Hadoop Küme Planlaması:
- Hadoop kümelerini nasıl planlayacağınızı anlama.
- Hadoop kümenizi planlarken donanım-yazılımı anlamayı öğrenme.
- Yükleri anlama ve başarısızlıklarını önlemek, optimal performansı elde etmek için kümeyi nasıl planlayacağınızı öğrenme.
MapR nedir ve neden MapR:
- MapR ve mimarisi hakkında genel bakış.
- MapR Kontrol Sistemi, MapR Bölümleri, anlık görüntüleri ve yansıtma işlemlerini anlamayı ve çalışmayı öğrenme.
- MapR bağlamında küme planlaması.
- Diğer dağıtımlar ve Apache Hadoop ile karşılaştırma.
- MapR kurulumu ve küme dağıtımı.
Küme Kurulumu ve Yönetim:
- Hizmetleri, düğümleri, anlık görüntüleri, aynılık bölümlerini ve uzak kümeleri yönetmek.
- Düğümleri anlamayı ve yönetmeyi öğrenme.
- Hadoop bileşenlerini anlama, MapR hizmetleriyle birlikte Hadoop bileşenlerini kurma.
- Kümedeki verilere NFS üzerinden erişim, hizmetleri ve düğümleri yönetme.
- Veriyi bölümler kullanarak yönetme, kullanıcıları ve grupları yönetme, düğümlere roller atama, düğümlerin komisyonlu veya dekomisyonlu hale getirilmesi, küme yönetimi ve performans izleme, performansı izlemek için metrikleri yapılandırma/analiz etme ve MapR güvenliğini yapılandırma/yönetme.
- M7 - MapR tabloları için yerel depolama ile çalışmayı anlama ve uygulama.
- Optimal performans için küme yapılandırması ve ayarlama.
Küme yükseltmesi ve diğer kurulumlarla entegrasyon:
- MapR yazılım sürümünü yükseltme ve yükseltme türleri.
- HDFS kümesine erişim sağlamak için MapR kümelerini yapılandırma.
- Amazon Elastic MapReduce üzerinde MapR kümeleri kurma.
Yukarıdaki tüm konular, öğrenicilerin teknolojiyi elden deneyimlemesi için gösterimler ve uygulama oturumlarını içerir.
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Linux Dosya Sistemi hakkında temel bilgi
- Temel Java
- Apache Hadoop hakkında bilgi (önerilir)
28 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (1)
pratik şeylerin yapılmasına ilavideori iyi bir şekilde Ajay tarafından sunuldu
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Eğitim - Hadoop Administration on MapR
Yapay Zeka Çevirisi
