Курс "Администрирование кластера Hadoop"

Код: EDU-BD-HADM
Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных

Продолжительность - 5 дней

Производится набор группы

Стоимость:  120 000 руб.  

Курс «Администрирование кластера Hadoop» представляет собой 5 дней практического обучения работе с кластером Hadoop: установка и настройка, обеспечение безопасности (Kerberos, Apache Ranger — ознакомительно), мониторинг, репликация и резервное копирование, взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop (Apache Spark, Hive, Sqoop, HBase), работа с HDFS и MapReduce.

Apache Hadoop является самой популярной открытой платформой для распределенных вычислений и главной технологией больших данных (Big Data). Данный курс для администраторов Big Data содержит всю необходимую теоретическую информацию и практические задания по планированию и развертыванию распределенных вычислительных кластеров на базе дистрибутивов Arenadata Hadoop версии 3. Рассматриваются процессы мониторинга и оптимизации производительности системы, резервному копированию и аварийному восстановлению узлов кластера и отдельных компонент. Особое внимание уделено настройкам безопасности системы Kerberos (Active Directory и MIT/FreeIPA) на базе Hadoop.

Курс «Администрирование кластера Hadoop» построен на сквозных практических примерах развертывания и администрирования распределенной вычислительной среды: локально и в облачной инфраструктуре. Вы изучите особенности использования компонент Hadoop для запуска задач распределенных вычислений с тестовыми данными. Практические занятия выполняются в кластерной среде Amazon Web Services/Yandex с использованием Apache Hadoop версии 3 на базе дистрибутива Arenadata Hadoop Community Edition (Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud) или Apache Hadoop , а также программного обеспечения управления кластером Arenadata Cluster Manager ADCM (Cloudera Manager)

Примечание: с 1 июля 2022 года данный курс проводится по дистрибутиву Hadoop версии 3 Arenadata Hadoop Community Edition.

Аудитория: для системных администраторов, архитекторов, DevOps-инженеров и разработчиков Big Data, которые хотят освоить прикладные навыки установки, конфигурирования, обслуживания, управления и администрирования кластера Hadoop на базе дистрибутивов Arenadata Hadoop и Arenadata Cluster Manager (ADCM).

Предварительный уровень подготовки:

  • Знание базовых команд и опыт работы в Linux (обязательно)
  • Опыт работы с любым текстовым редактором vi, nano

Соотношение теории к практике 40/60

Внимание!

Данный курс проводится для сформированных групп от 6 человек.

Программа курса «Администрирование кластера Hadoop»

  1. Введение в Big Data
    • Что такое BigData. Понимание проблемы Big Data
    • Эволюция систем распределенных вычислений Hadoop
    • Принципы формирования Data Lake и pipelines
    • Схемы организации Data Lakes с использованием кластеров Hadoop, NoSQL и платформ потоковой обработки данных
  2. Архитектура Apache Hadoop
    • Hadoop сервисы и основные компоненты. Name node. DataNode.
    • YARN сервис-планировщик
    • Демоны HDFS
    • Отказоустойчивость и высокая доступность
  3. Hadoop Distributed File System
    • Архитектура HDFS. Блоки HDFS.
    • Основные команды работы с HDFS.
    • Операции чтения и записи, назначения HDFS.
    • Дисковые квоты. Поддержка компрессии
    • Основные форматы хранения данных TXT, XML, JSON, AVRO, ORC, Parquet, Sequence файлы
    • Импорт (загрузка) данных на HDFS
    • Организация Tiering для хранения данных
    • Архивное хранение HDFS
    • Локальное чтение и распределенное кэширование
  4. Map Reduce
    • Ведение в MapReduce. Компоненты MapReduce. Работа программ MapReduce. YARN MapReduce 3
    • Ограничения и параметры MapReduce и YARN
    • Управление запуском пользовательских задач (jobs) под MapReduce
  5. Дизайн кластера Hadoop
    • Сравнение дистрибутивов и версий Hadoop 2/3 (Arenadata Hadoop, Cloudera Distributed Hadoop CDP, Apache Hadoop): различия и ограничения
    • Требования программного и аппаратного обеспечения
    • Планирование кластера
    • Масштабирование кластера Hadoop.
    • Сравнение Cloud решений для Hadoop. Amazon EMR/ Yandex Cloud
    • Миграция данных и репликация данных
  6. Установка кластера Arenadata Hadoop
    • Оптимизация OS для узлов кластера
    • Установка Hadoop-кластера с использованием ADCM
    • Выбор начальной конфигурации
    • Начальная конфигурация HDFS и MapReduce
    • Файлы логов и конфигураций
    • Установка Hadoop клиентов
    • Установка Hadoop кластера в облаке
    • Автоматические варианты установки
    • Установка и настройка кластера Hadoop в изолированном окружении (offline).
  7. Операции обслуживания кластера Hadoop
    • Дисковая подсистема
    • Квоты
    • Остановка, запуск, перезапуск (Graceful Shutdown)
    • Управление узлами
    • Управление обновлениями и создание локального репозитория
  8. Оптимизация и управление ресурсами
    • Поиск узких мест
    • Производительность. Файловая система. Data Node и Data layout и партиционирование, bucketing
    • Планировщики: FIFO scheduler. Планировщик емкости (Capacity Scheduler). Гранулярное управление ресурсами (Fair Scheduler). Защита очередей и доминантное управление ресурсами DRF.
    • Особенности управления ресурсами для разных дистрибутивов
  9. Управление кластером Hadoop с использованием Arenadata Cluster Manager (Cloudera Manager)
    • Основные операции и задачи c использованием ADCM (ClouderaManager)
    • Мониторинг кластера. Работа с логами и сервисами
    • Диагностика и разрешение проблем с ADCM
    • Обзор Apache Zookeeper
  10. Безопасность Apache Hadoop
    • Безопасность по умолчанию
    • Многопользовательский режим
    • Аутентификация и авторизация с использованием Active Directory(Microsoft), REALM MIT/FreeIPA: Kerberos, keytabs, principals. Установка и конфигурирование Kerberos в Hadoop
    • Обзор возможностей компонент безопасности Apache Ranger, Apache Knox, Apache Atlas
    • Резервное копирование и аварийное восстановление
    • Репликация данных и snapshoting. Конфигурирование высокой доступности NameNode (HA)
    • Best practices Cloudera/ Arenadata
  11. Troubleshooting
    • Data Node
    • Name Node
    • Восстановление Name Node
  12. Инструментарий Apache Hadoop экосистемы
    • Графический интерфейс сервиса HUE/Zeppelin
    • Основы Apache Zookeeper
    • Введение в Hadoop SQL: Apache Hive, понятие Hive-таблицы, установка Hive
    • Использование Apache Sqoop — установка и выполнение базовых операций
    • Обзор и назначение компонент: Apache Spark, Apache Solr, Apache HBase, Apache Phoenix, Apache Airflow, Apache Flink

Примерный список практических занятий:

  • Установка кластера и настройка Arenadata Cluster Manager (ADCM)
  • Настройка оффлайн репозитория для установки кластера Arenadata Hadoop и RHEL/Centos
  • Ручная установка 3х-узлового кластера Hadoop версии 3 с дистрибутива Arenadata Cluster Manager (ADCM) в облаке Amazon Web Services с использованием ADCM
  • Базовые операции с кластером Hadoop и файловые операции HDFS.
  • Управление ресурсами и запуском задач с использованием YARN, Map Reduce/Tez.
  • Управление кластером с использованием Arenadata Cluster Manager (развертывание сервисов, репликация, мониторинг, alerting и т.д.)
  • Настройка кластера мониторинга
  • Конфигурирование системы аутентификации Kerberos для кластера Hadoop под управление Arenadata Cluster Manager (опционально, по возможности)
  • Установка и выполнение базовых операций в Apache Hive, Apache Sqoop
  • Выполнение задач в веб-интерфейсе HUE/Apache Zeppelin
  • HA высокая доступность (High Availablility) NameNode ( опционально) и YARN (ресурс-менеджер) .

Примечание: Доступ к лабораторному стенду на Amazon Web Services предоставляется на время учебных курсов с 8:30 до 18:30. Практические занятия с меткой (опционально) выполняются по желанию и при наличии технической возможности и свободного времени у слушателей

Программа читается совместно с Школа Больших Данных.

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.

В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.

Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.

В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.

Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!

В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.

Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.

  • Нужна помощь в поиске курса?
    Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
  • Поговорите со своим личным тренинг-менеджером!
    Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru

Страница сайта http://test.interface.ru
Оригинал находится по адресу http://test.interface.ru/iservices/training.asp?iId=370661