Курс "Основы Hadoop"

Код: INTR
Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных

Продолжительность - 3 дня

Производится набор группы

Стоимость:  72 000 руб.  

Курс «Основы Hadoop» - это 3-дня практического обучения по установке и первоначальной настройке кластера Apache Hadoop — основы Big Data для начинающих и специалистов. Практическое обучение Хадуп для системных администраторов, архитекторов и разработчиков Big Data.

Курс «Основы Hadoop» представляет сокращенную версию Курса «Администрирование кластера Hadoop» и проводится параллельно с данным курсом в 3 дня, согласно утвержденной программе, на платформе Arenadata Hadoop Community Edition или Apache Hadoop.

Apache Hadoop — это основная технология хранения и обработки больших данных (Big Data), свободно распространяемый набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ на кластерах из сотен и тысяч узлов. Сегодня вокруг Apache Hadoop существует целая экосистема связанных проектов и технологий, которые используются для интеллектуального анализа больших данных (Data Mining), в том числе с помощью машинного обучения (Machine Learning).

На практике Apache Hadoop используется во множестве компаний по всему миру для:

  • хранения множества информации в различных форматах;
  • сортировка огромных объемов данных и разбор содержимого чрезвычайно больших файлов;
  • аналитики поисковых запросов и пользовательских логов в высоконагруженных веб-сайтах и корпоративных информационных системах;
  • быстрая обработка графических данных.

Аудитория:

Курс «Основы Hadoop» ориентирован на начинающих и опытных ИТ-специалистов в области больших данных, которые хотят получить теоретические знания и прикладные навыки по установке, настройке и использованию кластера Apache Hadoop версии 3 на базе дистрибутива Arenadata Hadoop Community Edition (Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud для ознакомления). Практическое обучение на Курсе «Основы Hadoop» позволит системному администратору, архитектору и разработчику Big Data освоить следующие умения:

  • базовые установка и настройка кластера Hadoop в облаке
  • основные операции с файловой системой HDFS
  • запуск задач и управление ресурсами MapReduce и YARN
  • взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop: Spark, Hive, Sqoop, HBase, Zeppelin.

Предварительный необходимый уровень подготовки:

  • Базовый опыт работы в Linux (обязательно)
  • Опыт работы с любым текстовым редактором vi, nano

Соотношение теории к практике 50/50

Практический Курс «Основы Hadoop» содержит базовые сведения по установке, настройке и эксплуатации кластера Arenadata Hadoop версии 3, включает теоретический минимум, необходимый для эффективной практической работы с кластером Arenadata Hadoop.

На курсе рассматриваются следующие темы:

  • выполнение основных операций в файловой системе HDFS;
  • запуск задач MapReduce;
  • основы управления ресурсами Hadoop с помощью планировщика задач YARN;
  • концепции использования Hadoop и компонентов экосистемы Hadoop (MapReduce, Apache Hive, Apache Sqoop и Apache Spark) для организации хранения больших данных и процессинга.

Курс «Основы Hadoop» построен на сквозных практических примерах с тренировочными наборами данных для запуска пакетных (batch) и потоковых (streaming) задач в Hadoop кластере. Для каждого слушателя предоставляются индивидуальные кластера в облачной инфраструктуре Amazon Web Services (AWS), чтобы вы освоили все концепции и понятия на практике. Какой именно дистрибутив Хадуп выбрать, решаете вы: Arenadata Hadoop или Cloudera Data Platform (ознакомительно). Также на наших курсах обучения основам Hadoop вы познакомитесь с программным обеспечением по управлению кластером Arenadata Cluster Manager (Cloudera Manager опционально).

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

Внимание!

Данный курс проводится для сформированных групп от 6 человек.

Программа курса «Основы Hadoop»

  1. Основы Hadoop и Big Data
    • Что такое Big Data. Понимание проблемы Big Data
    • Эволюция систем распределенных вычислений Hadoop
    • Концепция 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, AVRO, ORC, Parquet, Sequence файлы
    • Импорт (загрузка) данных на HDFS
  4. MapReduce
    • Ведение в MapReduce. Компоненты MapReduce. Работа программ MapReduce. YARN MapReduce v2/3.
    • 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 Data Platform, Apache Hadoop): различия и ограничения
    • Требования программного и аппаратного обеспечения
    • Планирование кластера
    • Масштабирование кластера Hadoop.
    • Интеграция с другими решениями: streaming (DataFlow), NoSQL
  6. Установка кластера Arenadata Hadoop
    • Оптимизация OS для узлов кластера
    • Установка Hadoop кластера с использованием ADCM ( Arenadata Cluster Manager)
    • Выбор начальной конфигурации
    • Начальная конфигурация HDFS и MapReduce
    • Файлы логов и конфигурации
    • Установка Hadoop клиентов
    • Установка Hadoop кластера в облаке
  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
    • 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
  9. Управление кластером Arenadata Hadoop с использованием ADCM
    • Основные операции и задачи ADCM
    • Мониторинг кластера.
    • Диагностика и разрешение проблем с ADCM
  10. 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 Flink, Apache Airflow

Примерный список практических занятий по курсу «Основы Hadoop»:

  • 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 обслуживания кластера Hadoop и файловые операции HDFS
  • Управление ресурсами и запуском задач с использованием YARN и MapReduce
  • Знакомство с SQL интерфейсом доступа Apache Hive
  • Выполнение базовых операций импорта/экспорта с применением Apache sqoop
  • Применение веб-интерфейса HUE/Zeppelin (опционально)

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 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=410001