Код: INTR Специализация: Авторские курсы: СУБД и хранилища данных
Продолжительность - 3 дня
Производится набор группы
Стоимость:
66 000 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.
Программа курса «Основы Hadoop»
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
Архитектура Apache Hadoop
Hadoop сервисы и основные компоненты. Name node. DataNode.
YARN сервис-планировщик
Демоны HDFS
Отказоустойчивость и высокая доступность
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
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.
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
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
Операции обслуживания кластера Hadoop
Дисковая подсистема
Квоты
Остановка, запуск, перезапуск (Graceful Shutdown)
Управление узлами
Управление обновлениями и создание локального репозитория
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
Управление кластером Arenadata Hadoop с использованием ADCM
Основные операции и задачи ADCM
Мониторинг кластера.
Диагностика и разрешение проблем с ADCM
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
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
