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Temario del curso
Panorama general de Big Data:
- ¿Qué es Big Data?
- ¿Por qué Big Data está ganando popularidad?
- Casos de estudio de Big Data
- Características de Big Data
- Soluciones para trabajar con Big Data.
Hadoop y sus componentes:
- ¿Qué es Hadoop y cuáles son sus componentes?
- Arquitectura de Hadoop y las características de los datos que puede manejar o procesar.
- Breve historia de Hadoop, las empresas que lo utilizan y por qué han comenzado a adoptarlo.
- Marco de trabajo de Hadoop y sus componentes: explicación detallada.
- ¿Qué es HDFS y cómo funcionan las operaciones de lectura y escritura en el Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop?
- Cómo configurar un clúster de Hadoop en diferentes modos: clúster independiente, pseudo o multi-nodo.
(Esto incluye la configuración de un clúster de Hadoop en VirtualBox, KVM o VMware; la configuración de red que debe revisarse cuidadosamente; el inicio de los demonios de Hadoop y la prueba del clúster).
- ¿Qué es el marco de trabajo MapReduce y cómo funciona?
- Ejecución de trabajos de MapReduce en un clúster de Hadoop.
- Comprensión de la replicación, el espejo y la conciencia de rack en el contexto de los clústeres de Hadoop.
Planificación del clúster de Hadoop:
- Cómo planificar su clúster de Hadoop.
- Comprensión del hardware y software necesarios para planificar su clúster de Hadoop.
- Análisis de las cargas de trabajo y planificación del clúster para evitar fallos y garantizar un rendimiento óptimo.
¿Qué es MapR y por qué elegir MapR?:
- Panorama general de MapR y su arquitectura.
- Comprensión y funcionamiento del Sistema de Control de MapR, los volúmenes de MapR, las instantáneas y los espejos.
- Planificación de un clúster en el contexto de MapR.
- Comparación de MapR con otras distribuciones y con Apache Hadoop.
- Instalación de MapR y despliegue del clúster.
Configuración y administración del clúster:
- Gestión de servicios, nodos, instantáneas, volúmenes espejo y clústeres remotos.
- Comprensión y administración de nodos.
- Comprensión de los componentes de Hadoop e instalación de estos componentes junto con los servicios de MapR.
- Acceso a los datos en el clúster, incluido mediante NFS; gestión de servicios y nodos.
- Gestión de datos mediante volúmenes, administración de usuarios y grupos, asignación de roles a nodos, activación y desactivación de nodos, administración del clúster y monitoreo del rendimiento; configuración, análisis y monitoreo de métricas para evaluar el rendimiento; configuración y administración de la seguridad de MapR.
- Comprensión y trabajo con M7, el almacenamiento nativo para tablas de MapR.
- Configuración y ajuste del clúster para lograr un rendimiento óptimo.
Actualización del clúster e integración con otras configuraciones:
- Actualización de la versión de software de MapR y tipos de actualización.
- Configuración del clúster de MapR para acceder a un clúster de HDFS.
- Configuración de un clúster de MapR en Amazon Elastic Mapreduce.
Todos los temas anteriores incluyen demostraciones y sesiones prácticas para que los participantes obtengan experiencia práctica con la tecnología.
Requerimientos
- Conocimientos básicos del sistema de archivos de Linux
- Conocimientos básicos de Java
- Conocimiento de Apache Hadoop (recomendado)
28 Horas
Testimonios (1)
aspectos prácticos de hacerlo, y también la teoría fue bien explicada por Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Curso - Hadoop Administration on MapR
Traducción Automática
