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
1: HDFS (%17)
- HDFS Daemon'larının işlevini açıklayın
- Veri depolama ve veri işleme açısından bir Apache Hadoop kümesinin normal işleyişini açıklayın.
- Apache Hadoop gibi bir sisteme olan ihtiyacı motive eden mevcut bilgi işlem sistemlerinin özelliklerini belirleyin.
- HDFS Tasarımının temel hedeflerini sınıflandırın
- Bir senaryo verildiğinde, HDFS Federasyonu için uygun kullanım durumunu belirleyin
- HDFS HA-Quorum kümesinin bileşenlerini ve daemon'larını belirleyin
- HDFS güvenliğinin (Kerberos) rolünü analiz edin
- Bir senaryo için en iyi veri serileştirme seçeneğini belirleyin
- Dosya okuma ve yazma yollarını açıklayın
- Hadoop Dosya Sistemi Kabuğunda dosya manipülasyonu için komutları belirleyin
2: YARN ve MapReduce sürüm 2 (MRv2) (%17)
- Bir kümeyi Hadoop 1'den Hadoop 2'ye yükseltmenin küme ayarlarını nasıl etkilediğini anlayın
- Tüm YARN daemon'ları dahil olmak üzere MapReduce v2 (MRv2 / YARN) kurulumunu anlayın
- MapReduce v2 (MRv2) için temel tasarım stratejisini anlayın
- YARN'ın kaynak tahsisini nasıl gerçekleştirdiğini belirleyin
- YARN üzerinde çalışan bir MapReduce işinin iş akışını belirleyin
- MapReduce sürüm 1 (MRv1) ile MapReduce sürüm 2 (MRv2)'nin YARN üzerinde çalışmasını sağlamak için hangi dosyaları değiştirmeniz gerektiğini ve nasıl değiştirmeniz gerektiğini belirleyin.
3: Hadoop Küme Planlaması (%16)
- Bir Apache Hadoop kümesini barındırmak için donanım ve işletim sistemlerini seçerken dikkate alınması gereken temel noktalar.
- Bir İşletim Sistemi seçimi konusundaki seçenekleri analiz edin
- Çekirdek ayarlamayı ve disk takasını anlayın
- Bir senaryo ve iş yükü modeli verildiğinde, senaryoya uygun bir donanım yapılandırması belirleyin
- Bir senaryo verildiğinde, SLA'yı karşılamak için kümenizin ihtiyaç duyduğu ekosistem bileşenlerini belirleyin
- Küme boyutlandırma: bir senaryo ve yürütme sıklığı verildiğinde, CPU, bellek, depolama, disk G/Ç dahil olmak üzere iş yükü için özel gereksinimleri belirleyin
- Disk Boyutlandırma ve Yapılandırma, JBOD'ye karşı RAID, SAN'lar, sanallaştırma ve bir kümedeki disk boyutlandırma gereksinimleri dahil
- Ağ Topolojileri: Hadoop (hem HDFS hem de MapReduce için) ağ kullanımını anlayın ve bir senaryo için temel ağ tasarım bileşenlerini önerin veya belirleyin
4: Hadoop Küme Kurulumu ve Yönetimi (%25)
- Bir senaryo verildiğinde, kümenin disk ve makine arızalarını nasıl ele alacağını belirleyin
- Bir günlük yapılandırmasını ve günlük yapılandırma dosyası biçimini analiz edin
- Hadoop metrikleri ve küme sağlığı izlemenin temellerini anlayın
- Küme izleme için mevcut araçların işlevini ve amacını belirleyin
- CDH 5'teki tüm ekosistem bileşenlerini (ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere): Impala, Flume, Oozi, Hue, Manager, Sqoop, Hive ve Pig kurabilin
- Apache Hadoop dosya sistemini yönetmek için mevcut araçların işlevini ve amacını belirleyin
5: Kaynak Management (%10)
- Her Hadoop zamanlayıcısının genel tasarım hedeflerini anlayın
- Bir senaryo verildiğinde, FIFO Zamanlayıcısının küme kaynaklarını nasıl tahsis ettiğini belirleyin
- Bir senaryo verildiğinde, Fair Zamanlayıcının YARN altında küme kaynaklarını nasıl tahsis ettiğini belirleyin
- Bir senaryo verildiğinde, Capacity Zamanlayıcının küme kaynaklarını nasıl tahsis ettiğini belirleyin
6: İzleme ve Kayıt (%15)
- Hadoop'ün metrik toplama yeteneklerinin işlevlerini ve özelliklerini anlayın
- NameNode ve JobTracker Web UI'larını analiz edin
- Küme Daemon'larını nasıl izleyeceğinizi anlayın
- Ana düğümlerdeki CPU kullanımını belirleyin
- Tüm düğümlerdeki takas ve bellek tahsisini nasıl izleyeceğinizi açıklayın
- Hadoop'ün günlük dosyalarını nasıl görüntüleyeceğinizi ve yöneteceğinizi belirleyin
- Bir günlük dosyasını yorumlayın
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel Linux yönetim becerileri
- Temel programlama becerileri
35 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (3)
I genuinely enjoyed the many hands-on sessions.
Jacek Pieczatka
Eğitim - Administrator Training for Apache Hadoop
I genuinely enjoyed the big competences of Trainer.
Grzegorz Gorski
Eğitim - Administrator Training for Apache Hadoop
I mostly liked the trainer giving real live Examples.
