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
Big Data Genel Bakış:
- Big Data Nedir
- Neden Big Data popülerlik kazanıyor
- Big Data Vaka Çalışmaları
- Big Data Özellikleri
- Big Data üzerinde çalışmak için çözümler.
Hadoop ve Bileşenleri:
- Hadoop Nedir ve bileşenleri nelerdir.
- Hadoop Mimarisi ve işleyebileceği/işleyebileceği Verilerin özellikleri.
- Hadoop Tarihçesi, kullanan şirketler ve neden kullanmaya başladıkları hakkında kısa bilgi.
- Hadoop Çerçevesi ve bileşenleri - detaylı açıklama.
- HDFS nedir ve Hadoop Dağıtık Dosya Sistemine Okuma-Yazma işlemleri.
- Hadoop Kümesinin farklı modlarda nasıl kurulacağı - Bağımsız/Sözde/Çoklu Düğümlü küme.
(Bu, bir Hadoop kümesini VirtualBox/KVM/VMware içinde kurmayı, dikkat edilmesi gereken ağ yapılandırmalarını, Hadoop Daemonlarını çalıştırmayı ve kümeyi test etmeyi içerir).
- Map Reduce çerçevesi nedir ve nasıl çalışır.
- Hadoop kümesinde Map Reduce işleri çalıştırmak.
- Hadoop kümeleri bağlamında Replikasyon, Aynalama ve Rack Farkındalığını anlamak.
Hadoop Küme Planlaması:
- Hadoop kümenizi nasıl planlayabilirsiniz.
- Hadoop kümenizi planlamak için donanım-yazılımı anlamak.
- İş yüklerini anlamak ve hatalardan kaçınmak ve optimum performans için küme planlamak.
MapR Nedir ve Neden MapR:
- MapR'ye genel bakış ve mimarisi.
- MapR Kontrol Sistemini, MapR Ciltlerini, anlık görüntüleri ve Aynaları anlamak ve kullanmak.
- MapR bağlamında bir küme planlamak.
- MapR ile diğer dağıtımlar ve Apache Hadoop karşılaştırması.
- MapR kurulumu ve küme dağıtımı.
Küme Kurulumu ve Yönetimi:
- Hizmetleri, düğümleri, anlık görüntüleri, ayna ciltlerini ve uzak kümeleri yönetmek.
- Düğümleri anlamak ve yönetmek.
- Hadoop bileşenlerini anlamak, MapR Hizmetleriyle birlikte Hadoop bileşenlerini kurmak.
- Access verileri kümeye dahil etmek, NFS aracılığıyla verileri yönetmek, hizmetleri ve düğümleri yönetmek.
- Ciltleri kullanarak verileri yönetmek, kullanıcıları ve grupları yönetmek, düğümlere rol atamak, düğümleri devreye almak/devre dışı bırakmak, küme yönetimi ve performans izleme, performansı izlemek için metrikleri yapılandırmak/analiz etmek, MapR güvenliğini yapılandırmak ve yönetmek.
- MapR tabloları için yerel depolama olan M7'yi anlamak ve kullanmak.
- Optimum performans için küme yapılandırması ve ayarı.
Küme Yükseltmesi ve Diğer Kurulumlarla Entegrasyon:
- MapR yazılım sürümünü yükseltmek ve yükseltme türleri.
- MapR kümesinin HDFS kümesine erişmesini yapılandırmak.
- MapR kümesini Amazon Elastic MapReduce üzerinde kurmak.
Yukarıdaki tüm konular, öğrencilerin teknolojiyi uygulamalı olarak deneyimlemeleri için gösteriler ve uygulama oturumlarını içerir.
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Linux FS hakkında temel bilgi
- Temel Java
- Apache Hadoop bilgisi (önerilir)
28 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
