Курс администрирование кластера Hadoop
| Ближайшая дата курса администрирования кластера Hadoop Cloudera Manager/HortonWorks/Arenadata | 20-24 мая |
| 08-12 июля | |
| 23-27 сентября | |
| Стоимость обучения | 90.000 рублей |
5 дней практического обучения установке и настройке кластера Hadoop, безопасность Kerberos, Apache Sentry, Cloudera Navigator, Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Atlas, Apache KNOX, мониторинг, репликация и резервное копирование, взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop: Spark, Hive, sqoop, HDFS, MapReduce.
Примечание: с 1 января 2019 года данный курс «Администрирование кластера Hadoop» проводится в объединенном формате по дистрибутивам Hadoop версии 2 компаний Cloudera/HortonWorks/ArenaData на выбор для пользователей. Для корпоративного формата обучения возможна выделенная программа по одной версии дистрибутива Hadoop (уточняйте у менеджера).
Аудитория: Системные администраторы, системные архитекторы, разработчики Hadoop, желающие получить практические навыки по установке, конфигурированию, обслуживанию, управлению и администрирование кластера Hadoop с использованием дистрибутива Cloudera и Cloudera Manager/ HortonWorks/ Аренадата Hadoop.
Предварительный уровень подготовки:
- Начальный опыт работы в Unix
- Опыт работы с текстовым редактором vi (желателен)
Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов.
Apache Hadoop является наиболее популярной открытой платформой для распределенных вычислений. Данный курс содержит информацию по планированию и развертыванию распределенных вычислительных кластеров на базе дистрибутивов Hadoop, мониторингу и оптимизации производительности системы, резервному копированию и аварийному восстановлению узлов кластера и отдельных компонент, настройки безопасности системы Kerberos ( Active Directory и MIT/FreeIPA) на базе Hadoop.
Курс администрирование кластера Hadoop построен на сквозных практических примерах развертывания и администрирования Hadoop кластера, в том числе в облачной инфраструктуре, использования компонент Hadoop для запуска задач распределенных вычислений с тестовыми данными. Практические занятия выполняются в кластерной среде Amazone Web Services с использованием дистрибутивов Cloudera Distributed Hadoop/ HortonWorks и Аренадата Hadoop(российский дистрибутив Hadoop в рамках программы импортозамещения) и программного обеспечения управления кластером Cloudera Manager/ Аренадата Hadoop / HortonWorks.
Соотношение теории к практике 40/60
Программа курса «Администрирование кластера Hadoop»
-
Введение в Big Data
-
Архитектура Apache Hadoop
- Hadoop сервисы и основные компоненты. Name node. Data Node. YARN сервис
- Планировщик
- HDFS
- Отказоустойчивость и высокая доступность
-
Hadoop Distributed File System
- Блоки HDFS. Основные команды работы с HDFS. Операции чтения и записи, назначения HDFS. Архитектура HDFS
- Дисковые квоты
- Поддержка компрессии
- Основные форматы хранения данных TXT, AVRO, ORC, Parquet, Sequence файлы
- Импорт (загрузка) данных на HDFS
-
Map Reduce
- Ведение в MapReduce. Компоненты MapReduce. Работа программ MapReduce. YARN MapReduce v2
- Ограничения и параметры MapReduce и YARN
- Управление запуском пользовательских задач (jobs) под MapReduce
-
Дизайн кластера Hadoop
- Сравнение дистрибутивов и версий Hadoop 2/3 (Cloudera Distributed Hadoop, MapR, HortonWorks Data Platform, Arenadata Hadoop): различия и ограничения
- Требования программного и аппаратного обеспечения
- Планирование кластера
- Масштабирование кластера Hadoop. Отказоустойчивость Hadoop
- Federated NameNode. Hadoop в облаке. Сравнение Cloud решений для Hadoop. Amazon EMR
-
Установка кластера
-
Операции обслуживания кластера Hadoop
- Дисковая подсистема
- Квоты
- Остановка, запуск, перезапуск
- Управление узлами
- Сетевая топология
- Настройка высокой доступности кластера и обновлений
-
Оптимизация и управление ресурсами
- Поиск узких мест.
- Производительность
- Файловая система
- Data Node и data layout и партиционирование, bucketing
- Сетевая производительность
- Планировщики: FIFO scheduler. Планировщик емкости (Capacity scheduler). Гранулярное управление ресурсами (Fair scheduler). Защита очередей и доминантное управление ресурсами DRF.
- MapReduce streaming и оптимизация параметров JVM
-
Управление кластером Hadoop с использованием Cloudera Manager/Apache Ambari
- Установка Cloudera Manager/Apache Ambari
- Основные операции и задачи Cloudera Manager/Apache Ambari
- Мониторинг с Cloudera Manager/Apache Ambari/ Grafana
- Диагностика и разрешение проблем с Cloudera Manager/Apache Ambari
-
Безопасность Apache Hadoop
- Безопасность по умолчанию
- Многопользовательский режим
- Аутентификация и авторизация с использованием Active Directory(Microsoft), REALM MIT/FreeIPA: Kerberos, keytabs, principals. Установка и конфигурирование Kerberos в Hadoop
- Обзор возможностей Apache Sentry, Cloudera Navigator, Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Knox, Apache Atlas
- Резервное копирование и аварийное восстановление
- Репликация данных и snapshoting
- Конфигурирование высокой доступности Name node (HA)
- Компоненты безопасности Hadoop
- Best practices
-
Мониторинг Apache Hadoop
- Apache Zookeeper
- Встроенные средства мониторинга Cloudera Manager/Apache Ambari
- Логи сервисов и компонент
- Внешние системы мониторинга: Zabbix, JMX, Grafana, Nagios, Ganglia
-
Troubleshooting
- Data Node
- Name Node
- Восстановление Name Node
-
Инструментарий Apache Hadoop экосистемы
- Графический интерфейс сервиса HUE
- Подключение Cloudera Data Science Workbench
- Введение Apache Zookeeper
- Введение Apache Pig — установка и выполнение базовых операций
- Введение в Apache Hive, понятие Hive таблицы, установка Hive
- Введение в Apache sqoop — установка и выполнение базовых операций
- Введение в Apache Flume — установка и выполнение базовых операций
- Введение в Apache Spark — установка и выполнение базовых операций
- Обзор и назначение компонент: Cloudera Impala, Apache NiFi, Apache HBase, Apache Kafka
Примерный список практических занятий:
• Ручная установка кластера Hadoop с дистрибутива Cloudera Distributed Hadoop/HortonWorks/Аренадата Hadoop на локальной системе 3-узловый кластер
• Установка 3-узлового кластера в облаке Amazon Web Services с использованием Cloudera Manager/Apache Ambari
• Базовые операции с кластером Hadoop и файловые операции HDFS.
• Управление ресурсами и запуском задач с использованием YARN MapReduce/Tez.
• Управление кластером с использованием Cloudera Manager/Apache Ambari(развертывание сервисов, репликация, мониторинг, alerting и т.д.)
• Настройка аутентификации Kerberos для кластера Hadoop под управление Cloudera Manager/Apache Ambari
• Установка и выполнение базовых операций в Apache Hive, Apache sqoop, Apache Flume, Apache Spark
• Выполнение задач в веб-интерфейсе HUE/Zeppelin/Apache Ambari View
• Настройка мониторинга кластера Hadoop с использованием Zabbix (опционально)
• Настройка высокой доступности( High Availablility) Name Node и YARN (ресурс менеджер) .
Примечание:
• Доступ к лабораторному стенду на Amazon Web Services предоставляется на время учебных курсов с 8:30 до 18:30 (возможно продление времени по запросу)
• Практические занятия с меткой (опционально) выполняются по желанию и при наличии свободного времени у слушателей
Скачать программу курса «Администрирование кластера Hadoop» в формате pdf
