Курс Администрирование кластера Hadoop

курс Администрирование кластера Hadoop

Курс администрирование кластера Hadoop

Ближайшая дата курса администрирования кластера Hadoop Cloudera Manager/HortonWorks/Arenadata

30 марта — 03 апреля

   01 — 05 июня
   
Стоимость обучения    90.000 рублей
Код курса    HADM

курсы администрирование кластера Hadoop

5 дней практического обучения работе с кластером Hadoop: установка и настройка,  обеспечение безопасности (Kerberos, Apache Sentry, Cloudera Navigator, Apache Ambari, Apache Ranger, Apache Atlas, Apache KNOX), мониторинг, репликация и резервное копирование,  взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop (Apache Spark, Hive, Sqoop), работа с HDFS и MapReduce.

О курсе «Администрирование кластера Hadoop»

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов.

Соотношение теории к практике 40/60

Сегодня Apache Hadoop является самой популярной открытой платформой для распределенных вычислений и главной технологией больших данных (Big Data). Данный курс для администраторов Big Data содержит всю необходимую теоретическую информацию по планированию и развертыванию распределенных вычислительных кластеров на базе дистрибутивов Hadoop. Рассматриваются процессы мониторинга и оптимизации производительности системы, резервному  копированию и аварийному восстановлению узлов кластера и отдельных компонент. Особое внимание уделено настройкам безопасности системы Kerberos (Active Directory и MIT/FreeIPA)   на базе Hadoop.

Курс администрирование кластера Hadoop построен на сквозных практических примерах развертывания и администрирования распределенной вычислительной среды: локально и в облачной инфраструктуре. Вы изучите особенности 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 Arenadata Hadoop (российский дистрибутив Hadoop в рамках программы  импортозамещения), а также программного обеспечения управления кластером Cloudera Manager/ Arenadata Hadoop / HortonWorks.

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).

Программа курса обучения

Кому нужны курсы по администрированию Hadoop

Практический курс Администрирование кластера Hadoop предназначен для системных администраторов, архитекторов, DevOps-инженеров и разработчиков Big Data, которые хотят освоить прикладные навыки установки, конфигурирования, обслуживания, управления и администрирования кластера Hadoop на базе дистрибутивов Cloudera и Cloudera Manager, HortonWorks или Arenadata Hadoop.

Предварительный уровень подготовки:

  • Начальный опыт работы в Unix
  • Опыт работы с текстовым редактором vi (желательно)

По окончании  обучения в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных«, вы получите сертификат о повышении квалификации государственного образца.

курсы администрирование кластера Hadoop

Программа курса «Администрирование кластера Hadoop»

  1. Введение в Big Data

    • Что такое Big Data. Понимание проблемы Big Data
    • Эволюция систем распределенных вычислений Hadoop
    • Принципы формирования Data Lake и pipelines
  2. Архитектура Apache Hadoop

    • Hadoop сервисы и основные компоненты. Name node. Data Node.
    • YARN сервис — планировщик
    • HDFS
    • Отказоустойчивость и высокая доступность
  3. 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
    • Организация Tiering для хранения данных
    • Архивное хранение HDFS
    • Локальное чтение и распределенное кэширование
  4. Map Reduce

    • 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
  5. 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
    • Интеграция с другими решениями: streaming (DataFlow), NoSQL.
  6. Установка кластера

    • Установка Hadoop кластера
    • Выбор начальной конфигурации
    • Оптимизация уровня ядра для узлов
    • Начальная конфигурация HDFS и MapReduce
    • Файлы логов и конфигураций
    • Установка Hadoop клиентов
    • Установка Hadoop кластера в облаке
    • Автоматические варианты установки
    • Установка и настройка кластера Hadoop в изолированном окружении (offline).
  7. Операции обслуживания кластера Hadoop

    • Дисковая подсистема
    • Квоты
    • Остановка, запуск, перезапуск(Graceful Shutdown)
    • Управление узлами
    • Управление обновлениями и создание локального репозитория
  8. Оптимизация и управление ресурсами

    • Поиск узких мест.
    • 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.
    • Особенности управления ресурсами для разных дистрибутивов
  9. 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
  10. 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 Cloudera / HortonWorks/Cloudera/ArenaData
  11. Мониторинг Apache Hadoop

    • Apache Zookeeper
    • Встроенные средства мониторинга Cloudera Manager/Apache Ambari
    • Логи сервисов и компонент
    • Внешние системы мониторинга: Zabbix, JMX, Grafana
  12. Troubleshooting

    • Data Node
    • Name Node
    • Восстановление Name Node
  13. Инструментарий Apache Hadoop экосистемы

    • Графический интерфейс сервиса HUE
    • Подключение Cloudera Data Science Workbench
    • Назначение  Apache Zookeeper
    • Основы Apache Pig — установка и выполнение базовых операций
    • Введение в Apache Hive, понятие Hive таблицы, установка Hive
    • Использование Apache sqoop — установка и выполнение базовых операций
    • Базовые операции Apache Flume — установка и выполнение базовых операций
    • Обзор и назначение компонент: Cloudera ImpalaApache NiFi,  Apache HBase, Apache Kafka, Apache Zookeeper, Apache Oozie

Примерный список практических занятий:

  • Ручная установка кластера Hadoop с дистрибутива Cloudera Distributed
  • Hadoop/HortonWorks/Arenadata 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.)
  • Конфигурирование системы аутентификации Kerberos для кластера Hadoop под управление Cloudera Manager/Apache Ambari
  • Установка и выполнение базовых операций в Apache Hive, Apache sqoop, Apache Flume
  • Выполнение задач в веб-интерфейсе HUE/Apache Ambari View
  • Мониторинг кластера Hadoop с использованием Zabbix (опционально)
  • HA высокая доступность (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

курсы администрирование кластера  Hadoop с использованием Cloudera Manager

Скачать программу курса программа курса по Администрированию кластера Hadoop в формате pdf

Курс Основы Hadoop