HADM: Курс Администрирование кластера Hadoop

Курс администрирование кластера Hadoop

Ближайшая дата курса
08 ноября 2021
17 января 2022
Стоимость обучения 90.000 руб. Регистрация
Код курса HADM

5 дней практического обучения работе с кластером Hadoop: установка и настройка,  обеспечение безопасности (Kerberos, Apache Ranger), мониторинг, репликация и резервное копирование,  взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop (Apache Spark, Hive, Sqoop, HBase), 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 версии 3. 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 Amazon Web Services с использованием Apache Hadoop версии 3 на базе дистрибутива Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud ( замена дистрибутива HortonWorks) , а также программного обеспечения управления кластером Cloudera Manager/ Horton Works Ambari(по запросу) 

Примечание: с 1 января 2021 года данный курс проводится  по дистрибутиву Hadoop версии 3  Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud ( замена дистрибутива Horton Works) компании Cloudera.

Для корпоративного формата обучения возможна выделенная программа по любой версии дистрибутива Hadoop (версия 2/3 , ванильный Apache Hadoop, Cloudera, Horton Works, Arenadata – уточняйте у менеджера).

 

 

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 Data Platform (CDP) Private Cloud ( замена дистрибутива HortonWorks) и Cloudera Manager.

Предварительный уровень подготовки:

  • Базовый опыт работы в Linux (обязательно)
  • Опыт работы с любым текстовым редактором vi, nano

По окончании  курсов по администрированию Hadoop в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных» вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельств о повышении квалификации.

 

 

Программа курса “Администрирование кластера Hadoop”

  1. Введение в Big Data
    • Что такое BigData. 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. DataNode.
    • YARN сервис-планировщик
    • Демоны 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, XML, JSON, 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 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 CDP, Horton Works Data Platform, Arenadata Hadoop): различия и ограничения
    • Требования программного и аппаратного обеспечения
    • Планирование кластера
    • Масштабирование кластера Hadoop. Отказоустойчивость Hadoop
    • Federated Name Node. Hadoop в облаке.
    • Сравнение Cloud решений для Hadoop. Amazon EMR
  6. Установка кластера Cloudera Data Platform
    • Оптимизация OS для узлов кластера
    • Установка Hadoop-кластера с использованием Cloudera Data Platform Private Cloud
    • Выбор начальной конфигурации
    • 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
    • Основные операции и задачи ClouderaManager
    • Мониторинг с Cloudera Manager
    • Диагностика и разрешение проблем с Cloudera Manager
    • Обзор Apache Zookeeper
    • Cloudera Manager API
  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 компонент безопасности Apache Ranger, Apache Knox, Apache Atlas
    • Резервное копирование и аварийное восстановление
    • Репликация данных и snapshoting. Конфигурирование высокой доступности NameNode (HA)
    • Best practices Cloudera/ Arenadata
  11. Мониторинг Apache Hadoop
    • Встроенные средства мониторинга Cloudera Manager
    • Логи сервисов и компонент
  12. Troubleshooting
    • Data Node
    • Name Node
    • Восстановление Name Node
  13. Инструментарий Apache Hadoop экосистемы
    • Графический интерфейс сервиса HUE/Zeppelin 
    • Основы  Apache Zookeeper
    • Введение в Hadoop SQL: Apache Hive, понятие Hive-таблицы, установка Hive
    • Использование Apache Sqoop – установка и выполнение базовых операций
    • Обзор и назначение компонент: Apache Spark, Apache Solr, Cloudera Impala, Apache HBase, Apache Phoenix, Apache NiFi, Apache Kafka, Apache Oozie

Примерный список практических занятий:

  • Ручная установка 3х-узлового кластера Hadoop версии 3 с дистрибутива Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud  в облаке Amazon Web Services с использованием Cloudera Manager
  • Базовые операции с кластером Hadoop и файловые операции HDFS.
  • Управление ресурсами и запуском задач с использованием YARN, Map Reduce/Tez
  • Управление кластером с использованием Cloudera Manager (развертывание сервисов, репликация, мониторинг, alerting и т.д.)
  • Конфигурирование системы аутентификации Kerberos для кластера Hadoop под управление Cloudera Manager
  • Установка и выполнение базовых операций в Apache Hive, Apache Sqoop
  • Выполнение задач в веб-интерфейсе HUE/Apache Zeppelin
  • HA высокая доступность (High Availablility) NameNode 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

 

 

Программа курса по Администрированию кластера Hadoop

Скачать программу курса по Администрированию кластера Hadoop в формате pdf

Отправить ссылку на: