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课程大纲
Big Data 概述:
- Big Data 是什么
- 为什么 Big Data 越来越受欢迎
- Big Data 案例研究
- Big Data 特性
- 关于 Big Data 的解决方案
Hadoop 及其组件:
- Hadoop 是什么及其组件
- Hadoop 的架构及其处理/处理数据的特点
- Hadoop 的简史，使用它的公司及原因
- Hadoop 框架及其组件的详细说明
- HDFS 是什么及对 Hadoop 分布式文件系统的读写操作
- 如何在不同模式下设置 Hadoop 集群：单机/伪/多节点集群
（包括在 VirtualBox/KVM/VMware 中设置 Hadoop 集群，需要仔细检查的网络配置，运行 Hadoop 守护进程并测试集群）。
- Map Reduce 框架是什么及其工作原理
- 在 Hadoop 集群上运行 Map Reduce 任务
- 理解 Hadoop 集群中的复制、镜像和机架感知
Hadoop 集群规划:
- 如何规划你的 Hadoop 集群
- 了解硬件和软件以规划 Hadoop 集群
- 了解工作负载并规划集群以避免故障并实现最佳性能
MapR 是什么及为什么选择 MapR:
- MapR 概述及其架构
- MapR 控制系统、MapR 卷、快照和镜像的理解与操作
- 在 MapR 背景下规划集群
- MapR 与其他发行版及 Apache Hadoop 的比较
- MapR 安装及集群部署
集群设置与管理:
- 管理服务、节点、快照、镜像卷和远程集群
- 理解与管理节点
- 理解 Hadoop 组件，安装 Hadoop 组件与 MapR 服务
- 在集群上通过 NFS 管理服务与节点
- 使用卷管理数据，管理用户和组，管理并分配节点角色，节点的上线与下线，集群管理与性能监控，配置/分析与监控指标以监控性能，配置与管理 MapR 安全性
- 理解与操作 M7 - MapR 表的本地存储
- 集群配置与调优以实现最佳性能
集群升级与集成其他设置:
- 升级 MapR 软件版本及升级类型
- 配置 MapR 集群以访问 HDFS 集群
- 在 Amazon Elastic Mapreduce 上设置 MapR 集群
以上所有主题包括演示和实践环节，以便学员能够亲身体验该技术。
要求
- Linux FS 的基础知识
- Java 的基础知识
- Apache Hadoop 的知识（推荐）
28 小时
客户评论 (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
