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课程大纲
大数据概述：
- 什么是 Big Data
- 为什么 Big Data 越来越受欢迎
- Big Data 案例研究
- Big Data 特点
- 要处理的解决方案 Big Data。
Hadoop 及其组成部分：
- 什么是 Hadoop 以及它的组成部分是什么。
- Hadoop 架构及其可以处理的数据的特征 /Process.
- 简要介绍 Hadoop 历史、使用它的公司以及他们为什么开始使用它。
- Hadoop 框架工作及其组件 - 详细解释。
- 什么是 HDFS 和读取 - 写入 Hadoop 分布式文件系统。
- 如何设置不同模式下的 Hadoop 集群 - 独立/伪/多节点集群。
（这包括在VirtualBox/KVM/VMware中设置Hadoop集群，需要仔细研究的网络配置，运行Hadoop守护进程和测试集群）。
- 什么是Map Reduce帧工作及其工作原理。
- 在 Hadoop 集群上运行 Map Reduce 作业。
- 了解 Hadoop 集群上下文中的复制、镜像和机架感知。
Hadoop 集群规划：
- 如何规划 hadoop 集群。
- 了解硬件-软件以规划 hadoop 集群。
- 了解工作负载并规划群集以避免故障并执行最佳性能。
什么是 MapR 以及为什么 MapR：
- MapR 及其体系结构概述。
- 了解和工作MapR控制系统，MapR卷，快照和镜像。
- 在 MapR 上下文中规划群集。
- MapR 与其他发行版和 Apache 的比较 Hadoop。
- MapR 安装和群集部署。
集群设置和管理：
- 管理服务、节点、快照、镜像卷和远程集群。
- 了解和管理节点。
- 了解 Hadoop 组件，将 Hadoop 组件与 MapR 服务一起安装。
- 访问集群上的数据，包括通过 NFS 管理服务和节点。
- 通过使用卷管理数据，管理用户和组，管理和分配节点角色，调试节点停用，集群管理和性能监控，配置/分析和监控指标以监控性能，配置和管理MapR安全性。
- 了解并使用 M7- MapR 表的本机存储。
- 群集配置和调优以获得最佳性能。
群集升级以及与其他设置的集成：
- 升级MapR的软件版本和升级类型。
- 配置 Mapr 集群以访问 HDFS 集群。
- 在 Amazon Elastic MapReduce 上设置 MapR 集群。
上述所有主题都包括演示和练习课程，供学习者亲身体验该技术。
要求
- Linux FS 的基础知识
- 基本 Java
- Apache Hadoop知识（推荐）
28 小时
客户评论 (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
