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Programa del Curso
1: HDFS (17%)
- Describir la función de los demonios HDFS
- Describir el funcionamiento normal de un clúster Apache Hadoop, tanto en el almacenamiento de datos como en el procesamiento de datos.
- Identificar las características actuales de los sistemas informáticos que motivan un sistema como Apache Hadoop.
- Clasificar los principales objetivos del diseño de HDFS
- Dado un escenario, identifique el caso de uso adecuado para la federación de HDFS
- Identificación de componentes y demonios de un clúster de alta disponibilidad de HDFS
- Análisis de la función de la seguridad de HDFS (Kerberos)
- Determinar la mejor opción de serialización de datos para un escenario determinado
- Descripción de las rutas de lectura y escritura de archivos
- Identifique los comandos para manipular archivos en el shell del sistema de archivos Hadoop
2: YARN y MapReduce versión 2 (MRv2) (17%)
- Comprender cómo afecta la actualización de un clúster de Hadoop 1 a Hadoop 2 a la configuración del clúster
- Comprender cómo implementar MapReduce v2 (MRv2 / YARN), incluidos todos los demonios de YARN
- Comprender la estrategia de diseño básica para MapReduce v2 (MRv2)
- Determinar cómo YARN maneja las asignaciones de recursos
- Identificar el flujo de trabajo del trabajo de MapReduce que se ejecuta en YARN
- Determine qué archivos debe cambiar y cómo para migrar un clúster de la versión 1 de MapReduce (MRv1) a la versión 2 de MapReduce (MRv2) que se ejecuta en YARN.
3: Hadoop Planificación de clústeres (16%)
- Principales puntos a tener en cuenta a la hora de elegir el hardware y los sistemas operativos para alojar un clúster Apache Hadoop.
- Analice las opciones para seleccionar un sistema operativo
- Comprender el ajuste del kernel y el intercambio de discos
- Dado un escenario y un patrón de carga de trabajo, identifique una configuración de hardware adecuada para el escenario
- En un escenario, determine los componentes del ecosistema que el clúster debe ejecutar para cumplir el Acuerdo de Nivel de Servicio
- Tamaño del clúster: dado un escenario y una frecuencia de ejecución, identifique los detalles de la carga de trabajo, incluida la CPU, la memoria, el almacenamiento y la E/S de disco
- Dimensionamiento y configuración de discos, incluidos los requisitos de JBOD frente a RAID, SAN, virtualización y tamaño de disco en un clúster
- Topologías de red: comprenda el uso de la red en Hadoop (tanto para HDFS como para MapReduce) y proponga o identifique los componentes clave del diseño de la red para un escenario determinado
4: Hadoop Instalación y administración de clústeres (25%)
- En un escenario, identifique cómo el clúster controlará los errores de disco y máquina
- Análisis de una configuración de registro y un formato de archivo de configuración de registro
- Comprender los conceptos básicos de las métricas Hadoop y la supervisión del estado del clúster
- Identificar la función y el propósito de las herramientas disponibles para el monitoreo de clústeres
- Ser capaz de instalar todos los componentes del ecosistema en CDH 5, incluidos (pero no limitados a): Impala, Flume, Oozie, Hue, Manager, Sqoop, Hive y Pig
- Identificar la función y el propósito de las herramientas disponibles para administrar el sistema de archivos Apache Hadoop
5: Recurso Management (10%)
- Comprender los objetivos generales de diseño de cada uno de los Hadoop programadores
- En un escenario, determine cómo el programador FIFO asigna los recursos del clúster
- En un escenario, determine cómo el Programador justo asigna los recursos del clúster en YARN
- En un escenario, determine cómo el programador de capacidad asigna los recursos del clúster
6: Monitoreo y registro (15%)
- Comprender las funciones y características de las capacidades de recopilación de métricas de Hadoop
- Analice las interfaces de usuario web de NameNode y JobTracker
- Descripción general de la supervisión de demonios de clúster
- Identifique y supervise el uso de la CPU en los nodos maestros
- Describir cómo supervisar el intercambio y la asignación de memoria en todos los nodos
- Identificar cómo ver y administrar los archivos de registro de Hadoop
- Interpretación de un archivo de registro
Requerimientos
- Habilidades básicas Linux de administración
- Conocimientos básicos de programación
35 Horas
Testimonios (3)
I genuinely enjoyed the many hands-on sessions.
Jacek Pieczątka
Curso - Administrator Training for Apache Hadoop
I genuinely enjoyed the big competences of Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso - Administrator Training for Apache Hadoop
I mostly liked the trainer giving real live Examples.
