Администрирование кластера HBase

О продукте:

Apache HBase — это нереляционная (NoSQL) колоночная (column-oriented) база данных. Она использует распределенную файловую систему Apache Hadoop (HDFS) и эффективно обеспечивает динамическое партиционирование данных, распределение нагрузки, кэширование и доступ в реальном времени. Главными достоинствами Apache HBase считаются следующие:

• высокая производительность и быстрота работы, в т.ч. в режиме реального времени, за счет кэширования в памяти и обработки данных на стороне сервера через фильтры и сопроцессоры;
• высокая доступность и отказоустойчивость, обеспечиваемые с помощью репликации в HDFS, поддержку транзакционности операций на уровне строк, а также автоматическое распределение нагрузки и балансировку таблиц;
• масштабируемость — HBase эффективно работает даже при увеличении кластера до сотен узлов для работы с миллиардами строк и миллионами столбцов;
• наличие инструментов расширяемости (REST и другие API-интерфейсы Java и шлюзов) и внешних SQL-решений (Apache Phoenix, Drill, Hive и Cloudera Impala), чтобы работать с данными в HBase, как с реляционными таблицами.

Благодаря этим преимуществам Apache HBase широко применяется для аналитики больших данных в реальном времени (OLTP) и работы с таблицами пользовательских приложений. Например, эта NoSQL-СУБД активно используется в Facebook, Adobe, Yahoo, Twitter, NGDATA и множестве других компаний по всему миру. Все лучшие практики (best practices) такого прикладного использования рассматриваются в рамках нашего практического курса обучения администраторов Big Data по работе с кластером HBase.

Аудитория:

Наши авторские курсы администрирования кластера HBase ориентированы на специалистов по администрированию и сопровождению кластеров, системных администраторов, архитекторов, разработчиков Big Data систем и DevOps-инженеров, которые хотят получить следующие знания и навыки:

• понять, что такое Apache HBase;
• научиться устанавливать, настраивать и поддерживать кластера HBase и Zookeeper;
• освоить методы администрирования кластера HBase;
• изучить настройки безопасности для Apache HBase;
• настраивать мониторинг и оптимизацию NoSQL-СУБД с использованием эффективных инструментов администратора Big Data NoSQL кластера;
• интегрировать HBase с другими Big Data компонентами (Apache Pig, Hive, Sqoop, Impala) и внешними системами.

Уровень подготовки:

• Знание базовых команд Linux (опыт работы с командной строкой, файловой системой, POSIX, текстовыми редакторами vi, nano)
• Начальный опыт работы с Hadoop
• Базовые навыки программирования Java

О курсе:

Продолжительность: 4 дня, 32 академических часа.

Соотношение теории к практике 40/60

Практическое обучение администраторов Big Data «Школе Больших Данных» включает теоретический минимум, необходимый для прикладной работы и эффективному администрированию HBase. Подробно рассматриваются проектирования схемы HBase и обеспечения высокой доступности кластера. Особое внимание уделено вопросам интеграции этой NoSQL-СУБД с другими Big Data средствами хранения и обработки больших данных: Apache Pig, Hive, Sqoop, Impala. Анализируются различные форматы файлов Big Data (ORC, Parquet) и параметры их сжатия. Также преподаватель детально объяснит специфику установки, конфигурирования и мониторинга системных служб HBase и Apache Zookeeper, чтобы вы могли эффективно и безопасно управлять своими кластерами в рабочей среде.

На практике вы самостоятельно развернете и настроите кластер HBase, проделав все операции установки и конфигурирования, включая безопасную аутентификацию, авторизацию, реплицирование, резервное копирование и восстановление данных. Также обучение HBase в «Школе Больших Данных» поможет вам освоить инструменты мониторинга и эксплуатации кластера для анализа, своевременной диагностики и решения проблем с хранением больших данных.