Основы Hadoop

    3-дня практического обучения по установке и первоначальной настройке кластера Apache Hadoop — основы Big Data для начинающих и специалистов. Практическое обучение Хадуп для системных администраторов, архитекторов и разработчиков Big Data.

    Курс «Основы Hadoop» представляет сокращенную версию курса «Администрирование кластера Hadoop» и проводится параллельно с данным курсом в 3 дня, согласно утвержденной программе, на платформе Arenadata Hadoop Community Edition или Apache Hadoop.

    О продукте:

    Apache Hadoop — это основная технология хранения и обработки больших данных (Big Data), свободно распространяемый набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ на кластерах из сотен и тысяч узлов. Сегодня вокруг Apache Hadoop существует целая экосистема связанных проектов и технологий, которые используются для интеллектуального анализа больших данных (Data Mining), в том числе с помощью машинного обучения (Machine Learning).

    На практике Apache Hadoop используется во множестве компаний по всему миру для:

    • хранения множества информации в различных форматах;
    • сортировка огромных объемов данных и разбор содержимого чрезвычайно больших файлов;
    • аналитики поисковых запросов и пользовательских логов в высоконагруженных веб-сайтах и корпоративных информационных системах;
    • быстрая обработка графических данных.

    В связи с политикой импортозамещения в качестве основного дистрибутива мы будем использовать дистрибутив Arenadata Hadoop Community Edition для проведения демонстраций и лабораторных   работ.

    Лучшие практики (best practices) и сценарии (use cases) прикладного использования Хадуп рассматриваются в нашем курсе «Основы Hadoop» от лицензированного учебного центра «Школа Больших Данных».

    Аудитория:

    Курс «Основы Hadoop» ориентирован на начинающих и опытных ИТ-специалистов в области больших данных, которые хотят получить теоретические знания и прикладные навыки по установке, настройке и использованию кластера Apache Hadoop версии 3 на базе дистрибутива Arenadata Hadoop Community Edition (Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud для ознакомления). Практическое обучение Хадуп в «Школе Больших Данных» позволит системному администратору, архитектору и разработчику Big Data освоить следующие умения:

    • базовые установка и настройка кластера Hadoop в облаке
    • основные операции с файловой системой HDFS
    • запуск задач и управление ресурсами MapReduce и YARN
    • взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop: Spark, Hive, Sqoop, HBase, Zeppelin.

    Уровень подготовки:

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

    Практический курс «Основы Hadoop» содержит базовые сведения по установке, настройке и эксплуатации кластера Arenadata Hadoop версии 3. Обучение Хадуп в нашем учебном центре включает теоретический минимум, необходимый для эффективной практической работы с кластером Arenadata Hadoop. На курсе рассматриваются следующие темы:

    • выполнение основных операций в файловой системе HDFS;
    • запуск задач MapReduce;
    • основы управления ресурсами Hadoop с помощью планировщика задач YARN;
    • концепции использования Hadoop и компонентов экосистемы Hadoop (MapReduce, Apache Hive, Apache Sqoop и Apache Spark) для организации хранения больших данных и процессинга.

    Продолжительность: 3 дня, 24 академических часа.
    Соотношение теории к практике 50/50

    О курсе:

    Курс построен на сквозных практических примерах с тренировочными наборами данных для запуска пакетных (batch) и потоковых (streaming) задач в Hadoop кластере. Для каждого слушателя предоставляются индивидуальные кластера в облачной инфраструктуре Amazon Web Services (AWS), чтобы вы освоили все концепции и понятия на практике. Какой именно дистрибутив Хадуп выбрать, решаете вы: Arenadata Hadoop  или Cloudera Data Platform  (ознакомительно). Также на наших курсах обучения основам Hadoop вы познакомитесь с программным обеспечением по управлению кластером Arenadata Cluster Manager (Cloudera Manager опционально).

    Примечание: с 1 июля 2022 года данный курс проводится по дистрибутиву Hadoop версии 3  Arenadata Hadoop Community Edition.

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

    Программа курса «Основы Hadoop»

    1. Основы Hadoop и Big Data

      • Что такое Big Data. Понимание проблемы Big Data
      • Эволюция систем распределенных вычислений Hadoop
      • Концепция Data Lake и pipelines
      • Схемы организации Data Lakes с использованием кластеров Hadoop, NoSQL и платформ потоковой обработки данных

    2. Архитектура Apache Hadoop

      • Hadoop сервисы и основные компоненты. Name nodeDataNode.
      • 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, AVRO, ORC, Parquet, Sequence файлы
      • Импорт (загрузка) данных на HDFS

    4. MapReduce

      • Ведение в MapReduce. Компоненты MapReduce. Работа программ MapReduce. YARN MapReduce v2/3.
      • Ограничения и параметры MapReduce и YARN
      • Управление запуском пользовательских задач (jobs) под MapReduce.

    5. Дизайн кластера Hadoop

      • Сравнение дистрибутивов и версий Hadoop 2/3 (Arenadata Hadoop, Cloudera Data Platform, Apache Hadoop): различия и ограничения
      • Требования программного и аппаратного обеспечения
      • Планирование кластера
      • Масштабирование кластера Hadoop.
      • Интеграция с другими решениями: streaming (DataFlow), NoSQL

    6. Установка кластера Arenadata Hadoop

      • Оптимизация OS для узлов кластера
      • Установка Hadoop кластера с использованием ADCM (Arenadata Cluster Manager)
      • Выбор начальной конфигурации
      • Начальная конфигурация HDFS и MapReduce
      • Файлы логов и конфигурации
      • Установка Hadoop клиентов
      • Установка Hadoop кластера в облаке

    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

      • 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

    9. Управление кластером Arenadata Hadoop с использованием ADCM

      • Основные операции и задачи ADCM
      • Мониторинг кластера.
      • Диагностика и разрешение проблем с ADCM

    10. 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, Apache HBase, Apache Phoenix, Apache Flink, Apache Airflow

    Примерный список практических занятий по курсу «Основы Hadoop»:

    • Установка кластера и настройка Arenadata Cluster Manager (ADCM)
    • Настройка оффлайн репозитория для установки кластера Arenadata Hadoop и RHEL/Centos
    • Ручная установка 3х-узлового кластера Hadoop версии 3 с дистрибутива Arenadata Cluster Manager (ADCM) в облаке Amazon Web Services с использованием ADCM
    • Базовые операции обслуживания кластера Hadoop и файловые операции HDFS
    • Управление ресурсами и запуском задач с использованием YARN и MapReduce
    • Знакомство с SQL интерфейсом доступа Apache Hive
    • Выполнение базовых операций импорта/экспорта с применением Apache sqoop
    • Применение веб-интерфейса HUE/Zeppelin (опционально)

    Примечание:
    • Доступ к лабораторному стенду на Yandex Cloud 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 «INTR: Основы Hadoop»

    Скачать программу курса «Основы Hadoop» в формате pdf

    Отправить ссылку на:

    Что Вы получите:

    По завершении курса «Основы Hadoop» в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных» вы получите удостоверение установленного образца, которое может засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации.

    Кто проводит курс

    Комиссаренко Николай - преподаватель "Школа Больших Данных" эксперт Kafka, NiFi, Greenplum, Hadoop, ClickHouse
    Комиссаренко Николай
    Томский Политехнический Институт (Томск, 1994)

      Профессиональные компетенции:

      • Сертифицированный тренер Arenadata.
      • Эксперт по построению Data Lake и аналитике больших данных на решениях Arenadata, Cloudera и в облачных средах.
      • Обладает престижными международными сертификациями, включая CISSP и CISM, а также является сертифицированным архитектором облачных решений Dell EMC.

      Чтобы записаться на курс INTR: Основы Hadoop позвоните нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполните форму регистрации ниже.