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课程大纲
Big Data 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 特性
- 要处理的解决方案Big Data。
Hadoop 及其元件：
- 什么是 Hadoop 以及它的组成部分是什么。
- Hadoop 架构及其特性 它可以处理的数据 /Process。
- 简要介绍 Hadoop 历史、使用它的公司以及他们开始使用它的原因。
- Hadoop 框架工作及其元件-详细解释。
- 什么是 HDFS 和对 Hadoop 分散式文件系统的读取-写入。
- 如何设置 Hadoop 不同模式的集群 - 独立/伪/多节点集群。
（这包括在 VirtualBox/KVM/VMware 中设置一个 Hadoop 集群，需要仔细研究的网路配置，运行 Hadoop 守护进程和测试集群）。
- 什么是 Map Reduce 框架工作及其工作原理。
- 在 Hadoop 集群上运行 Map Reduce 作业。
- 了解 Hadoop 集群上下文中的 Replication、Mirroring 和 Rack 感知。
Hadoop 集群规划：
- 如何规划Hadoop集群。
- 了解硬体-软体以规划您的Hadoop集群。
- 了解工作负载并规划集群以避免故障并执行最佳性能。
什么是 MapR 以及为什么选择 MapR ：
- MapR 及其体系结构概述。
- 理解并操作MapR控制系统、MapR卷、快照和镜像。
- 在 MapR 的上下文中规划集群。
- MapR 与其他发行版和 Apache 的比较 Hadoop。
- MapR 安装和集群部署。
集群设置和管理：
- 管理服务、节点、快照、镜像卷和远端集群。
- 了解和管理节点。
- 了解 Hadoop 个元件，与 MapR 服务一起安装 Hadoop 个元件。
- Accessing 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，管理使用者和组，管理和分配节点角色，调试停用节点，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。
- 了解和使用 MapR 表的 M7 本机存储。
- 集群配置和优化以实现最佳性能。
集群升级并与其他设置集成：
- 升级 MapR 的软体版本和升级类型。
- 配置Mapr集群访问 HDFS 集群。
- 在 Amazon Elastic MapReduce 上设置 MapR 集群。
以上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
- FS 基础知识 Linux
- 基本 Java
- 了解 Apache Hadoop（推荐）
28 小时
客户评论 (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
