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課程簡介
Big Data 概述：
- 什麼是 Big Data
- 為什麼 Big Data 越來越受歡迎
- Big Data 案例研究
- Big Data 特性
- 要處理的解決方案Big Data。
Hadoop 及其元件：
- 什麼是 Hadoop 以及它的組成部分是什麼。
- Hadoop 架構及其特性 它可以處理的數據 /Process。
- 簡要介紹 Hadoop 歷史、使用它的公司以及他們開始使用它的原因。
- Hadoop 框架工作及其元件-詳細解釋。
- 什麼是 HDFS 和對 Hadoop 分散式文件系統的讀取-寫入。
- 如何設置 Hadoop 不同模式的集群 - 獨立/偽/多節點集群。
（這包括在 VirtualBox/KVM/VMware 中設置一個 Hadoop 集群，需要仔細研究的網路配置，運行 Hadoop 守護進程和測試集群）。
- 什麼是 Map Reduce 框架工作及其工作原理。
- 在 Hadoop 集群上運行 Map Reduce 作業。
- 瞭解 Hadoop 集群上下文中的 Replication、Mirroring 和 Rack 感知。
Hadoop 集群規劃：
- 如何規劃Hadoop集群。
- 了解硬體-軟體以規劃您的Hadoop集群。
- 瞭解工作負載並規劃集群以避免故障並執行最佳性能。
什麼是 MapR 以及為什麼選擇 MapR ：
- MapR 及其體系結構概述。
- 理解並操作MapR控制系統、MapR卷、快照和鏡像。
- 在 MapR 的上下文中規劃集群。
- MapR 與其他發行版和 Apache 的比較 Hadoop。
- MapR 安裝和集群部署。
集群設置和管理：
- 管理服務、節點、快照、鏡像卷和遠端集群。
- 瞭解和管理節點。
- 瞭解 Hadoop 個元件，與 MapR 服務一起安裝 Hadoop 個元件。
- Accessing 集群上的數據，包括通過NFS管理服務和節點。
- 通過使用卷管理數據，管理使用者和組，管理和分配節點角色，調試停用節點，集群管理和性能監控，配置/分析和監控指標以監控性能，配置和管理MapR安全性。
- 瞭解和使用 MapR 表的 M7 本機存儲。
- 集群配置和優化以實現最佳性能。
集群升級並與其他設置集成：
- 升級 MapR 的軟體版本和升級類型。
- 配置Mapr集群訪問 HDFS 集群。
- 在 Amazon Elastic MapReduce 上設置 MapR 集群。
以上所有主題都包括演示和練習課程，供學習者親身體驗該技術。
最低要求
- FS 基礎知識 Linux
- 基本 Java
- 瞭解 Apache Hadoop（推薦）
28 時間：
客戶評論 (1)
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
