Curso-BIG DATA

Name: Curso-BIG DATA
Brand: NYCE

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Curso

En Distrito Federal - Miguel Hidalgo

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Descripción

Tipología

Curso
Nivel

Nivel iniciación
Lugar

Distrito federal - migue...

Horas lectivas

24h
Duración

3 Días

El participante conocerá los conceptos básicos de Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS) Sistema de archivos distribuido, MapReduce, Hive, Pig, y HBase y aprenderá a cubrir habilidades básicas de administración e implementación de Clústers y gestión laboral.

Sedes y fechas disponibles

Distrito Federal - Miguel Hidalgo (Ciudad de México (Distrito Federal))

Ver mapa

Lomas de Sotelo 1112, Col. Lomas de Sotelo, 11200

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Acerca de este curso

Objetivos generales del curso

Desarrollará habilidades básicas de administración, como la implementar clústeres, Gestión laboral en curso de mantenimiento y Hadoop, a medida que adquiera los conocimientos necesarios para apoyar sus entornos en las actividades del día a día

¿A quién va dirigido?

Administradores de sistemas que deseen comprender todas las medidas necesarias para operar y administrar grupos Apache Hadoop.

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Opiniones

Materias

Desarrollo de Habilidades
Implementación de clústeres

Profesores

INSTRUCTOR DE NYCE ESPECIALISTA EN SU AREA

INSTRUCTOR ESPECIALIZADO

* Todos los instructores que imparten capacitación en NYCE pasan por un filtro de selección para verificar que son calificados en la especialidad que imparten. *La experiencia profesional y la habilidad de transmitir conocimientos es esencial para ser instructor de NYCE.

Programa académico

TEMA 1: HADOOP and HDF
 Why Hadoop  HDFS  Map Reduce  Hive, Pig, HBase, and Other Ecosystem  Projects
TEMA 2: PLANNING YOUR HADOOP CLUSTER
General Planning Consideration  Choosing the Right Hardware  Node Topologies  Choosing the Right Software
TEMA 3: MANAGING AND SCHEDULING JOBS
 Starting and Stopping Map Reduce Jobs  FIFO Scheduler  Fair Schedule
TEMA 4: CLUSTER MAINTENANCE
 Checking HDFS with Fsck  Copying Data with Distcp  Rebalancing Cluster Nodes  Adding and Removing Cluster Node  Backup and Restore  Upgrading and Migrating  NameNode Metadata
TEMA 5: CLUSTER MONITORING, TROUBLESHOOTING AND OPTIMIZING
 Hadoop Log Files  Using the NameNode and Job Tracker  Web Uls  Interpreting Job Logs  Monitoring with Ganglia  Other Monitoring Tools  General Optimization Tips  Benchmarking Your Cluster
TEMA 6: POPULATING HDFS FROM EXTERNAL SOURCES
 Using Sqoop  Using Flume  Best Practices for Data Ingestion
TEMA 7: INSTALLING AND MANAGING OTHER HADOOP PROJECTS
 Hive  Pig  HBase  Metastore
TEMA 8: LABS
 Install a Pseudo- Distributed Cluster  Install a Hadoop Cluster  Manage Jobs  Use the Fair Scheduler  Break the Cluster  Verify the Cluster´s Self- Healing Features  Back Up and Restoring  Configure the Hive Shared

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