Curso-BIG DATA

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

Ubicación

Inicio

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

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

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

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Desarrollo de Habilidades
  • Implementación de clústeres

Profesores

INSTRUCTOR DE NYCE ESPECIALISTA EN SU AREA

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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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