Hadoop Administration on MapR ( hadoopmapr | 28 hours )

• FS 基礎知識 Linux
• 基本 Java
• 瞭解 Apache Hadoop（推薦）

觀眾：

本課程旨在揭開大數據/Hadoop 技術的神秘面紗，並表明它並不難理解。

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。