Добавить в календарь 25.03.2019 10:00 26.03.2019 18:00 Europe/Moscow HADM: Администрирование кластера Hadoop

26 марта 2019 г. стартуют курсы «HADM: Администрирование кластера Hadoop». 5 дней практического обучения Администрированию кластера Hadoop, установке и настройке кластера Hadoop под управлением Apache Ambari на платформе HortonWorks Data Platform или Arenadata Hadoop;

  1. безопасность Kerberos, Apache Ranger, Atlas, Knox;
  2. мониторинг, репликация и резервное копирование;
  3. взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop: Spark, Hive/Tez, sqoop, HDFS, MapReduce, Zeppelin, NiFi.

Аудитория: Системные администраторы, системные архитекторы, разработчики Hadoop, желающие получить практические навыки по установке, конфигурированию, обслуживанию и администрированию кластера Hadoop с использованием дистрибутива  HortonWorks или ArenaData Hadoop  по выбору.

Предварительный уровень подготовки:

  1. Начальный опыт работы в Unix, опыт работы с текстовым редактором vi (желателен)

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов.

Apache Hadoop является наиболее популярной открытой платформой для распределенного хранения больших данных и параллельных вычислений. В рамках данного курса вы получите теоретические знания и практические опыт по администрированию кластера Hadoop, планированию и развертыванию распределенных вычислительных кластеров на базе Hadoop на базе дистрибутива HortonWorks Data Platform, мониторингу и оптимизации производительности системы, резервному  копированию и аварийному восстановлению узлов кластера и отдельных компонент, настройки безопасности системы Kerberos  на базе Hadoop.

Курс построен на сквозных практических примерах развертывания и администрированию кластера Hadoop, в том числе, в облачной инфраструктуре; использования компонент Hadoop для запуска задач распределенных вычислений с  тестовыми данными. Практические занятия выполняются в кластерной среде Amazone Web Services с использованием дистрибутивов Arena Data/HortonWorks Data Platform  программного обеспечения Apache Ambari. 

Соотношение теории к практике 40/60

Москва, ул.Илимская, дом 5/2, офис 303

HADM: Администрирование кластера Hadoop

Дата проведения: 25.03.2019 - 26.03.2019. Начало 25.03.2019 в 10:00

Место проведения: Москва , ул.Илимская, дом 5/2, офис 303

Стоимость: 90000 р.

Организатор: Школа больших данных
Будь в курсе всех мероприятий по теме Big Data
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

26 марта 2019 г. стартуют курсы «HADM: Администрирование кластера Hadoop». 5 дней практического обучения Администрированию кластера Hadoop, установке и настройке кластера Hadoop под управлением Apache Ambari на платформе HortonWorks Data Platform или Arenadata Hadoop;

  1. безопасность Kerberos, Apache Ranger, Atlas, Knox;
  2. мониторинг, репликация и резервное копирование;
  3. взаимодействие с компонентами экосистемы Hadoop: Spark, Hive/Tez, sqoop, HDFS, MapReduce, Zeppelin, NiFi.

Аудитория: Системные администраторы, системные архитекторы, разработчики Hadoop, желающие получить практические навыки по установке, конфигурированию, обслуживанию и администрированию кластера Hadoop с использованием дистрибутива  HortonWorks или ArenaData Hadoop  по выбору.

Предварительный уровень подготовки:

  1. Начальный опыт работы в Unix, опыт работы с текстовым редактором vi (желателен)

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов.

Apache Hadoop является наиболее популярной открытой платформой для распределенного хранения больших данных и параллельных вычислений. В рамках данного курса вы получите теоретические знания и практические опыт по администрированию кластера Hadoop, планированию и развертыванию распределенных вычислительных кластеров на базе Hadoop на базе дистрибутива HortonWorks Data Platform, мониторингу и оптимизации производительности системы, резервному  копированию и аварийному восстановлению узлов кластера и отдельных компонент, настройки безопасности системы Kerberos  на базе Hadoop.

Курс построен на сквозных практических примерах развертывания и администрированию кластера Hadoop, в том числе, в облачной инфраструктуре; использования компонент Hadoop для запуска задач распределенных вычислений с  тестовыми данными. Практические занятия выполняются в кластерной среде Amazone Web Services с использованием дистрибутивов Arena Data/HortonWorks Data Platform  программного обеспечения Apache Ambari. 

Соотношение теории к практике 40/60