20 мая 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;
- безопасность Kerberos, Apache Ranger, Atlas, Knox;
- мониторинг, репликация и резервное копирование;
- 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:
- 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, Илимская, улица 5/2HADM: Администрирование кластера Hadoop
Дата проведения: 20.05.2019 - 21.05.2019. Начало 20.05.2019 в 10:00
Место проведения: Москва , Илимская, улица 5/2
Стоимость: 90000 р.
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
20 мая 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;
- безопасность Kerberos, Apache Ranger, Atlas, Knox;
- мониторинг, репликация и резервное копирование;
- 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:
- 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
