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Schulungsübersicht
1: HDFS (17%)
- Beschreiben Sie die Funktion von HDFS Daemons
- Beschreiben Sie den normalen Betrieb eines Apache Hadoop-Clusters, sowohl bei der Datenspeicherung als auch bei der Datenverarbeitung.
- Identifizieren Sie aktuelle Merkmale von Computersystemen, die ein System wie Apache Hadoop motivieren.
- Klassifizierung der Hauptziele des HDFS-Designs
- In einem gegebenen Szenario einen geeigneten Anwendungsfall für HDFS Federation identifizieren
- Komponenten und Daemon eines HDFS HA-Quorum-Clusters zu identifizieren
- Analysieren Sie die Rolle der HDFS-Sicherheit (Kerberos)
- Bestimmen der besten Datenserialisierung für ein gegebenes Szenario
- Beschreiben der Lese- und Schreibpfade für Dateien
- Identifizieren der Befehle zur Bearbeitung von Dateien in der Hadoop File System Shell
2: YARN und MapReduce Version 2 (MRv2) (17%)
- Verstehen, wie das Upgrade eines Clusters von Hadoop 1 auf Hadoop 2 die Cluster-Einstellungen beeinflusst
- Verstehen, wie man MapReduce v2 (MRv2 / YARN) einsetzt, einschließlich aller YARN-Dämonen
- Verständnis der grundlegenden Entwurfsstrategie für MapReduce v2 (MRv2)
- Feststellen, wie YARN Ressourcenzuweisungen handhabt
- Identifizierung des Arbeitsablaufs von MapReduce-Jobs, die auf YARN laufen
- Feststellen, welche Dateien wie geändert werden müssen, um einen Cluster von MapReduce Version 1 (MRv1) auf MapReduce Version 2 (MRv2) unter YARN zu migrieren.
3: Hadoop Cluster-Planung (16%)
- Die wichtigsten Punkte, die bei der Auswahl der Hardware und des Betriebssystems für den Betrieb eines Apache Hadoop-Clusters zu berücksichtigen sind.
- Analysieren Sie die Möglichkeiten bei der Auswahl eines Betriebssystems
- Kernel-Tuning und Festplatten-Swapping zu verstehen
- Anhand eines Szenarios und eines Arbeitslastmusters eine für das Szenario geeignete Hardwarekonfiguration identifizieren
- Bestimmen Sie anhand eines Szenarios die Ökosystemkomponenten, die Ihr Cluster ausführen muss, um das SLA zu erfüllen.
- Cluster-Dimensionierung: Ermitteln Sie anhand eines Szenarios und der Ausführungshäufigkeit die spezifischen Anforderungen an die Arbeitslast, einschließlich CPU, Arbeitsspeicher, Speicher, Festplatten-E/A
- Festplattendimensionierung und -konfiguration, einschließlich JBOD gegenüber RAID, SANs, Virtualisierung und Anforderungen an die Festplattendimensionierung in einem Cluster
- Netzwerktopologien: Verstehen der Netzwerknutzung in Hadoop (sowohl für HDFS als auch für MapReduce) und Vorschlagen oder Identifizieren der wichtigsten Netzwerkdesignkomponenten für ein bestimmtes Szenario
4: Hadoop Cluster-Installation und -Verwaltung (25%)
- Identifizieren Sie anhand eines Szenarios, wie der Cluster mit Festplatten- und Maschinenausfällen umgehen wird
- Analysieren einer Protokollierungskonfiguration und eines Protokollierungskonfigurationsdateiformats
- Verstehen der Grundlagen der Hadoop-Metriken und der Überwachung des Clusterzustands
- Funktion und Zweck der verfügbaren Tools für die Cluster-Überwachung zu erkennen
- In der Lage sein, alle Ökosystemkomponenten in CDH 5 zu installieren, einschließlich (aber nicht beschränkt auf): Impala, Flume, Oozie, Hue, Manager, Sqoop, Hive, und Pig
- Funktion und Zweck der verfügbaren Tools zur Verwaltung des Apache Hadoop-Dateisystems zu identifizieren
5: Ressourcen Management (10%)
- Verstehen der allgemeinen Designziele jedes Hadoop-Schedulers
- Bestimmen Sie anhand eines Szenarios, wie der FIFO-Scheduler die Cluster-Ressourcen zuweist
- Bestimmen Sie anhand eines Szenarios, wie der Fair Scheduler die Cluster-Ressourcen unter YARN zuweist.
- Bestimmen Sie anhand eines Szenarios, wie der Capacity Scheduler Cluster-Ressourcen zuteilt.
6: Überwachung und Protokollierung (15%)
- Verstehen Sie die Funktionen und Eigenschaften der Hadoop-Metriksammlung
- Analysieren der NameNode und JobTracker Web UIs
- Verstehen, wie man Cluster-Daemons überwacht
- Identifizieren und Überwachen der CPU-Auslastung auf Master-Knoten
- Beschreiben, wie man die Swap- und Speicherzuweisung auf allen Knoten überwacht
- Erkennen, wie man die Protokolldateien von Hadoop anzeigt und verwaltet
- Eine Protokolldatei interpretieren
Voraussetzungen
- Grundlegende Linux Verwaltungskenntnisse
- Grundlegende Programmierkenntnisse
35 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
I genuinely enjoyed the many hands-on sessions.
Jacek Pieczatka
Kurs - Administrator Training for Apache Hadoop
I genuinely enjoyed the big competences of Trainer.
Grzegorz Gorski
Kurs - Administrator Training for Apache Hadoop
I mostly liked the trainer giving real live Examples.
