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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > Cloudera Administrator Training for Apache Hadoop(CCA131) 更新时间：2018-04-19T15:03:31

Cloudera Administrator Training for Apache Hadoop(CCA131)
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Cloudera Administrator Training for Apache Hadoop(CCA131) 已过期

会议时间：2018-01-03 08:00至 2018-01-06 18:00结束

会议地点： 上海  详细地址会前通知  

会议规模：暂无

主办单位： cloudera

发票类型：增值税普通发票 增值税专用发票

行业热销热门关注看了又看 换一换

        会议介绍

        会议内容 主办方介绍

        Cloudera Administrator Training for Apache Hadoop(CCA131)

        Cloudera Administrator Training for Apache Hadoop(CCA131) 宣传图

        Cloudera Apache Hadoop 管理员培训

        Cloudera Apache Hadoop 培训及认证帮助您进阶大数据知识及技能

        Cloudera 大学为期4 天的Hadoop 管理员培训将帮助学员综合理解并全 面掌握通过Cloudera Manager对Hadoop机群的运维管理，包括：安装，配置、 负载平衡及性能调优等。通过该培训，Hadoop 系统管理员将能准备好应对实 际运维中遇到的挑战。


        “Cloudera 的 Hadoop 管理员培训让我快速并全面地掌握了我在解决客户所面临的大数据及云平台挑战时所需要的技能和知识，大量节省了时间！”

        ——Canonical


        培训内容

        通过讲师在课堂上的讲解，以及实操练习，学员将学习以下内容：

        • Cloudera Manager 管理机群的特性，譬如日志汇总、配置管理、报告、

        • 报警及服务管理。

        • YARN、MapReduce、Spark 及 HDFS 的工作原理。

        • 如何为你的机群选取合适的硬件和架构。

        • 如何将 Hadoop 机群和企业已有的系统进行无缝集成。

        • 如何使用 Flume 进行实时数据采集以及如何使用 Sqoop 在 RDBMS 和 Hadoop 机群之间进行数据导入导出。

        • 如何配置公平调度器为 Hadoop 上的多用户提供服务级别保障。

        • 产品环境中 Hadoop 机群的最佳运维实践。

        • Hadoop 机群排错、诊断问题和性能调优。


        培训对象及学员基础

        “面向系统管理员和 IT 经理，需具备 Linux 经验，无需 Apache Hadoop 基础。


        认证

        “结束本课程培训后，我们建议学员准备并注册参加 Cloudera 认证CCA Administrator管理员考试（CCA131）。通过并获取该证书是向公司及客户证明个人在Hadoop领域的技术和专长的有力依据。

        查看更多

        cloudera cloudera

        由于Hadoop深受客户欢迎，许多公司都推出了各自版本的Hadoop，也有一些公司则围绕Hadoop开发产品。在Hadoop生态系统中，规模最大、知名度最高的公司则是Cloudera。Cloudera由来自Facebook、谷歌和雅虎的前工程师杰夫·哈默巴切(Jeff Hammerbacher)、克里斯托弗·比塞格利亚(Christophe Bisciglia)、埃姆·阿瓦达拉(Amr Awadallah)以及现任CEO、甲骨文前高管迈克·奥尔森(Mike Olson)在2008年创建。

        会议日程

        （最终日程以会议现场为准）

        课程介绍

        Apache Hadoop 介绍

        • Hadoop 动机

        • 基本概念

        • Hadoop 核心部件


        Hadoop 机群安装

        • 机群管理方案

        • Cloudera Manager 特性

        • Cloudera manager 安装

        • Hadoop (CDH) 安装


        Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)

        • HDFS 特性

        • 读写文件

        • NameNode 内存考虑

        • HDFS 安全简介

        • HDFS Web UI

        • 使用 HDFS Shell


        YARN 上的 MapReduce 和 Spark

        • 计算平台在 Hadoop 里扮演的角色

        • YARN：机群资源管理器

        • MapReduce 概念

        • Apache Spark 概念

        • Yarn 上的计算平台

        • YARN Web UI 及 Shell

        • YARN 应用运行日志


        Hadoop 配置及服务运行日志


        • Cloudera Manager 配置管理机制

        • 定位配置参数及进行配置变更

        • 管理角色实例及添加服务

        • 配置 HDFS 服务

        • 配置 Hadoop 服务运行日志

        • 配置 YARN 服务


        HDFS 导入数据

        • 使用 Flume 从外部数据源实时导入数据

        • 使用 Sqoop 从关系数据库导入数据

        • REST 接口

        • 导入数据的最佳实践


        Hadoop 机群规划

        • 规划考虑因素

        • 硬件选择

        • 虚拟化选项

        • 网络因素

        • 节点配置


        Hive，Impala 及 Pig 的安装及配置

        • Hive

        • Impala

        • Pig


        Hadoop 客户端及 Hue

        • 什么是 Hadoop 客户端

        • 安装及配置 Hadoop 客户端

        • 安装及配置 Hue

        • 使用 Hue 进行身份验证及授权


        机群高级配置

        • 高级配置参数

        • Hadoop 端口配置

        • HDFS 机柜感知配置

        • HDFS 高可靠性配置


        Hadoop 安全

        • Hadoop 安全的重要性

        • Hadoop 安全性概念

        • Kerberos 简介

        • 使用 Kerberos 保护Hadoop 机群

        • 其他安全特性


        资源管理

        • 使用静态服务池配置 Linux cgroup

        • 公平调度器

        • 配置动态资源池

        • YARN 内存及 CPU 设置

        • Impala 查询调度


        机群维护

        • 检查 HDFS 状态

        • 机群间复制数据

        • 添加／移除机群节点

        • 机群数据负载平衡

        • 目录快照

        • 机群升级


        机群监控及排错

        • Cloudera Manager 监控特性

        • 监控 Hadoop 机群

        • Hadoop 机群排错

        • 常见配置不当问题


        总结

        查看更多

        会议嘉宾

        即将更新，敬请期待

        参会指南

        会议门票

        8500元/人次，包含一次对应的考试（如果来参加培训的人不考试，仅参加培训的价格为6500/人次）

        费用包含：教材、实验手册、虚拟机、税票费用（8500是含考试的）

        教室设施：投影、WiFi、排插、饮水（三餐及住宿请自理）

        PS:上课时需携带笔记本电脑，虚拟机及课件由讲师发放

        查看更多

        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消，建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后，再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购，购票后不支持退款，可以换人参加。

        标签： Hadoop 云计算 架构

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