Course Outline

  • 소개
    • Hadoop 역사, 개념
    • 생태계
    • 배포판
    • 높은 수준의 아키텍처
    • Hadoop 신화
    • Hadoop 과제(하드웨어/소프트웨어)
    • 연구실: Big Data 프로젝트 및 문제에 대해 토론하세요.
  • 계획 및 설치
    • 소프트웨어 선택, Hadoop 배포판
    • 클러스터 크기 조정, 성장 계획
    • 하드웨어 및 네트워크 선택
    • 랙 토폴로지
    • 설치
    • 다중 테넌시
    • 디렉터리 구조, 로그
    • 벤치마킹
    • 랩: 클러스터 설치, 성능 벤치마크 실행
  • HDFS 작업
    • 개념(수평적 확장, 복제, 데이터 지역성, 랙 인식)
    • 노드 및 데몬(NameNode, 보조 NameNode, HA 대기 NameNode, DataNode)
    • 건강 모니터링
    • 명령줄 및 브라우저 기반 관리
    • 스토리지 추가, 결함이 있는 드라이브 교체
    • 실습: HDFS 명령줄 익히기
  • 데이터 수집
    • 로그 및 기타 데이터를 HDFS로 수집하기 위한 Flume
    • SQL 데이터베이스에서 HDFS로 가져오고 SQL으로 다시 내보내기 위한 Sqoop
    • Hadoop Hive를 사용한 데이터 웨어하우징
    • 클러스터 간 데이터 복사(distcp)
    • HDFS에 대한 보완책으로 S3 사용
    • 데이터 수집 모범 사례 및 아키텍처
    • 연구실: Flume 설정 및 사용(Sqoop과 동일)
  • MapReduce 운영 및 관리
    • mapreduce 전 병렬 컴퓨팅: HPC와 Hadoop 관리 비교
    • MapReduce 클러스터 로드
    • 노드 및 데몬(JobTracker, TaskTracker)
    • MapReduce UI 살펴보기
    • 맵리듀스 구성
    • 작업 구성
    • 맵리듀스 최적화
    • 완벽한 MR: 프로그래머에게 말해야 할 내용
    • 실습: MapReduce 예제 실행
  • YARN: 새로운 아키텍처와 새로운 기능
    • YARN 설계 목표 및 구현 아키텍처
    • 새로운 행위자: ResourceManager, NodeManager, Application Master
    • YARN 설치
    • YARN의 작업 예약
    • 실습: 작업 일정 조사
  • 고급 주제
    • 하드웨어 모니터링
    • 클러스터 모니터링
    • 서버 추가 및 제거, 업그레이드 Hadoop
    • 백업, 복구 및 비즈니스 연속성 계획
    • Oozie 작업 흐름
    • Hadoop 고가용성(HA)
    • Hadoop 연맹
    • Kerberos로 클러스터 보호
    • 실험실: 모니터링 설정
  • 선택적 트랙
    • 클러스터 관리, 모니터링 및 일상적인 작업을 위한 Cloudera Manager 설치, 사용. 이 트랙에서는 모든 연습과 실습이 Cloudera 배포 환경(CDH5) 내에서 수행됩니다.
    • 클러스터 관리, 모니터링 및 일상적인 작업을 위한 Ambari 설치, 사용. 이 트랙에서는 Ambari 클러스터 관리자 및 Hortonworks 데이터 플랫폼(HDP 2.0) 내에서 모든 연습과 실습이 수행됩니다.

Requirements

  • 기본 Linux 시스템 관리에 익숙함
  • 기본 스크립팅 기술

Hadoop 및 분산 컴퓨팅에 대한 지식은 필수는 아니지만 강좌에서 소개하고 설명합니다.

연구실 환경

Zero Install : 학생들의 컴퓨터에 hadoop 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다! 작동하는 hadoop 클러스터가 학생들에게 제공됩니다.

학생들에게는 다음이 필요합니다

  • SSH 클라이언트(Linux 및 Mac에는 이미 SSH 클라이언트가 있으며 Windows의 경우 Putty가 권장됨)
  • 클러스터에 액세스하기 위한 브라우저입니다. FoxyProxy 확장 기능이 설치된 Firefox 브라우저를 권장합니다.
 21 Hours

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