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Course Outline
섹션 1: Hadoop 소개
- Hadoop 역사, 개념
- 생태계
- 배포판
- 고수준 아키텍처
- Hadoop 신화
- Hadoop 과제
- 하드웨어 / 소프트웨어
- 랩 : Hadoop 첫눈
섹션 2: HDFS
- 설계 및 아키텍처
- 개념 (수평 확장, 복제, 데이터 로컬리티, 랙 인식)
- 데몬 : 네임노드, Secondary 네임노드, Data 노드
- 통신 / 허트비트
- 데이터 무결성
- 읽기/쓰기 경로
- Namenode 고가용성(HA), 연방제
- 랩 : HDFS와 상호작용하기
섹션 3 : 맵 리듀스
- 개념과 아키텍처
- 데몬(MRV1) : jobtracker / tasktracker
- 단계: 드라이버, 매퍼, 셔플/정렬, 리듀서
- Map Reduce 버전 1 및 버전 2(YARN)
- Map Reduce의 내부
- Java Map Reduce 프로그램 소개
- labs : 샘플 MapReduce 프로그램 실행
4절 : 돼지
- 돼지 vs 자바 맵 리듀스
- 돼지 작업 흐름
- 돼지 라틴어
- Pig를 사용한 ETL
- 변환 및 조인
- 사용자 정의 함수(UDF)
- labs : 데이터 분석을 위한 Pig 스크립트 작성
제5조: Hive
- 건축과 디자인
- 데이터 유형
- SQL Hive에 대한 지원
- Hive 테이블 생성 및 쿼리
- 파티션
- 조인하다
- 텍스트 처리
- labs : Hive을 이용한 데이터 처리에 관한 다양한 연구실
섹션 6: HBase
- 개념 및 아키텍처
- HBase vs RDBMS vs Cassandra
- HBase Java API
- HBase에서의 타임 시리즈 데이터
- 스키마 설계
- 랩 : 쉘을 사용한 HBase와 상호작용; HBase Java API 프로그래밍 ; 스키마 설계 연습
Requirements
- Java 프로그래밍 언어에 익숙함(대부분의 프로그래밍 연습은 Java로 이루어짐)
- Linux 환경에 익숙함(Linux 명령줄 탐색, vi/nano를 사용하여 파일 편집 가능)
실험실 환경
Zero Install : 학생들의 머신에 Hadoop 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다! 학생들을 위해 작동 가능한 Hadoop 클러스터가 제공될 것입니다.
학생들에게는 다음이 필요합니다.
- SSH 클라이언트 (Linux와 Mac은 이미 ssh 클라이언트를 가지고 있으며, Windows의 경우 Putty를 추천합니다)
- 클러스터에 액세스하기 위한 웹 브라우저, Firefox가 추천됩니다
28 Hours
회원 평가 (5)
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