济南Cloudera管理员认证培训哪家专业

课程介绍
本课程可以让培训学员全面了解如何使用 Cloudera Manager 操作和维护 Hadoop 集群所需的所有步骤。包括安装、配置、负载平衡和性能调优。此课程是 Cloudera 管理员解决面临的现实挑战作出的较好准备。
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。
课程目标
掌握Cloudera Manager管理集群的功能；
掌握故障排除、诊断和解决集群问题的能力；
理解并全面掌握通过Cloudera Manager对Hadoop集群的运维管理；
帮助Hadoop系统管理员准备好应对实际运维中遇到的挑战。

课程大纲

*一天：

▲ Apache Hadoop介绍
● Hadoop介绍及优势
● 基本概念
● Hadoop核心组件
● 实操练习：网络配置
▲ Hadoop集群安装
● 集群管理方案
● Cloudera Manager特征
● Cloudera Manager安装
● CDH介绍及安装
● 实操练习1：安装Cloudera Manager服务
● 实操练习2：创建Hadoop集群
▲ Hadoop分布式文件系统（HDFS）
● HDFS特性
● 读写文件
● NameNode内存注意事项
● HDFS安全简介
● HDFS web UI
● 使用hadoop 文件 shell
● 实操练习：使用HDFS

第二天：

▲ YARN上的MapRduce和Spark
● 计算平台在hadoop中扮演的角色
● YARN（集群资源管理器）的介绍
● MapRduce概念介绍
● Spark概念介绍
● 在YARN上运行计算框架
● 通过web UIs和shell探索YARN应用程序
● YARN应用程序日志介绍
● 实操练习：运行YARN应用程序
▲ Hadoop配置及服务运行日志
● Cloudera Manager的配置管理机制
● 定位配置参数及更改应用配置
● 管理角色实例及添加服务
● 配置HDFS服务
● 配置Hadoop Daemon日志
● 配置YARN服务
● 实操练习：探索hadoop配置及守护程序日志
▲ 向HDFS导入数据
● 使用Flume从外部数据源实时导入数据
● 使用Sqooq从关系数据库中导入数据
● REST接口介绍
● 导入数据的较佳实践
● 实操练习1：Flume的使用
● 实操练习2：使用Sqooq导入数据

第三天：

▲ Hadoop集群规划
● 总体规划考虑因素
● 硬件选择
● 虚拟化选项
● 云部署选项
● 网络考虑因素
● 节点配置
▲ Hive、Impala及Pig的安装及配置
● Hive介绍
● Impala介绍
● Pig介绍
● Cloudera搜索
● 实操练习：使用Hive和Impala查询HDFS
▲ Hadoop客户端及Hue
● Hadoop客户端介绍
● 安装和配置Hadoop客户端
● 安装和配置Hue
● 使用Hue进行身份验证及授权
● 实操练习：使用Hue来控制hadoop用户访问
▲ 集群*配置
● *配置参数
● Hadoop端口配置
● HDFS机柜感知配置
● HDFS高可靠性配置
● 实操练习：配置HDFS的高可靠性

第四天：

▲ Hadoop安全
● Hadoop安全的重要性
● Hadoop的安全性概念
● Kerberos简介及工作原理介绍
● 使用Kerberos保护Hadoop集群
● 其他安全特性
▲ 资源管理
● 使用静态服务资源池配置cgroups
● 公平调度器
● 配置动态资源池
● YARN内存和CPU设置
● Impala查询调度
● 实操练习：Fair Sheduler的使用
▲ 集群维护
● 检查HDFS状态
● 集群间的数据拷贝
● 添加和移除Cluster节点
● 集群数据的负载平衡
● 创建目录快照
● 集群更新升级
● 实操练习1：验证集群的自我修复功能
● 实操练习2：创建HDFS快照
▲ 集群监控及排错
● Cloudera Manager监控特性
● 监控Hadoop集群
● Hadoop集群的排错
● 实操练习1：配置Email警告
● 实操练习2：排错挑战

知识延伸

cloudera cdh管理员培训手册 hadoop hdfs yarn spark cloudera manager
Course Chapters
Introduction
The Case for Apache Hadoop
Hadoop Cluster Installation
The Hadoop Distributed File System(HDFS)
Map Reduce and Spark on YARN
Hadoop Configuration and Daemon Logs
Getting Data Into HDFS
Planning Your Hadoop Cluster