Hadoop'u ilkeleriyle, ezberlemeden kavrayın
Hadoop'un veri yerelliği, hataya dayanıklılık, yatay ölçekleme, write-once modeli ve replikasyon gibi tasarım ilkelerini ödünleşimleriyle ele alan kavramsal orta seviye eğitim.
Tasarım kararları ve ödünleşimler odaklı kavramsal eğitim
Bu eğitim, Hadoop'un neden böyle tasarlandığını, hangi ilkelere ve ödünleşimlere dayandığını ele alır. Hesaplamayı veriye taşıma (data locality), commodity donanımda hataya dayanıklılık, write-once-read-many modeli, yatay ölçekleme, blok tabanlı saklama ve replikasyon kararı, batch odaklı throughput tercihi, CAP bağlamı ve küçük dosya problemi gibi somut konuları kapsar. Katılımcı tasarım ilkelerini kavrayarak Hadoop'un güçlü ve zayıf olduğu senaryoları gerekçeli biçimde ayırt eder.
3 Gün. Her gün dört modül; her modül ilke anlatımı, vaka tartışması ve karşılaştırma içerir.
Orta Seviye — Hadoop'un arkasındaki tasarım ilkeleri, ödünleşimler ve dağıtık sistem kararları.
Gerçek tasarım senaryoları ve ödünleşim tartışmaları üzerinden kavramsal ve eleştirel öğrenme.
Hadoop'u ezberlemek yerine ilkeleriyle anlayarak doğru mimari kararlar verirsiniz.
Her tasarım kararının maliyetini ve kazancını değerlendirebilirsiniz.
Hadoop'un uygun olduğu ve olmadığı senaryoları gerekçeli biçimde ayırt edersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
HDFS ve MapReduce kavramlarına aşinalık gerekir.
Replikasyon, tutarlılık ve ölçekleme kavramlarına ilgi faydalıdır.
Ödünleşim ve maliyet temelli düşünme becerisi avantaj sağlar.
Tartışmalara aktif katılım kavramsal öğrenmeyi güçlendirir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Hadoop'un temel tasarım ilkelerini ve gerekçelerini açıklayabilirsiniz.
Hesabı veriye taşıma ilkesinin değerini değerlendirebilirsiniz.
Scale-out ve commodity donanım tercihini gerekçelendirebilirsiniz.
Replikasyon ve otomatik iyileşme kararlarını yorumlayabilirsiniz.
Replikasyon ve erasure coding ödünleşimini karşılaştırabilirsiniz.
Küçük dosya ve gecikme sınırlarını tanıyabilirsiniz.
Hadoop'un Spark ve bulut karşısındaki yerini değerlendirebilirsiniz.
İş yüküne göre Hadoop'un uygunluğuna karar verebilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Apache Hive ile büyük veriye SQL: HiveQL sorguları, managed/external tablolar, partition, bucketing ve ORC/Parquet. Uygulamalı temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
Apache Spark GraphFrames ile dağıtık graf analitiği: vertex/edge modelleme, motif bulma, PageRank, bağlı bileşenler ve BFS. Uygulamalı ileri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop ve MapReduce'a uygulamalı giriş: HDFS, YARN, map-reduce akışı, ilk WordCount uygulaması ve ekosistem araçları. Başlangıç seviyesi eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop cluster yönetimi: çok düğümlü kurulum, NameNode HA, Capacity/Fair Scheduler, Kerberos, izleme, yedekleme ve sorun giderme. Uygulamalı ileri eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop cluster mimarisi: NameNode/DataNode, blok modeli, HDFS write/read pipeline, veri yerelliği, YARN bileşenleri ve cluster boyutlandırma. Orta seviye eğitim
Detayları Gör →