Hadoop, HDFS ve YARN ile Büyük Veri Ölçeklendirme

Veri hacmi büyüdükçe, geleneksel tek sunucu depolama ve işleme sistemleri hızla sınırlarına ulaşır. Bir küme üzerinde iş yüklerini nasıl dağıtacağımızı anlamak modern veri mühendisliği için gereklidir. Bu sadece metin dersi, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) ve Yet Another Resource Negotiator (YARN) 'ın dev veri kümelerini verimli bir şekilde depolamak ve işlemek için birlikte çalışmasına odaklanarak Hadoup'un çekirdek altyapısı boyunca size rehberlik eder. Ne öğreneceksin: - Hadoop'un temel mimarisini ve dağıtılmış hesaplama terminolojisini anlayın. - HDFS mimarisi ve kopyalama stratejilerini kullanarak veri depolamasını yapılandır ve yönet. - YARN uygulama ustaları ve düğüm yöneticilerini kullanarak küme kaynaklarını verimli bir şekilde tahsis edin. - YARN ile iletişim motorlarının nasıl çalıştığını analiz ederek veri işleme çalışma akışlarını optimize edin. - Hadoop'u bulut nesne depolama ile birleştiren modern melez depolame paternlerini keşfedin. - Dağıtılmış küme ortamlarını izlemek, sorun çözmek ve güvence altına almak için en iyi uygulamaları uygulayın. Temel terimleri ve dağıtılmış sistemlerin yapısal düzenini öğrenerek başlayabilirsiniz. Oradan, yazılı açıklamalar depolama konfigürasyonları, kaynak tahsisi stratejileri ve modern bulut entegrasyon paternleri boyunca sizi yürütür. Bu kurs, temel veritabanı kavramlarının ötesine geçmek isteyen umut verici veri mühendisi, sistem yöneticisi ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Önceden büyük veri deneyimi gerekmez, ancak komuta satırı arayüzleri ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Dağıtılmış büyük veri altyapısında sağlam bir temel inşa etmek için bugün okumaya başlayın.