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コースの説明：
これは、特にハイエンドの大規模なデータプログラムのIT運用、保守担当者のために設計されて、また一つだけ存在することができます！もちろんその後、100の以上の募集要件、およびからのコンテンツの抽出物の知識は60W +の年俸を研磨議論するために、いくつかの大規模なデータ操作やメンテナンスの専門家を招待します。伝統的な操作や保守要員の作業~~~疲れた〜苦いが、低賃金忙しい良いが、ちょうど2012年に農業の賃金コードを卒業して、運用・保守の多くの年のベテランは、多くの場合ではありません。このコースは、あなたが高払って、プロのアップグレードゴージャスを獲得するチャンスをつかむ手助けするためにビッグデータのボーナスの可能性を取ることを意図しています！
通信事業者、実際のプロジェクト指向、実用的なアプリケーションシナリオの大企業のデータ運用・保守でのコースで、学生とステップバイステップでは、大規模なデータの様々な技術的側面の運用・保守を習得。、学生は大規模なデータの大規模なクラスタを維持するための安定性を保護する能力を持っているので、こと、本当の「大規模なクラスタの戦闘運用・保守」による、戦闘「ゼロ建設からビッグデータプラットフォーム」とは、学生が助け会社に最初からビッグデータプラットフォームを実現する能力を持っているので、効果的かつ安全な。同時に報道の内容を考える上でのコースは、学生が効果的に仕事で実際の問題を解決するために使用されていることを学んだようにする、実用性に大きな重点を置き、無駄な努力とスキルをfalseに拒否しました。完全かつ詳細なドキュメントは、数千ノードの練習環境から生産ラインの多くは、多分あなたはビッグデータの操作やメンテナンスを考え出すことができる「人的資源の構成。」
コースのハイライト：
強いレアル：実際の問題指向に対処するためです。0ビッグデータプラットフォームの建設プロジェクトは、ゼロから企業のビッグデータプラットフォームの緊急の問題に対処します。スムーズに実行し、大規模なデータプラットフォームを維持し、ビジネスを解決するために、どのように大規模な戦闘のクラスタ運用・保守。
高い金含有量：Cloudraマネージャビルドエンタープライズクラスのビッグデータプラットフォームに、ノードのティーチ数千にデータ運用・保守の経験は大きな、生産ライン上の千億レベルビッグデータクラスタを解決します。
焦点の高度：大規模なデータ操作やメンテナンスに焦点を当て、計画のコースは、大規模なデータ列の専門家の大規模なデータクラスタ、クラスタの展開、セキュリティクラスタ、クラスタの監視、クラスタの容器、クラスタ運用、保守、運用、保守をカバーしています。
群集のための：
1.IT運用、保守担当者は、高い給与を強化します
2.ネットワーク管理/技術サポート変態変態昇給
3.Leader /建築家技術スタックを展開します
簡単にビッグデータを結合する4大学/学部学生
ジョブズ：
1.ビッグデータ操作＆メンテナンスエンジニア
2.ビッグデータプラットフォームアーキテクト
3.ビッグデータプラットフォームの運用・保守
コース概要：
大規模なデータ操作や保守リベラルの第一章
1.大規模なデータの概要と生態技術の導入
2.どのくらいの労働協力のデータおよびその他の運用・保守部門
3.マスターに必要な大規模なデータに必要なスキルの維持管理は何ですか
ビッグデータ払って運用・保守担当者になるための方法4。
第二章ビッグデータクラスタプログラミング
1.ネットワーク計画
1.1ルームゾーニング
ルーム3つのネットワーク・アーキテクチャ1.2
1.3ネットワーク帯域幅の計画（ギガビット、ギガビット）
1.4ホストアダプタ、結合モード
2.クラスター計画
2.1トランキングサービスプラン
2.2クラスタノードの計画
2.2.1HDFSクラスタノードの計画
2.2.2HBaseクラスタノードの計画
2.2.3Kafkaクラスタノードの計画
2.2.4Zookeeperノード計画
2.2.5YARNノード計画
2.2.6ElasticSearchノード計画
2.3ストレージプラン
2.3.1Raid計画
2.3.2マルチディスクレイアウト
第三章ビッグデータクラスタのセットアップ
1.クラスタのインストールの展開
1.1Ambari + HDP自動展開
1.2センチメートル+ CDH自動展開
展開をインストールし、手動で1.3Hadoop
選択肢の2クラスタの展開プラットフォーム
アリクラウド2.1
2.2EC2
2.3物理サーバ
3.ビッグデータテクノロジー・コンポーネント・デプロイメント
3.1Zookeeperのクラスタのインストール
3.2HDFSのクラスタのインストール
3.3YARNのクラスタのインストール
3.4Hiveクライアントのインストール
3.5HBaseのクラスタのインストール
3.6Kafkaのクラスタのインストール
3.7Sparkのクラスタのインストール
3.8Flinkクラスタのインストール
3.9インタフェースマシン/マシンのインストール・ランプ
4.コアアーキテクチャの技術コンポーネント
4.1HDFSアーキテクチャ
4.2YARNアーキテクチャ
4.3HBaseアーキテクチャ
4.4Kafkaアーキテクチャ
章四大きなデータクラスタのセキュリティ
1.HDFS ACLストレージアクセス制御
2.リソースキューのアクセス制御
3.HDFS歩哨のアクセス制御
4.vpnアクセス制御
クラウドデスクトップアクセス制御
章第5位のクラスタ監視データ
1.クラスタレベルの監視
1.1クラスタのCPU負荷
1.2クラスタディスクIO負荷
1.3クラスタネットワークIO負荷
1.4HDFS IO負荷
1.5クラスタメモリ負荷
2.YARN監視
2.1ResourceManager健康
2.2NodeManager健康
2.3JobHistoryサーバヘルス
2.4アプリケーション監視
2.5容器モニタリング
2.6JVM監視
2.7RPC監視
ジョブモニター2.8
2.9リソースキュー監視
監視3.HDFS
3.1モニタリング能力
3.2DataNodeの読み取りと書き込みの監視
3.3トランザクション監視
3.4編集ログの監視
3.5Rpc監視
3.6JVMスタックモニタリング
4.Kafka監視
4.1Broker監視
4.2topicパーティションの監視
4.3IO監視
5.Zookeeper監視
進捗5.1を監視するためのIAAS層指標
5.2ヘルスモニタリング
5.3接続監視
5.4監視要求
5.5監視パケット
5.6JVM監視
6.HBase監視
地域のモニタリング6.1regionserver
6.2読み取りおよび書き込み要求のモニター
6.3イベント監視
6.4ステータスの監視
6.5JVM監視
モニタに6.6ホストノードのキーインジケーター
第6章大規模なデータ・コンテナ・テクノロジー
1.Dockerコンテナ技術
原則1.1Docker
1.2Dockerのインストールと展開
1.3Docker容器管理
1.4Dockerミラーと倉庫管理
1.5Spark ONドッカークラスタのセットアップ
2.Kubernetes（K8S）コンテナテクノロジー
クイックスタート2.1k8s
システムアーキテクチャ2.2k8s
2.3k8s基本コンポーネント説明
2.4k8sは、基本的なサービスをインストールします
2.5k8s分散インストール
nginxの展開2.6k8s
大きなデータ・プラクティスの3容器
大きなデータストリームkubernetes（K8S）スケジューリングに基づいて算出3.1 FLINK
ビッグデータアプリケーションサービスで3.2Docker + K8Sコンテナ技術の練習の着陸
練習を監視3.3Docker + K8S展開、
プロジェクト：0からのビッグデータプラットフォームの構築
1.ビッグデータプラットフォーム予備調査
全データのうち1.1歴史
一日あたり1.2データの増加
1.3 TTLデータ
2.クラスタハードウェアの計画
2.1は、全体計画を検討します
2.1.1クラスタサイズ制御因子
1）合計ディスクを計算するためのデータの量に基づいて
2）メモリブロックの合計量に基づいて算出名前ノード
3）割り当て及び性能のコンピューティングクラスタの数に基づいて
検討事項2.1.2クラスタの構築
HA HAクラスタの1）建設
2）物理マシン、クラウドホスト
3）展開オプション：ネイティブクラスタ、CDHクラスタ、HDPクラスタを
2.2クラスタハードウェアオプション
2.2.1マスタノード構成
ノード構成から2.2.2
2.2.3CPU設定
2.2.4Coreとメモリ構成
2.2.5ディスク構成
3.クラスタ・ノード・プランニング
3.1トランキングサービスプラン
3.2クラスタノードの計画
3.2.1HDFSノード計画
3.2.2HBaseノード計画
3.2.3Kafkaノード計画
3.2.4YARNノード計画
3.2.5Zookeeperノード計画
3.2.6ElasticSearchノード計画
3.3クラスタストレージプラン
4.ビッグデータプラットフォームディレクトリ計画
ディレクトリを計画4.1HDFS
4.2linux OSディレクトリ・プランニング
4.3linuxホスト名の計画
4.4計画の一時ディレクトリ
5.ネットワーク計画
5.1部屋の選択
5.2ネットワーク帯域幅の計画
5.3ホストアダプタ、計画
ビルドに6.ビッグデータプラットフォーム
6.1クラスタの展開プラットフォームを選択
6.2クラスタの展開を選択します
大規模なデータを構築するためのプラットフォーム6.3
6.4インタフェースの展開
7.データは、大規模なデータプラットフォームへの移行します
7.1ファイルのデータはビッグデータプラットフォームを移行します
7.2一般的なツリーデータベースデータ移行プラットフォーム
7.3データの整合性検証
8.ビッグデータプラットフォームの保守管理
8.1クラスタの起動と停止
8.2各クラスタメンテナンス作業プロセス
8.3運転データのバランスをとります
8.4クラスタの日常の運用および保守
8.5ビッグデータプラットフォームのアクセス制御
プロジェクトII：大規模クラスタの運用・保守の実践
1.基本的な操作と大きなデータクラスタのメンテナンス
1.1クラスタの起動と停止
1.2各クラスタメンテナンス作業プロセス
1.3データのバランス操作
1.4クラスタの日常の運用および保守
容量をスケーリング2.ビッグデータクラスタ
追加および削除ノード2.1HDFS
追加および削除ノード2.2YARN
追加と削除ノード2.3HBase
追加および削除ノード2.4Kafka
3.ビッグデータクラスタ検査
3.1HDFSパトロールのアイデアとヒント
3.2YARNパトロールのアイデアとヒント
3.3HBaseパトロールのアイデアとヒント
パトロールのアイデアとヒント3.4Zookeeper
3.5Kafkaパトロールのアイデアとヒント
4.大規模なデータクラスタの生産ラインの問題解決
生産ライン環境を処理4.1データは、場所を延期します
4.2遅いジョブ実行の原因ルートを検索します
4.3チルトジョブデータのトラブルシューティング
位置4.4hiveストレージ根本原因の遅延
4.5HBaseデータ損失リカバリディスクの障害
4.6HBaseデータが誤ってデータ復旧を削除しました
リソースアプリケーション未満ポジショニングによって引き起こさ4.7Spark環境問題
大規模なクラスタのデータ移行
5.1データ移行
5.2データ移行前のクラスタ準備
5.3大規模データ・マイグレーション・プロセス
5.4データの検証