${v.nameEn}

• จำนวน: ${v.defaultDuration} ชั่วโมง (${v.totalDates} วัน, เวลา 9.00-16.00 น.)
• รายละเอียดหลักสูตรรูปแบบ PDF
• รุ่นวันที่ ${c.dates} ${ (c.availableSeat <= 0) ? '(เต็มแล้ว)' : '' } (${c.price.toLocaleString()} บาท) ${c.datesLeft <= 0 ? '(ปิดรับการลงทะเบียน)' : ''}
• (ราคารวมภาษีมูลค่าเพิ่มแล้ว)
• ลงทะเบียน/ขอใบเสนอราคา

หลักสูตรมีการอัพเดทเป็น Hadoop Bootcamp V.2

คลัสเตอร์คิท ได้ปรับปรุงเนื้อหาและรูปแบบการสอนใหม่ วิทยากรจะสอนทั้งฝั่ง Cloudera Enterprise และ Hortonworks Data Platform ผู้เข้าอบรมสามารถเลือกติดตั้งค่ายใดก็ได้ และเพื่อให้เสมือนติดตั้งบนโปรดักชันจริงๆ ทางคลัสเตอร์คิทได้เตรียมคลาวด์ไว้ให้คนละ 6 เครื่อง มีหน่วยความจำขนาด 1x16GB และ 5x4GB ตลอด 3 วัน … »> คลิกดูรายละเอียด «<

รายละเอียดหลักสูตร

หลักสูตรนี้มุ่งหมายให้ผู้เรียนเข้าใจกระบวนการทำงานของระบบ Hadoop และสามารถติดตั้งระบบ Hadoop Cluster เพื่อใช้งานรวมถึงเข้าใจเครื่องมือแต่ละตัวและประยุกต์ใช้งานซอฟต์แวร์เหล่านั้นได้ ในเนื้อหาเป็นการลงมือปฏิบัติคอนฟิกเครื่องเซิร์ฟเวอร์คลัสเตอร์ให้ทำงานร่วมกัน และศึกษาส่วนประกอบหลัก ๆ ของ Hadoop ไล่ไปทีละส่วน ตั้งแต่ส่วนของระบบไฟล์แบบกระจายที่เรียกว่า Hadoop Distributed File System (HDFS) การประมวลผลข้อมูลด้วย MapReduce รวมถึงซอฟต์แวร์แวดล้อมที่มาทำงานบนระบบ MapReduce อย่าง Pig และ Hive เพื่อใช้จัดการกับข้อมูลในรูปภาษาสคริปต์ และภาษาในลักษณะ SQLตามลำดับ นอกจากนั้นยังได้หัดใช้ Sqoop เพื่อเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ฐานข้อมูล (DBMS) รวมถึงการติดตั้งและใช้งาน Hue, impala และ spark ผู้เรียนจะได้ศึกษาไปทีละขึ้น รวมถึงจะได้เรียนรู้คำสั่งจำเป็นต่อการดูแลระบบ การอ่านและวิเคราะห์ Log File

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

ผู้ที่สนใจเรื่อง Big Data และ Hadoop วิศวกรคอมพิวเตอร์ นักเทคโนโลยีสารสนเทศ อาจารย์และบุคลากรทางการศึกษาในสาขาที่เกี่ยวข้อง

วัตถุประสงค์

1. เพื่อให้ผู้เข้าอบรมมีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ Big Data
2. เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเข้าใจในหลักการทำงานของซอฟต์แวร์ Hadoop
3. เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถติดตั้งระบบ Hadoop Cluster ขึ้นใช้งานเองได้
4. เพื่อให้ผู้เข้าอบรมรู้จักกับเครื่องมือแวดล้อมต่าง ๆ บน Hadoop เช่น Hive, Spark และสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้
5. เพื่อให้ผู้เข้าอบรมมีทักษะในการวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้นและแก้ไขได้

ความรู้พื้นฐาน

ผู้เข้าอบรมควรมีความสามารถในการใช้งานคำสั่งลีนุกซ์ (Linux) พื้นฐาน และควรมีความเข้าใจเรื่องระบบเครือข่ายและไฟล์วอล์

ซอฟต์แวร์ที่ใช้

1. Cloudera Hadoop (CDH5)
2. JDK-1.8
3. CentOS-7 x86_64

สิ่งที่ผู้เข้าอบรมต้องเตรียม

ผู้เข้าอบรมต้องเตรียมเครื่องคอมพิวเตอร์ที่มีหน่วยความจำไม่น้อยกว่า 8 GB และมีพื้นที่ว่าง (Disk space) ไม่น้อยกว่า 50GB มาในการอบรม พร้อมติดตั้ง VirtualBox และ VirtualBox Extension Pack และเปิดฟังก์ชั่น Virtualization ใน BIOS มาให้เรียบร้อยตามคู่มือ (ทีมงานคลัสเตอร์คิทจะเตรียม VirtualBox Image ที่ติดตั้ง Linux CentOS-7 ไว้ให้ ในการอบรมจะจำลองเครื่องคอมพิวเตอร์ 3 เครื่อง)

เนื้อหาหลักสูตร

วันที่ 1

• แนะนำ Big Data ในภาพรวม
• เข้าใจการทำงานและรู้จักองค์ประกอบของ Hadoop
• แนะนำ Cloudera Hadoop
• การติดตั้ง JDK
• การปรับแต่งระบบลีนุกซ์เพื่อเตรียมติดตั้ง Hadoop แบบคลัสเตอร์
  • การสร้าง ssh key และวางคีย์เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมแบบ Single Sign On
  • การปรับแต่งไฟล์วอลล์เพื่อความปลอดภัย
  • การกำหนดค่าไฟล์ /etc/hosts
  • การปิด selinux
• ติดตั้งและใช้งาน HDFS
  • การออกแบบระบบ HDFS
  • รู้จักกับค่าคอนฟิกกูเรชั่นที่เกี่ยวข้อง
  • การตรวจดูสถานะและใช้งานหน้าเว็บ HDFS
  • การใช้คำสั่ง hadoop การจัดการไฟล์ในระบบ HDFS
  • การตรวจดูสถานะ HDFS ผ่านคำสั่งที่เกี่ยวข้อง เช่น dfsadmin
  • การอ่านLog File และการวิเคราะห์ปัญหาที่เกิดขึ้น
  • การจัดการบัญชีผู้ใช้งาน
• การติดตั้งและใช้งาน MapReduce2 (Yarn)
  • การรันโปรแกรมคำนวณค่า Pi ผ่าน MapReduce2
  • การคอมไพล์และรันโปรแกรม MapReduce
  • ตัวอย่างโปรแกรม WordCount
  • การ Monitor MapReduce Task
• การติดตั้ง Pig
  • การเขียน Pig Script และรัน

วันที่ 2

• รู้จักกับ Hive เครื่องมือที่จะช่วยให้เราสามารถสั่ง SQL เพื่อทำ MapReduce ได้
  • การตั้งและปรับแต่ง HiveServer2
  • การติดตั้ง MySQL และเพิ่มบัญชีสำหรับ Hive Metastore
  • การติดตั้ง MySQL JDBC และเข้าใจปัญหาของ JDBC ที่มีกับ Hive
  • การปรับแต่งและคอนฟิก Hive
  • การใช้งาน Hive ผ่านคำสั่ง hive และ beeline
  • เทคนิคการนำเข้าข้อมูล Hive
  • รู้จักกับรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลอื่น ๆ บน Hive
  • กรณีศึกษาตัวอย่างการใช้งานจริง
• รู้จักและติดตั้ง Zookeeper
  • ใช้งาน Zookeeper ร่วมกับ Hive เพื่อใช้งาน Table Lock Manager
• รู้จักกับ Sqoop เครื่องมือที่ใช้เชื่อมต่อกับ JDBC เพื่อนำเข้าข้อมูลจากฐานข้อมูล
  • การติดตั้งและใช้งาน Sqoop
  • การนำเข้าข้อมูลจาก MySQL สู่ HDFS และ Hive
  • การนำออกข้อมูลจาก HDFS และ Hive สู่ MySQL
• รู้จักกับ Hue Web Interface
  • การติดตั้งและคอนฟิก Hue
  • การใช้งาน Hue UI
  • การติดตั้งและปรับแต่ง OOZIE – Workflow
  • การปรับแต่งเพื่อใช้ DBMS อื่นเก็บ Database ของ Hue
• รู้จักกับ flume
  • ติดตั้งและทดลองใช้งาน flume กับ log data

วันที่ 3

• รู้จักกับ Spark
  • การติดตั้ง Spark
  • ทดสอบการใช้งาน Spark ด้วยโปรแกรมหาค่า Pi
  • การใช้งาน Spark ผ่านภาษา python (pyspark)
  • ตัวอย่างการใช้งาน Spark ML ด้วยการรัน K-mean กับชุดข้อมูล Iris
  • การคอนฟิก Livy spark server เพื่อใช้งาน Spark บนหน้าเว็บ HUE
  • การใช้งาน Spark Notebook
• การติดตั้ง และใช้งาน Impala
• การใช้งาน WebHDFS API
• การปรับแต่งประสิทธิภาพที่สำคัญสำหรับการใช้งานจริง
• การออกแบบระบบที่เหมาะสม และกรณีศึกษา