دوره Apache Hadoop YARN: مفاهیم تا پیاده‌سازی عملی

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

منطق پشت Apache Hadoop YARN و تکامل آن را درک کنید.
به مفاهیم اصلی و معماری YARN برای مدیریت منابع مسلط شوید.
YARN را در محیط‌های Hadoop راه‌اندازی و پیکربندی کنید.
MapReduce کلاسیک را با معماری پیشرفته مبتنی بر YARN مقایسه کنید.
خوشه‌های Hadoop را با استفاده از YARN مدیریت و نظارت کنید.
فرمان‌ها را اجرا کنید و تخصیص منابع را برای پردازش داده‌ مقیاس‌پذیر بهینه کنید.

پیش نیازهای دوره

دانش اولیه از Hadoop و اکوسیستم آن. آشنایی با خط فرمان لینوکس و اسکریپت‌نویسی اولیه. درک مفاهیم کلان داده و محاسبات توزیع شده. یک کامپیوتر با نصب Hadoop (راه‌اندازی محلی یا مبتنی بر ابر)

توضیحات دوره

مقدمه:

دوره آموزشی "تسلط به Apache Hadoop YARN: از مفاهیم اصلی تا پیاده‌سازی عملی" به منظور ارائه درک جامع از (Yet Another Resource Negotiator) Apache Hadoop YARN طراحی شده است. این دوره شما را از منطق اصولی YARN به معماری پیشرفته، نصب و مدیریت عملی آن می‌برد. شما خواهید آموخت که چگونه از YARN برای مدیریت منابع در محیط‌های کلان داده استفاده کنید و عملکرد خوشه‌های Hadoop را برای پردازش داده‌ مقیاس‌پذیر بهینه کنید.

شرح بخش به بخش:

بخش 1: منطق Apache Hadoop YARN

به دلایل توسعه Apache Hadoop YARN و تأثیر آن بر خوشه‌های محاسباتی مشترک بپردازید.

مباحث کلیدی تحت پوشش:

درس 1: آشنایی با منطق Apache Hadoop YARN

بررسی نقش YARN در مدرن‌سازی اکوسیستم Hadoop، با تمرکز بر مدیریت منابع و زمان‌بندی کارها

درس 2: خوشه محاسباتی مشترک Hadoop

درک چگونگی بهبود کارایی خوشه‌های محاسباتی مشترک Hadoop توسط YARN

این بخش دانش اصولی در مورد چرایی معرفی YARN و اهمیت آن در فریمورک Hadoop ارائه می‌دهد.

بخش 2: مفاهیم اصلی Apache Hadoop YARN

مفاهیم اصلی و معماری YARN را که ستون فقرات مدیریت منابع Hadoop را تشکیل می‌دهند، بررسی کنید.

مباحث کلیدی تحت پوشش:

درس 3: مفاهیم اصلی

آشنایی با مفاهیم اساسی Apache YARN، شامل ResourceManager ،NodeManager و ApplicationMaster

درس 4: معماری Hadoop MapReduce 2.0

نگاهی عمیق به تکامل MapReduce 2.0 در فریمورک YARN

درس 5: MapReduce کلاسیک در مقابل YARN

مقایسه بین مدل سنتی MapReduce و معماری کارآمدتر مبتنی بر YARN

درس 6: تعریف YARN

تعریف دقیق و بررسی قابلیت‌های YARN در مدیریت منابع

درس 7: چگونگی کار YARN

چگونگی عملکرد داخلی YARN برای تخصیص پویای منابع در سراسر خوشه Hadoop

درس 8: کامپوننت‌های عملکردی YARN

تجزیه کامپوننت‌های کلیدی YARN مانند ResourceManager ،NodeManager و ApplicationMaster

درس 9: عملکرد YARN - Node Manager

درک نقش NodeManager در مدیریت منابع بر روی گره‌های فردی

درس 10: راهنمای معماری Apache Hadoop YARN

راهنمای جامع معماری YARN، توضیح می‌دهد که چگونه پردازش داده‌ در مقیاس بزرگ را انجام می‌دهد.

این بخش هر آنچه را که برای درک عملکرد داخلی YARN نیاز دارید پوشش می دهد و زمینه را برای پیاده سازی عملی فراهم می کند.

بخش 3: نصب و راه اندازی

راهنمای عملی برای راه اندازی، پیکربندی و مدیریت Hadoop YARN در محیط های واقعی

موضوعات کلیدی تحت پوشش:

درس 11: نصب Hadoop YARN: راهنمای گام به گام برای نصب YARN بر روی خوشه Hadoop شما
درس 12: ویرایش و بروزرسانی فایل های پیکربندی سیستم عامل: پیکربندی تنظیمات ضروری سیستم عامل برای بهینه سازی عملکرد YARN
درس 13: Hadoop و بروزرسانی Hadoop - env.sh: سفارشی سازی متغیرهای محیط Hadoop برای YARN
درس 14: بررسی وضعیت در حال اجرا: تکنیک هایی برای تأیید وضعیت در حال اجرا سرویس های YARN
درس 15: اجرای مثال در حالت شبه توزیع شده: چگونگی راه اندازی و اجرای YARN در حالت شبه توزیع شده برای تست و یادگیری
درس 16: اجرای فرمان‌ها: راهنمای عملی برای فرمان‌های ضروری YARN برای مدیریت منابع
درس 17: نرم افزار مورد نیاز: بررسی وابستگی های نرم افزاری اضافی برای راه اندازی کامل YARN
درس 18: ترمینال: استفاده از ترمینال برای مدیریت و عیب یابی موثر YARN

در پایان این بخش، شما قادر خواهید بود YARN را در یک خوشه Hadoop نصب، پیکربندی و مدیریت کنید و آن را برای اپلیکیشن‌های کلان داده بهینه سازی کنید.

نتیجه:

این دوره راهنمای یک مرحله ای شما برای تسلط به Apache Hadoop YARN است و شما را با مهارت های لازم برای مدیریت کارآمد منابع در محیط Hadoop مجهز می کند. چه به دنبال بهبود درک خود از پردازش کلان داده باشید و چه به دنبال بهینه سازی عملکرد Hadoop، این دوره دانش عملی و تجربه عملی مورد نیاز شما را فراهم می کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟