Hadoop Big Data desde cero

Aprende a trabajar con Hadoop Big Data con MapReduce, YARN, HIVE, SQOOP, SPARK, HBASE, HUE, Zookeeper, etc....

What you'll learn:

• Instalar un entorno de Hadoop Big Data
• Administrar y configurar los componentes de Hadoop
• Instalar un cluster Hadoop con ambari
• Aprender a manejar el sistema de ficheros HDFS
• Entender los conceptos más importantes de MapReduce y YARN
• Aprender a instalar y configurar productos asociados como HIVE, HUE, HBASE, SPARK, ETC....

Durante este curso vamos a aprender los conceptos y componentes que os permitirán trabajar con un entorno de BigData y Hadoop y montar un cluster con esta tecnología y veremos los productos y herramientas más habituales de este ecosistema

Válido para versiones 2 y 3 de Hadoop

¿Qué contenidos vamos a ver?

• - Aprenderás los conceptos básicos de esta tecnología

• - Verás como descargar e instalar Hadoop manualmente

• - También aprenderás a instalar y configurar Hadoop con ambari

• - Trabajarás con HDFS para entender la gestión de ficheros en Hadoop

• - Instalarás y configuraras Map Reduce y YARN

• - Aprenderás a instalar y configurar los productos y herramientas más usadas dentro del ecosistema Hadoop:

• HIVE

• SQOOP

• SPARK

• HUE

• ZooKeeper

• HBASE

• Otros productos que iré subiendo y actualizando

  • PIG

  • FLUME

  • ......

¡¡¡¡Con máquinas virtuales preparadas para el curso!!!!

- Una máquina básica en Linux Centos 6con la que podrás hacer todas las prácticas desde el principio

- Tres máquinas virtuales en Linux Centos 7 con Hadoop ya instalado y configuradoen modo Cluster con las que podrás empezar a trabajar con Hadoop sin necesidad de hacer la parte de instalación y configuración inicial

En resumen, este curso te capacitará para poder empezar a desarrollar y usaresta infraestructura en tu entorno laboral.

El curso será sobre todo práctico, de forma que aprendas de forma amena, divertida y también productiva

Cualquier duda estamos a tu disposición. Pregunta sin problemas¡¡¡¡

Espero lo disfrutes¡¡¡¡¡