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빅데이터 플랫폼 Hadoop Ecosystem (하둡 에코시스템) 이해 및 응용 (설치 및 운영구성) Part.3
담당강사 : 장영완
| 강의구성 | 총 10강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
40,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
Virtual Machine (가상머신), Hadoop-1.04, Hive-0.9.0 모두무료 버전 |
| 담당강사 |
장영완 강사
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참고도서 |
| 강의구성 | 총 10강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
40,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
Virtual Machine (가상머신), Hadoop-1.04, Hive-0.9.0 모두무료 버전 |
| 담당강사 |
장영완 강사
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- 과정소개
-
1.하둡 에코시스템 기초 이해와 환경 구축
리눅스 기반 환경에서 Hadoop의 구조와 동작 원리를 이해하고, 단일 노드 환경에 HDFS·MapReduce·Hive를 직접 설치하여
하둡 에코시스템의 기본 토대를 구축합니다.
2.데이터 처리 응용 및 빅데이터 분석 기초 역량 강화
HDFS 파일 관리, MapReduce 실행, HiveQL 활용 실습을 통해 하둡의 핵심 구성 요소를 실제로 운영·관리할 수 있는 능력을
실습 중심으로 학습합니다.
3.데이터 처리 응용 및 빅데이터 분석 기초 역량 강화
정형·비정형 데이터를 하둡 환경에서 처리하고, Hive를 활용한 데이터 분석 및 응용 사례를 통해 빅데이터 처리 흐름과 실무 활용
가능성을 이해합니다.
- 학습목표
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1.하둡 에코시스템의 구조와 핵심 구성요소를 이해한다
HDFS, MapReduce, Hive의 역할과 동작 원리를 이해하여
하둡 기반 빅데이터 처리 구조를 설명할 수 있다.
2.리눅스 환경에서 하둡과 하이브를 직접 설치·구성할 수 있다
단일 노드 하둡 환경을 구축하고,
기본적인 운영 및 설정을 수행할 수 있다.
3.하둡 기반 데이터 처리와 분석 실습을 수행할 수 있다
HDFS 파일 관리와 HiveQL을 활용하여
데이터 저장·조회·분석의 기본 응용 능력을 갖춘다.
- 교육대상
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· 서버를 운용하거나 구축하고자 하는 대상자 누구나
· 컴퓨팅적 사고력을 기르고자 하는 회원 누구나
. 자격증을 취득하고자 하는 회원 누구나
- 선수 과정
- 리눅스 언어 및 DB Skil 초급수준
차시별 학습목표
- 01. 기존 Hadoop 기반 데이터 처리 방식의 특징과 한계를 이해하고, 대용량 데이터 분석 환경이 변화할 필요성을 설명할 수 있다.
- 02. 대용량 데이터 분석 환경에서 요구되는 핵심 조건을 이해하고, 기존 처리 방식의 한계를 보완하기 위한 분석 환경의 방향성을 설명할 수 있다.
- 03. Hadoop 1.0.4 클러스터 운영 시 필수 점검 항목을 이해하고, 데몬 상태·HDFS 상태·MapReduce 작업 상태를 점검하는 기본 운영 절차를 수행할 수 있다.
- 04. Hadoop 클러스터 운영 중 발생할 수 있는 주요 장애 상황을 이해하고, 장애 발생 시 점검 순서와 기본적인 대응 절차를 설명할 수 있다.
- 05. Hadoop 장애 상황에서 활용되는 주요 점검 명령어를 이해하고, 명령어 실행 결과를 바탕으로 장애 원인을 분석할 수 있다.
- 06. 지금까지 학습한 Hadoop 운영 점검 및 장애 대응 내용을 종합하여, 운영 상황에서의 점검 흐름과 대응 절차를 체계적으로 설명할 수 있다.
- 07. Hadoop 운영 점검과 장애 대응 절차를 실제 명령어 실습을 통해 확인하고, 운영 상황에서의 점검·대응 흐름을 스스로 설명할 수 있다.
- 08. Hadoop 운영 전반에서 학습한 핵심 내용을 종합적으로 정리하고, 운영 중심 학습 이후의 다음 학습 단계가 왜 필요한지 설명할 수 있다.
- 09. 기존 Hadoop 기반 데이터 처리 환경의 특징을 이해하고, 대용량 데이터를 분석하는 과정에서 발생하는 한계와 불편 요소를 설명할 수 있다.
- 10. 대용량 데이터 분석 과정에서 반복적으로 발생하는 작업 비효율성을 이해하고, 기존 처리 방식이 분석 업무에 적합하지 않은 이유를 설명할 수 있다.
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.