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Course Outline
섹션 1: HDFS의 Data Management
- 다양한 데이터 형식(JSON / Avro / Parquet)
- 압축 방식
- 데이터 마스킹
- 연구실: 다양한 데이터 형식 분석, 압축 활성화
2장: 고급 돼지
- 사용자 정의 함수
- 돼지 도서관 소개 (ElephantBird / Data-Fu)
- Pig를 사용하여 복잡한 구조화된 데이터 로딩
- 돼지 튜닝
- 랩: 고급 Pig 스크립팅, 복잡한 데이터 유형 구문 분석
섹션 3 : 고급 Hive
- 사용자 정의 함수
- 압축 테이블
- Hive 성능 튜닝
- 랩: 압축 테이블 생성, 테이블 형식 및 구성 평가
섹션 4 : 고급 HBase
- 고급 스키마 모델링
- 압축
- 대량 데이터 수집
- 와이드 테이블 / 톨 테이블 비교
- HBase와 Pig
- HBase 및 Hive
- HBase 성능 튜닝
- 랩: HBase 튜닝; Pig에서 HBase 데이터 액세스 및 Hive; 데이터 모델링을 위한 Phoenix 사용
Requirements
- Java 프로그래밍 언어에 익숙함(대부분의 프로그래밍 연습은 Java로 이루어짐)
- Linux 환경에 익숙함(Linux 명령줄 탐색, vi/nano를 사용하여 파일 편집 가능)
- Hadoop에 대한 실무 지식.
실험실 환경
제로 설치: 학생들의 컴퓨터에 Hadoop 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다! 학생들에게 작동하는 Hadoop 클러스터가 제공됩니다.
학생들에게는 다음이 필요합니다.
- SSH 클라이언트(Linux 및 Mac에는 이미 ssh 클라이언트가 있음, Windows의 경우 Putty 권장)
- 클러스터에 액세스하기 위한 브라우저. Firefox 브라우저를 권장합니다.
21 Hours
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