OCTO accueille un séminaire Hadoop animé par MapR les 26, 27 et 28 Juin !

L'écosystème Hadoop est devenu en quelques années une architecture de référence pour les solutions Big Data. A l'origine conçue par les géants du web, Hadoop est à présent au coeur des solutions Big Data des grands éditeurs IBM, Oracle, etc. MapR est l'une des sociétés fondatrices de l'écosystème Hadoop en Californie et nous fait le plaisir de venir à Paris les 26, 27 et 28 Juin 2013 pour 3 jours de séminaire unique en France sur le design et la configuration de clusters Hadoop.

Cette formation aura lieu chez OCTO, au 50, avenue des Champs Elysées, 75008 Paris. Les places sont limitées et idéalement réservées aux équipes d'architecture technique qui s'apprêtent à concevoir ou exploitent des clusters de stockage et de traitements Hadoop. Cette formation, dispensée en anglais, est au prix de €1,650.00.

Inscriptions ici ! http://www.eventbrite.com/event/5466460330

Learning Objectives

• Understand the environment and differentiators of the MapR distribution for Apache Hadoop
• Understand MapReduce and MapR Lockless Storage Services (MapR-FS)
• Verify system requirements for the hardware and operating system
• Plan, install and configure MapR clusters, including High Availability (HA)
• Access MapR clusters, including via standard NFS
• Use volumes as key management level
• Monitor clusters via the command line and the MapR Control System
• Monitor and maintain clusters for health and peak performance
• Manage nodes through the life cycle of a cluster
• Optimize topologies and volumes to control data placement on clusters
• Manage access to data by configuring users, groups, and quotas
• Tune clusters for best performance
• Manage the safety, stability, and ease of deployment of data through use of Volumes, Snapshots and Mirrors

Target Audience

This course targets IT administrators and operators with at least basic Linux system administration experience.  Prior Hadoop experience is not required.

Course Outline

• Overview of MapR Administration and Management
• Introduction to MapReduce and Apache Hadoop
• Basics of MapR Architecture
• MapR Installation
• Managing Services
• Managing Nodes
• Tuning MapReduce
• Working with Volumes, Snapshots and Mirrors
• Managing Remote Clusters
• Monitoring and Troubleshooting
• Disaster Recovery

Lab Requirements

Each student should bring their own laptop.

Course Length

3 day (8 hours each) of lecture, instructor demo, and hands-on lab exercises.