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과정상세
실습과 함께하는! 빅데이터 구축과 분석 실무(하둡)
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  • 11시간
  • 과정목표
  • 학습목차
  • 수료요건
  • 기타사항

 

 

  • 교육목표
      관계형 데이터베이스 기술로 처리하기 힘든 데이터를 하둡(Hadoop)을 통해 효과적으로 처리하는 기술을 습득한다.
  • 교육대상
      - 관련업무 종사자
  • 교육내용
      - 빅데이터의 개념을 정의하고 기본적인 속성을 이해한다. 
      - 아파치 하둡의 특징 및  요소기술인 HDFS와 맵리듀스(Mapreduce)의  속성을 이해한다. 
      - 리눅스/자바/하둡을 설치하고 예제를 수행한다. 
      - 하둡의 1과의 주요 차이점인 Zookeeper/YARN에 대해서 알아본다. 
      - 메이븐을 사용한 소스빌드를 진행한다.
      - 워드카운트의 단어별 빈도순으로 2차 처리하는 예제프로그램을 다룬다.
      - RDBMS의 데이터를 하둡의 입력으로 만드는 SQOOP에 대해 다룬다. 
      - 웹서버의 로그를 하둡의 입력으로 만들어 주는 Flume에 대해 이해한다.
      - SQL형태로 맵리듀스 작업을 처리하는 하이브를 다룬다. 
      - HDFS을 NoSQL 스토리지로 사용하는 HBase 기술을 이해한다. 
      - 경량 분산처리기술인 아파치 스파크에 대해 이해한다.

 

 

 

학습목차
  • 1. 빅데이터 개념 및 정의빅데이터 개념 및 정의
  • 2. 하둡의 개요
  • 3. 하둡 실습(1차시. 2차시. 1기반)
  • 4. 하둡 2
  • 5. 하둡 프로그램 설명
  • 6. 하둡 프로그램 결과 2차 처리
  • 7. 하둡 에코시스템의 개념1
  • 8. 하둡 에코시스템의 개념2
  • 9. 스파크의 개요
  • 10. 도커기반의 하둡
수료조건
평가방법 비중 배점
평가항목 과제 20% 20
시험 70% 70
진도율 10% 10
수료기준 총점 80점 이상

 

 

기타사항

    교재명: 시작하세요! 하둡 프로그래밍 

 

 

 

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