Ce module approfondit les principes fondamentaux de Hadoop en reliant les concepts du Big Data à des scénarios pratiques. Les apprenants explorent le modèle MapReduce, se familiarisent avec la distribution Cloudera et utilisent des interfaces telles que HDFS Web UI, HUE et des commandes shell pour une compréhension pratique.

Ce module met l'accent sur la gestion pratique de HDFS et intègre Java pour des applications réelles. Les apprenants pratiquent des opérations shell avancées, comprennent les responsabilités des administrateurs Hadoop et explorent les composants HDFS critiques tels que FS Image et Secondary NameNode.

Ce module se concentre sur l'architecture Hadoop et la configuration du système. Il guide les apprenants à travers l'architecture HDFS, la politique de placement des blocs, les processus d'installation et les étapes critiques de la configuration du cluster telles que les noms d'hôtes, les passerelles, SSH et l'authentification sans mot de passe.

Ce module développe une expertise dans la gestion des clusters Hadoop à travers des tâches de configuration détaillées. Il couvre les fichiers principaux de Hadoop, la configuration des fichiers esclaves, la connaissance des racks, les outils d'administration DFS et les commandes essentielles pour l'exécution et la gestion des travaux MapReduce.

Ce module dote les apprenants de compétences opérationnelles avancées pour la gestion et la maintenance des clusters Hadoop. Il couvre les opérations sur les fichiers HDFS, les points de contrôle, les modes de sécurité et de maintenance, la mise en service des DataNodes, la validation et les considérations relatives à la planification du stockage.