빅데이터 클러스터 xây dựng gói; lộ trình hướng tới thành công

Xin chào, tôi là J.PHIL 🍏

Khi một học kỳ đã trôi qua và một cơ hội tốt đã đến, mùa này chúng tôi sẽ tổ chức một bài giảng có tiêu đề ' Gói xây dựng cụm dữ liệu lớn ', nơi bạn sẽ tự mình xây dựng một cụm dữ liệu phân tán lớn 📚

Nhờ sự hỗ trợ của bạn, lấy cảm hứng từ lớp học "Big Data Pipeline Master" trước đó, tôi đã tự hỏi: "Liệu có khóa học nào vừa thử thách vừa có ý nghĩa hơn không?" Sau nhiều lần cân nhắc, tôi đã dày công xây dựng khóa học này.

Từ khóa: Cụm dữ liệu lớn, Hệ thống phân tán, Tính khả dụng cao, Hadoop, HDFS, Apache Spark, Zookeeper, Zeppelin, AWS EC2 & AMI

Tại sao chúng ta nên tham dự các bài giảng 🙇🏻

Trong thập kỷ qua, những tiến bộ nhanh chóng về công nghệ đã dẫn đến sự phát triển của các nền tảng và dịch vụ, cho phép chúng ta sử dụng và phân tích lượng lớn dữ liệu được tạo ra từ cuộc sống hàng ngày, giúp chúng ta có được chất lượng cuộc sống cao hơn.

Như thể hiện trong Hình 1 bên dưới, không chỉ các tập đoàn lớn trong nước mà cả các tập đoàn toàn cầu cũng công khai nhấn mạnh tầm quan trọng của Lưu trữ dữ liệu lớn và Xử lý dữ liệu lớn, đồng thời yêu cầu nhiều kỹ sư có kỹ năng phân tích và xây dựng tương tự.

Tuy nhiên, trước khi bước vào ngành , việc tích lũy kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng hoặc quản lý một CỤM DỮ LIỆU LỚN là rất khó khăn . Do đó, khi có cơ hội tạo ra giá trị có ý nghĩa, việc thiếu kinh nghiệm có thể dẫn đến những kết quả đáng thất vọng.

Khi còn là một nhà nghiên cứu, tôi đã phải tự mình xây dựng một cụm dữ liệu lớn gồm 50 người trong khi viết bài báo cho 'HỘI NGHỊ HÀNG ĐẦU DỮ LIỆU'. Tôi đã phải chịu đựng gánh nặng phải làm gương cho các thành viên và áp lực lớn khi phải trả tiền, và tôi đã thức trắng đêm suốt hai tuần , chỉ tập trung vào việc xây dựng cụm dữ liệu.

Tất nhiên, tôi đã học được rất nhiều từ trải nghiệm quý báu đó, và nó đã trở thành hành trang quý báu cho tương lai của tôi. Tuy nhiên , tôi không muốn bạn lãng phí thời gian một cách vô ích như vậy. Nói cách khác, tôi tạo ra khóa học này với hy vọng rằng bạn sẽ không chỉ dành 200 giờ quý báu của mình để xây dựng một cụm, mà thay vào đó, hãy dành thời gian đó để thực hiện các thí nghiệm hoặc phân tích dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả . 📝

Trên hết, tôi hy vọng rằng sau khi bạn tham gia bài giảng hiện tại và tích lũy kinh nghiệm xây dựng cụm, nó sẽ giúp ích rất nhiều cho bạn khi xây dựng một cụm dữ liệu lớn ngoài thực tế hoặc trong quá trình học sau đại học như tôi. Hãy tham khảo bài giảng vì nó không giới hạn.💓

Chúng ta sẽ học được gì 📚

Với kinh nghiệm quý báu này, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn tạo ra một vũ khí mạnh mẽ ⚔️ trong lĩnh vực của mình.

Chúng tôi sẽ tự xây dựng gói cụm thông qua lý thuyết và phòng thí nghiệm mã vững chắc.

Bạn có thấy các cấu hình daemon hệ thống tệp có tính khả dụng cao ở trên có vẻ hơi phức tạp không? Lần đầu tiên nhìn thấy sơ đồ kiến trúc và cấu hình hệ thống có thể khiến bạn choáng ngợp.

Nhưng

Dựa trên phản hồi quý báu từ những học viên xuất sắc trong sáu năm qua và kinh nghiệm triển khai hai khóa học Inflearn gần đây, chúng tôi đã sắp xếp nội dung thành những nội dung dễ hiểu, chất lượng cao, được thiết kế theo từng bước, phù hợp với trình độ của học viên . Mời bạn theo dõi.

lời cảm ơn đặc biệt tới các học sinh đáng yêu của tôi 👨🏻‍🎓

Xin hãy cho tôi biết về chương trình giảng dạy 🧑🏻‍🏫

Thay vì bắt đầu trực tiếp với CODELAB, chúng ta sẽ bắt đầu bằng việc tìm hiểu lý thuyết xây dựng một cụm máy chủ có tính sẵn sàng cao . Đối với những học viên chưa quen với môi trường AWS hoặc Linux, chúng ta sẽ xem các video hướng dẫn và tìm hiểu kiến thức nền tảng trước khi chuyển sang các bài thực hành lập trình chuyên sâu .

Bất kỳ ai quan tâm đến dữ liệu lớn hoặc xử lý phân tán đều có thể tham gia khóa học này 🧑🏻‍🎓

Giới thiệu J.PHIL 👨‍👨‍👧‍👦