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河南22选5技巧:Hadoop与Spark大数据开发与案例分析高级工程师实战培训班

河南福彩22选5预测 www.pf6n0.cn Hadoop与Spark大数据开发与案例分析高级工程师实战培训班课程[课程简介]:现如今,大数据的应用并不仅存在于一些“理工类领域”,它已经渗透到我们生活的方方面面,将来,大数据在能源、金融、电信、汽车、消费等大多数行业都有用武之地,行业发展潜力巨大。去年,国内数据创业已是风起云涌,其实,2016才是真正意义上的大数据元年。据IDC预测,到2020年,大数据分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。 ...

【时间地点】 2018年4月17-21日   上海(17日全天报到)
【培训讲师】 张老师
【参加对象】 各地政府,院校云计算物联网产业相关负责人,各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员、技术总监、数据挖掘负责人、数据挖掘开发工程师等
【参加费用】 ¥6800元/人 (含培训费、考试费、证书费、资料费、午餐) 食宿统一安排,费用自理。
【会务组织】 森涛培训网(河南福彩22选5预测 www.pf6n0.cn).广州三策企业管理咨询有限公司
【咨询电话】 020-34071250;020-34071978(提前报名可享受更多优惠)
【联 系 人】 庞先生,邓小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在线 QQ 】 568499978 培训课纲 课纲下载
【温馨提示】 本课程可引进到企业内部培训,欢迎来电预约!
培训关键词:大数据Hadoop培训,Spark架构应用培训

Hadoop与Spark大数据开发与案例分析高级工程师实战培训班(张老师)课程介绍:

    为贯彻落实党中央国务院“十三五”规划指导精神,实施网络强国战略,加快建设数字中国;构建高效信息网络,推进物联网发展;实施“互联网+”行动计划,促进多领域融合发展;实施国家大数据战略,加快政府数据开放;加强数据安全包含,全面保障信息系统安全;推进军民融合发展立法。要实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新。加快政府数据开放共享,促进大数据产业健康发展。
    现如今,大数据的应用并不仅存在于一些“理工类领域”,它已经渗透到我们生活的方方面面,将来,大数据在能源、金融、电信、汽车、消费等大多数行业都有用武之地,行业发展潜力巨大。去年,国内数据创业已是风起云涌,其实,2016才是真正意义上的大数据元年。据IDC预测,到2020年,大数据分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。大数据分析及其相关的市场的复合年增长率将达到26.4%,在2018年全球将发展到415亿美元的规模。同时,IDC认为,到2020年大数据分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。然而大数据架构最火热的莫过于Hadoop,Spark和Storm这三种

课程目标
   1、了解Hadoop与Spark的历史及目前发展的现状、以及Hadoop与Spark的技术特点,从而把握分布式计算框架及未来发展方向,在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。
   2、全面掌握Hadoop与Spark的架构原理和使用场景,并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发??纬袒购橇朔植际郊扑懔煊虻某S盟惴ń樯?,帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。
   3、深入理解Hadoop与Spark技术架构,对Hadoop与Spark运作机制有清晰全面的认识,可以独立规划及部署生产环境的Hadoop与Spark集群,掌握Hadoop与Spark基本运维思路和方法,对Hadoop与Spark集群进行管理和优化。

师资介绍
 张老师:阿里大数据高级专家,国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家,对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究,更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用,因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有:某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等?!?/P>

培训特色
    注重应用:分析国内实际情况,结合国际、国内成功经验。采用实战的项目,让学员在短时间内掌握Hadoop与Spark的搭建与配置。并进行高效的大数据清洗和分析。
  形式灵活:互动课堂、免费技术沙龙、提供云计算项目建设咨询、大数据Hadoop平台的搭建。

颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:
工业和信息化部颁发的-《大数据开发高级工程师证书》。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。注:请学员带一寸彩照2张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。

培训内容(4天课程)

HADOOP???

课程主题

主要内容

案例和演示

??橐?

Hadoop在云计算技术的作用和地位

  • 传统大规模系统存在的问题
  • Hadoop概述
  • Hadoop分布式文件系统
  • MapReduce工作原理
  • Hadoop集群剖析
  • Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求
  • Hadoop的行业应用案例分析
  • Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
  • 数据开放,数据云服务平台(DAAS)时代
  • Hadoop平台在数据云平台(DAAS)上的天然优势
  • 数据云平台(DAAS 平台)组成部分
  • 互联网公共数据大云(DAAS)案例
  • Hadoop构建构建游戏云(Web Game Daas)平台

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Hadoop生态系统介绍和演示

  • Hadoop HDFS 和 MapReduce
  • Hadoop数据库之HBase
  • Hadoop数据仓库之Hive
  • Hadoop数据处理脚本Pig
  • Hadoop数据接口Sqoop和Flume,Scribe DataX
  • Hadoop工作流引擎 Oozie
  • 运用Hadoop自下而上构建大规模企业数据仓库
  • 暴风影音数据仓库实战解析

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Hadoop组件详解

  • Hadoop HDFS 基本结构
  • Hadoop HDFS 副本存放策略
  • Hadoop NameNode 详解
  • HadoopSecondaryNameNode 详解
  • Hadoop DataNode 详解
  • Hadoop JobTracker 详解
  • Hadoop TaskTracker 详解
  • Hadoop Mapper类核心代码
  • Hadoop Reduce类核心代码
  • Hadoop 核心代码

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Hadoop安装和部署

  • Hadoop系统??樽榧攀?
  • Hadoop试验集群的部署结构
  • Hadoop 安装依赖关系
  • Hadoop 生产环境的部署结构
  • Hadoop集群部署
  • Hadoop 高可用配置方法
  • Hadoop 集群简单测试方法
  • Hadoop 集群异常Debug方法
  • Hadoop安装部署实验
  • Red hat Linux基础环境搭建
  • Hadoop 单机系统版本安装配置
  • Hadoop 集群系统版本安装和启动配置
  • 使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速测试系统
  • Hadoopcore-site,hdfs-site,mapred-site 配置详解

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Hadoop集群规划

  • Hadoop 集群内存要求
  • Hadoop集群磁盘分区
  • 集群和网络拓扑要求
  • 集群软件的端口配置
  • 针对NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver 等不同组件需求推荐服务器配置

??榱?

MapReduce 算法原理

  • Hadoop MapReduce 算法的原理和优化思想
  • 灵活运用MapReduce 实现算法
  • 运用MapReduce 构建数据库算法
  • Select Sort GrougBy Sum Count
  • Join 新进流失算法
  • 使用 Y-Smart 快速转换SQL 为MapReduce 代码

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编写MapReduce高级程序

  • 使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
  • MapReduce流程
  • 剖析一个MapReduce程序
  • 基本MapReduceAPI概念
  • 驱动代码 Mapper、Reducer
  • Hadoop流
  • API 使用Eclipse进行快速开发
  • 新MapReduce API
  • MapReduce的优化
  • MapReduce的任务调度
  • MapReduce编程实战
  • 如何利用其他Hadoop相关技术,包括Apache Hive, Apache Pig,Sqoop和Oozie等
  • 满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
  • Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差异。
  • MapReduce 实现数据库功能
  • 利用Combiners来减少中间数据
  • 编写Partitioner来优化负载平衡
  • 直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
  • Hadoop的join操作
  • 辅助排序在Reducer方的合并
  • 定制Writables和WritableComparables
  • 使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
  • 创建InputFormats OutputFormats
  • Hadoop的二次排序
  • Hadoop的海量日志分析
  • 在Map方的合并

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集成Hadoop到现有工作流
及Hadoop API深入探讨

  • 存储系统
  • 利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop
  • 利用Flume导入实时数据到Hadoop
  • ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试
  • 使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭
  • 使用FuseDFS和Hadoop访问HDFS
  • 使用分布式缓存(Distributed Cache)
  • 直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
  • 利用Combiners来减少中间数据
  • 编写Partitioner来优化负载平衡

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使用Hive和Pig开发及技巧

  • Hive和Pig基础
  • Hive的作用和原理说明
  • Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
  • Hadoop/Hive仓库数据数据流
  • Hive 部署和安装
  • Hive Cli 的基本用法
  • HQL基本语法
  • 运用Pig 过滤用户数据
  • 使用JDBC 连接Hive进行查询和分析
  • 使用正则表达式加载数据
  • HQL高级语法
  • 编写UDF函数
  • 编写UDAF自定义函数
  • 基于Hive脚本内嵌Streaming 编程

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Hbase安装和使用

  • Hbase 安装部署
  • Hbase原理和结构
  • Hbase 运维和管理
  • 使用Hbase+Hive 提供 OLAP SQL查询能力
  • 使用Hbase+Phoenix提供 OLTP SQL能力
  • 基于Hbase 的时间序列数据库 OpenTsDb 结构解析

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Hadoop2.0 集群探索

  • Hadoop2.0 HDFS 原理
  • Hadoop2.0 Yarn 原理
  • Hadoop2.0 生态系统
  • 基于Hadoop2.0 构建分布式系统

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Hadoop企业级别案例解析

  • Hadoop 结构化数据案例
  • Hadoop 非结构化案例
  • Hbase 数据库案例
  • Hadoop 视频分析案例
  • 利用大数据分析改进交通管理
  • 区域医疗大数据应用案例
  • 银联大数据数据票据详单平台
  • 广东移动省公司请账单系统
  • 上海电信网络优化
  • 某通信运营商全国用户上网记录
  • 浙江台州市智能交通系统
  • 移动广州详单实时查询系统
  • 跨区域实时视频监控系统

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RedHadoop 企业版本

  • 运用RedHadoop快速构建服务集群
  • 运用RedHadoop DW 构建数据仓库
  • 基于RedHadoop Hive构建数据仓库平台
  • 灵活运用 Hive 加速游戏数据仓库
  • 基于Pig+OpenCV大规模图像人脸识别

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Spark
生态介绍

 Mapreduce、storm和spark模型的比较和使用场景介绍
 Spark产生背景
 Spark(内存计算框架)
 SparkSteaming(流式计算框架)
 Spark SQL(ad-hoc)
 Mllib(MachineLearning)
 GraphX(bagel将被代)
 DlinkDB介绍
 SparkR介绍

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Spark
安装部署

 Spark安装简介
 Spark的源码编译
 Spark Standalone安装
 Spark应用程序部署工具spark-submit
 Spark的高可用性部署

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Spark
运行架构和解析

 Spark的运行架构
• 基本术语
• 运行架构
• Spark on Standalone运行过程
• Spark on YARN 运行过程
 Spark运行实例解析
• Spark on Standalone实例解析
• Spark on YARN实例解析
• 比较 Standalone与YARN模式下的优缺点

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Spark
scala编程

• Scala基本语法与高阶语法
• Scala基本语法
• Scala开发环境搭建
• Scala开发Spark应用程序
• 使用java编程
• 使用scala编程
• 使用python编程


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