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       每期人數(shù)限3到5人。
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上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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   質(zhì)量保障

        1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程大綱
 
Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用實踐培訓

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培訓對象:
1.總經(jīng)理、戰(zhàn)略總監(jiān)、市場總監(jiān);
2.CTO、CIO、項目經(jīng)理;
3.系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員、研發(fā)工程師;
4.大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負責人;
5.政府機關(guān)、運營商、金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)應(yīng)用機構(gòu)相關(guān)人員;
6. 其他關(guān)心大數(shù)據(jù)和對大數(shù)據(jù)感興趣的有志之士。
培訓目標:
1.熟悉Hadoop的技術(shù)框架和生態(tài)系統(tǒng);
2.全面掌握Hadoop的架構(gòu)原理和使用場景,協(xié)助企業(yè)決策者制定合適的技術(shù)線路圖;
3.通過實踐項目訓練,掌握使用Hadoop進行大數(shù)據(jù)處理相關(guān)技能和性能調(diào)優(yōu);
4.實際部署、開發(fā)、調(diào)優(yōu)、培訓Hadoop。
培訓內(nèi)容:
課程主題
主要內(nèi)容
案例和演示
Hadoop的來源和動機
傳統(tǒng)大規(guī)模系統(tǒng)存在的問題
Hadoop概述
Hadoop分布式文件系統(tǒng)??????
MapReduce工作原理????????
Hadoop集群剖析?????????? ?
?Hadoop生態(tài)系統(tǒng)對一種新的解決方案的需求
Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析
Hadoop在云計算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
數(shù)據(jù)開放,數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺(DAAS)時代
Hadoop平臺在數(shù)據(jù)云平臺(DAAS)上的天然優(yōu)勢
數(shù)據(jù)云平臺(DAAS?平臺)組成部分
互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)案例
Hadoop構(gòu)建構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)介紹和演示
Hadoop HDFS?和?MapReduce
Hadoop數(shù)據(jù)庫之HBase
Hadoop數(shù)據(jù)倉庫之Hive
Hadoop數(shù)據(jù)處理腳本Pig
Hadoop數(shù)據(jù)接口Sqoop和Flume,Scribe DataX
Hadoop工作流引擎?Oozie
運用Hadoop自下而上構(gòu)建大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫
暴風影音數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn)解析
Hadoop組件詳解
Hadoop HDFS?基本結(jié)構(gòu)
Hadoop HDFS?副本存放策略
Hadoop NameNode?詳解
Hadoop SecondaryNameNode?詳解
Hadoop DataNode?詳解
Hadoop JobTracker?詳解
Hadoop TaskTracker?詳解
Hadoop Mapper類核心代碼
Hadoop Reduce類核心代碼
Hadoop?核心代碼
Hadoop安裝和部署
Hadoop系統(tǒng)模塊組件概述
Hadoop試驗集群的部署結(jié)構(gòu)
Hadoop?安裝依賴關(guān)系
Hadoop?生產(chǎn)環(huán)境的部署結(jié)構(gòu)
Hadoop集群部署
Hadoop?高可用配置方法
Hadoop?集群簡單測試方法
Hadoop?集群異常Debug方法
?
Hadoop安裝部署實驗
Red hat Linux基礎(chǔ)環(huán)境搭建
Hadoop?單機系統(tǒng)版本安裝配置
Hadoop?集群系統(tǒng)版本安裝和啟動配置
使用?Hadoop MapReduce Streaming快速測試系統(tǒng)
Hadoopcore-site,hdfs-site,mapred-site?配置詳解
Hadoop集群規(guī)劃
Hadoop?集群內(nèi)存要求
Hadoop集群磁盤分區(qū)
集群和網(wǎng)絡(luò)拓撲要求
集群軟件的端口配置
針對NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver?等不同組件需求推薦服務(wù)器配置
MapReduce?算法原理
Hadoop MapReduce?算法的原理和優(yōu)化思想
靈活運用MapReduce?實現(xiàn)算法
運用MapReduce?構(gòu)建數(shù)據(jù)庫算法
Select Sort GrougBy Sum Count
Join?新進流失算法
使用?Y-Smart?快速轉(zhuǎn)換SQL為MapReduce?代碼
編寫MapReduce高級程序
使用?Hadoop MapReduce Streaming?編程
MapReduce流程??????????
剖析一個MapReduce程序
基本MapReduceAPI?概念??
驅(qū)動代碼?Mapper、Reducer
Hadoop流
API?使用Eclipse進行快速開發(fā)???????????????
新MapReduce API
MapReduce的優(yōu)化
MapReduce的任務(wù)調(diào)度
MapReduce編程實戰(zhàn)
如何利用其他Hadoop相關(guān)技術(shù),包括Apache Hive,?Apache Pig,Sqoop和Oozie等
滿足解決實際數(shù)據(jù)分析問題的高級Hadoop API
Hadoop Streaming?和?Java MapReduce Api?差異。
?MapReduce?實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫功能
利用Combiners來減少中間數(shù)據(jù)
編寫Partitioner來優(yōu)化負載平衡
直接訪問Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)
Hadoop的join操作
輔助排序在Reducer方的合并
定制Writables和WritableComparables
使用SequenceFiles和Avro文件保存二進制數(shù)據(jù)
創(chuàng)建InputFormats OutputFormats
Hadoop的二次排序
Hadoop的海量日志分析
 
 
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