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关于举办“Hadoop与Spark大数据开发与案例分析”实战培训班的通知

主办单位:中培网   中培管理咨询

时间地点:2018-11-20至2018-11-24 在 珠海

学员对象: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

费  用: 6800元

【培训对象】

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

【课程收益】

【课程大纲】

培训费用及须知

6800元/人(含教材、培训费、考证费以及学习用具等费用) 食宿统一安排,费用自理。

颁发证书

参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

工业和信息化部全国网络与信息技术考试管理中心中心颁发的-“Hadoop与Spark大数据应用与开发”职业技能证书(等级高级)。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。

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。课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍,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。

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。

课程大纲(4天课程)

模块一 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

模块二 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

模块三 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

模块四 Hadoop安装和部署  Hadoop系统模块组件概述

 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

模块五 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

模块六 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

模块七 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

模块八 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

模块九 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

模块十 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

模块十一 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

模块十二 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

模块十三 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

模块十四 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

模块十五 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

模块十六 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

模块十七 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

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。

【讲师介绍】

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                                    传真至:020-62355807

 

我单位共___ 人报名参加 2018-11-20至2018-11-24珠海 举办的 关于举办“Hadoop与Spark大数据开发与案例分析”实战培训班的通知

 

单位名称:______________________________________

 

培训联系人:_________ 联系电话:_________ 联系传真:________

 

移动电话:____________ 电子邮箱:__________________

 

参加人数:____ 费用总计:______

 

人:________ 所任职务:__________ 移动电话:_________

 

人:________ 所任职务:__________ 移动电话:_________

 

人:________ 所任职务:__________ 移动电话:_________

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广州电话:(0203997189362355796              传真号码:(02062355807

人:赵小姐、张先生                   报名邮箱: 317709971@QQ.COM

参会方式:请您把培训回执表填写好回传,课前一星期您将会收到传真函,包括培训注意事项及详细安排

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