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課程

課程介紹

        本課程的授課師資都是有著多年在一線從事Hadoop與Spark大數據項目的資深講師,采用原理技術剖析和實戰案例相結合的方式開展互動教學、強化以建立大數據項目解決方案為主體的應用開發、技術討論與交流咨詢,在學習的同時促進講師學員之間的交流,讓每個學員都能在課程培訓過程中學到實實在在的大數據技術知識體系,以及大數據技術應用實戰技能,具備實際大數據應用項目的動手開發實踐與運維管理部署能力。
        授課過程中,根據學員需求,增設交流環節,可將具體工作中遇到的實際問題展開討論,講師會根據學員的實際情況微調授課內容,由講師帶著全部學員積極討論,并給出一定的時間讓學員上臺發言,現場剖析問題的癥結,規劃出可行的解決方案。

培訓對象

大數據人員,開發人員、架構師、運維工程師、對大數據有興趣的朋友。

課程收益

深刻理解在“互聯網+”時代下大數據的產生背景、發展歷程和演化趨勢;
了解業界市場需求和國內外最新的大數據技術潮流,洞察大數據的潛在價值;
理解大數據項目解決方案及業界大數據應用案例,從而為企業在大數據項目中的技術選型及技術架構設計提案;
掌握業界最流行的Hadoop與Spark大數據技術體系;
掌握大數據采集技術;
掌握大數據分布式存儲技術;
掌握NoSQL與NewSQL分布式數據庫技術;
掌握大數據倉庫與統計機器學習技術;
掌握大數據分析挖掘與商業智能(BI)技術;
掌握大數據離線處理技術;
掌握Storm流式大數據處理技術;
掌握基于內存計算的大數據實時處理技術;
掌握大數據管理技術的原理知識和應用實戰;
深入理解大數據平臺技術架構和使用場景;
嫻熟運用Hadoop與Spark大數據技術體系規劃解決方案滿足實際項目需求;
熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數據平臺進行應用程序開發、集群運維管理和性能調優技巧。

知識概要

-- 大數據技術基礎;
-- 業界主流的大數據技術方案;
-- 大數據計算模型(1) — 批處理MapReduce;
-- 大數據存儲系統與應用實踐;
-- Hadoop框架與生態發展,以及應用實踐操作;
-- 大數據計算模型(2) — 實時處理/內存計算?Spark;
-- 大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala,以及應用實踐;
-- Hadoop集群運維監控工具;
-- 大數據計算模型(3) — 流處理Storm, SparkStreaming;
-- 大數據ETL操作工具,與大數據分布式采集系統;
-- 面向OLTP型應用的NoSQL數據庫及應用實踐;
-- 大數據項目選型、實施、優化等問題交流討論。

課程大綱

模塊

學習內容

第一天 AM

大數據技術基礎

大數據的產生背景與發展歷程

大數據的4V特征,以及與云計算的關系

大數據應用需求以及潛在價值分析

業界新的大數據技術發展態勢與應用趨勢

大數據項目的系統與技術選型,及落地實施的挑戰

“互聯網 ”時代下的電子商務、制造業、零售批發、電信運營商、互聯網金融業、電子政務、移動互聯網、教育信息化等行業實踐與應用案例介紹

業界主流的大數據技術方案

大數據軟硬件系統全棧與關鍵技術介紹

主流的大數據解決方案介紹

Apache大數據平臺方案剖析

CDH大數據平臺方案剖析

HDP大數據平臺方案剖析

大數據解決方案與傳統數據庫方案比較

大數據計算模型(1)— 批處理MapReduce

MapReduce產生背景與適用場景

MapReduce計算模型的基本原理

MapReduce作業執行流程

MapReduce基本組件,JobTracker和TaskTracker

MapReduce高級編程應用,Combiner和Partitioner

MapReduce性能優化技巧

MapReduce案例分析與開發實踐操作

第一天 PM

大數據存儲系統與應用實踐

分布式文件系統HDFS產生背景與適用場景

HDFS master-slave系統架構與工作原理

HDFS核心組件技術講解

HDFS高可用機制

HDFS集群的安裝、部署與配置,熟練HDFS shell命令操作

分布式小文件存儲系統的平臺架構、核心技術與應用場景

分布式對象存儲系統的平臺架構、核心技術與應用場景

Hadoop框架與生態發展,以及應用實踐操作

Hadoop的發展歷程

Hadoop大數據生態圈系統與工具全貌介紹

Hadoop 1.0的核心組件與適用范圍

Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理,以及與Hadoop 1.0的區別

Hadoop資源管理與作業調度機制

Hadoop常用性能優化技術

Hadoop集群安裝與部署實踐,以及MapReduce程序在YARN上執行

第二天 AM

大數據計算模型(2)— 實時處理/內存計算 Spark

MapReduce計算模型的瓶頸

Spark產生動機、基本概念與適用場景

Spark編程模型與RDD彈性分布式數據集的工作原理與機制

Spark實時處理平臺運行架構與核心組件

Spark容錯機制、Spark作業調度機制、Scala開發介紹與實踐

Spark集群部署與配置實踐,Spark開發環境構建,Spark案例程序分析,Spark程序開發與運行,Spark與Hadoop集群集成實踐

第二天 PM

大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala,以及應用實踐

基于MapReduce的大型分布式數據倉庫Hive基礎知識與應用場景

Hive數據倉庫的平臺架構與核心技術剖析

Hive metastore的工作機制與應用

Hive數據倉庫實踐:Hive集群安裝部署,數據倉庫表導入導出與分區操作,HiveSQL操作,Hive客戶端操作

基于Spark的大型分布式數據倉庫SparkSQL基礎知識與應用場景

Spark SQL實時數據倉庫的實現原理與工作機制

SparkSQL應用分析與操作實踐

基于MPP的大型分布式數據倉庫Impala基礎知識與應用場景

Impala實時查詢系統平臺架構、關鍵技術剖析

Hadoop集群運維監控工具

Hadoop大數據運維監控管理系統HUE平臺介紹

Hadoop運維管理監控系統Ambari工具介紹

第三方運維系統與工具Ganglia, Nagios

第三天 AM

大數據計算模型(3)— 流處理Storm, SparkStreaming

流數據處理應用場景與流數據處理的特點

流數據處理工具Storm的平臺架構與集群工作原理

Storm關鍵技術與并發機制

Storm編程模型與基本開發模式

Storm數據流分組

Storm可靠性與Acker機制

Storm應用案例分析與實踐:Storm集群安裝部署,程序開發運行操作實踐,Storm與Hadoop集群的集成

流數據處理工具Spark Streaming基本概念與數據模型

Spark Streaming工作機制

大數據ETL操作工具,與大數據分布式采集系統

Hadoop與DBMS之間數據交互工具的應用

 Sqoop導入導出數據的工作原理,以及Sqoop工具的安裝部署與實踐操作,利用Sqoop實現MySQL與Hadoop集群之間的數據導入導出交互

Flume-NG數據采集系統的數據流模型與系統架構

Kafka分布式消息訂閱系統的應用介紹與平臺架構,及其使用模式

第三天 PM

面向OLTP型應用的NoSQL數據庫及應用實踐

關系型數據庫瓶頸,以及NoSQL數據庫的發展,概念,分類,及其在半結構化和非結構化數據場景下的適用范圍

列存儲NoSQL數據庫HBase簡介與數據模型剖析

HBase分布式集群系統架構與讀寫機制,ZooKeeper分布式協調服務系統的工作原理與應用

HBase表設計模式與primary key設計規范

HBase分布式集群安裝、部署與操作實踐

文檔NoSQL數據庫MongoDB簡介與數據模型剖析

MongoDB集群模式、讀寫機制與常用API操作

Cassandra分布式數據庫的平臺架構以及關鍵技術

Cassandra一致性哈希算法與數據分布策略,以及NWR策略

鍵值型NoSQL數據庫Redis簡介與數據模型剖析

Redis多實例集群架構與關鍵技術

NewSQL數據庫技術簡介及其適用場景

大數據項目選型、實施、優化等問題交流討論

大數據項目的需求分析、應用實施、系統優化,以及解決方案等咨詢與交流討論

認證過程

無認證考試

開班信息

暫無開班信息

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