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Hadoop与Spark大数据开发与案例分析

关键字:Hadoop Spark 大数据开发 分析 
       Hadoop与Spark大数据开发与案例分析 word版       课程提纲
主讲专家
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张老师  
  开课信息:   课程编号:KC19197  
  开课日期(天数) 上课地区 费用  
  2018年05月15日~2018年05月19日 广东-广州市 6800  
  2018年05月29日~2018年06月02日 四川-成都市 6800  
更多:  
招生对象
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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
课程内容
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各有关单位:
  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
因此中国电子标准协会培训中心决定举办“Hadoop与Spark大数据开发与案例分析”培训班。望相关单位收到通知后积极参加。相关培训事宜如下:
一、培训时间和地点
2018年04月17日---04月21日   上海(17日全天报到)
2018年05月15日---05月19日   广州(15日全天报到)
2018年05月29日---06月02日   成都(29日全天报到)
二、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

三、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。

五、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。
六、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。
七、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。
八、培训内容(4天课程)
HADOOP模块 课程主题 主要内容 案例和演示
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
讲师介绍
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 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。 
 
开课时间:2018-04-17 温馨提示:本课程可邀请老师到企业内部培训!
机构名称:深圳市威硕企业管理咨询有限公司 咨询电话:0755-26506757 33558698
课程地区:上海
联 系 人:李正华先生 彭静小姐 郑江波先生
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电子信箱:martin@ways.org.cn


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参加人数: 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
*人,报名参加2018-04-17开始,在上海举办的《Hadoop与Spark大数据开发与案例分析》(课程编号:19197)。
联系电话: *  移动电话或传真:
电子邮件: * 所在单位:
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官方微信号 pxke02 
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