曙海培训
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
Hadoop大数据技术开发与应用实践培训

 

培训对象:
1.总经理、战略总监、市场总监;
2.CTO、CIO、项目经理;
3.系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员、研发工程师;
4.大数据处理数据中心运行、规划、设计负责人;
5.政府机关、运营商、金融保险、移动和互联网等大数据应用机构相关人员;
6. 其他关心大数据和对大数据感兴趣的有志之士。
培训目标:
1.熟悉Hadoop的技术框架和生态系统;
2.全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景,协助企业决策者制定合适的技术线路图;
3.通过实践项目训练,掌握使用Hadoop进行大数据处理相关技能和性能调优;
4.实际部署、开发、调优、培训Hadoop。
培训内容:
课程主题
主要内容
案例和演示
Hadoop的来源和动机
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
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
Hadoop组件详解
Hadoop HDFS 基本结构
Hadoop HDFS 副本存放策略
Hadoop NameNode 详解
Hadoop SecondaryNameNode 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
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
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
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
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
 
 
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