曙海科技
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Hadoop 生态系统实战与案例解析培训

 
  班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576/13918613812( 微信同号)
      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【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
近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
  实验设备
    ◆小班教学,教学效果好
       
       ☆注重质量☆边讲边练

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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。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 通过培训您将会:
    深刻理解Hadoop原理与调优
    深刻理解Hive原理掌握程序开发
    深刻理解Hbase 掌握程序开发
    深刻理解Hadoop 日常运维管理

    Hadoop和传统数据库技术优劣势对比
    Hadoop/Hive 对比 Oracle 在构建数据仓库上的优劣势
    Hadoop 如何和传统IT系统配合完成原来不可能的任务
    Hadoop版本讲解及Hadoop新旧版本使用对比
    案例及实验
    Apache社区版本:Cloudera 版本、MapR版本、Intel版本、Oracle、Dell、HP版本
    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
    非结构化数据与半结构化数据在大数据中的应用
    案例及实验
    某银行数据统一处理平台,通过Hadoop进行系统优化
    某电信运营商用户行为分析系统
    某电力行业数据采集大数据分析案例
    联通使用Hadoop/Hbase解决3G详单查询问题。
    Hadoop生态系统介绍和演示
    Hadoop HDFS 和 MapReduce
    Hadoop数据库之HBase
    HBase架构及如何应用与编程开发相结合
    Hadoop数据仓库之Hive
    Hive架构及如何应用与编程开发相结合
    Hadoop数据处理脚本Pig
    Pig架构及如何应用与编程开发相结合
    Hadoop数据接口Sqoop和Flume
    Sqoop和Flume架构及如何应用与编程开发相结合
    Hadoop工作流引擎 Oozie
    Oozie架构及如何应用与编程开发相结合
    Hadoop生态系统各模块应用与编程开发相结合
    案例及实验
    某银行如何使用Hadoop统一数据平台
    手机上网日志分析
    移动GPRS上网日志查询系统
    国家电网城区用电量分析
    联通不良信息检测系统
    电厂海量数据监控分析系统
    某银行数据统一处理平台
    海量指纹比对系统
  • Hadoop集群调优
    选择适合hadoop的硬件配置
    Hadoop配置项优化
    Hadoop配置优化 - core-site.xml
    Hadoop配置优化 - hdfs-site.xml
    Hadoop配置优化 - mapred-site.xml
    Hadoop配置优化 - 机架感知
    网络带宽参数调优
    系统参数调优
    配置文件管理
    严格控制root权限
    Java的GC模式
    选择正确的JDK
    hadoop作业调优
    Map side tuning设置
    Map side设置
    Linux操作系统优化
    其他配置和参数调优
    案例及实验
    Hadoop硬件优化
    不是所有的硬件都合适拿来直接使用
    安装调优的第一步服务器硬件的选型的窍门
    如何选择适合业务使用的CPU
    内存越大越好吗?设置合理的的内存配置
    连接网络的选择和优化
    高速硬盘的选择注意事项
    硬盘为什么不做raid?
    设置网络的注意事项
    中间结果压缩对磁盘和网络的优化
    机架感知,网络和磁盘IO优化作用,确定存储的具体位置,
    内存参数,map/reduce槽位数的计算方法。
    对磁盘和网络的优化
    Java工具使用,jstack使用
    Sun和open之间的区别,JIT编译器的使用
    inux系统参数调优
    Linux监控系统的使用
    cacti,
    ganglia
    常用的linux排错工具lsof,strace,iostat,vmstat,netstat...
    常见异常现象级处理方法
    网卡流量导致连接失败
    权限错误
    主机名IP转换错误
    NN与DN namespaceID不一致
    磁盘满导致报错
    Jave heap size OOM
    Hadoop 2.0
    Hadoop 1.0 存在的问题及现有的解决方案
    Hadoop 2.0 各厂商版本对比
    Apahce and CDH4
    Hadoop 2.0 项目结构解析
    Hadoop 2.0 环境搭建
    Yarn 与MapReduce的不同
    Yarn 原理与架构
    Apache YARN基本框架
    Apache YARN工作流程
    Apache YARN设计细节
    MapReduce与YARN结合
    如何与Yarn来结合
    yarn的优化、资源管理、优先级管理。
    Hadoop 生态系统解析
    Hadoop 小图档方案
    Hadoop 2.0 HDFS 运维管理
    丢失block的情况分析
    常见的故障排查
  • HDFS高级程序实战演练
    HDFS实战-命令行等使用
    HDFS命令行工具
    启动、停止HDFS服务
    如何查看HDFS日志
    如何查看HDFS Web控制台
    HDFS参数配置
    案例及实验
    HDFS实战-Java API使用
    Eclipse 开发环境介绍
    HDFS 开发基本步骤
    HDFS Java API详解
    Configuration
    Path
    FileSystem
    Stream、IOUtils
    Hadoop HDFS HA方案介绍
    Hadoop 1.0 系 HA的一些办法
    Hadoop 2.0 介绍
  • MapReduce高级程序实战演练
    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
    满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
    案例及实验
    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
  • Hadoop SQL 接口Hive
    Hive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;Hive与传统数据库的对接使用
    Hadoop/Hive仓库数据数据流
    Hive Cli 的基本用法
    HQL基本语法
    自行编写数据库与Hadoop相互ETL工具的思路
    案例及实验
    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
    执行嵌套sql的优化
  • Hadoop数据库之HBase及HBase优化
    hbase概念与架构
    hbase核心知识点
    hbase安装、部署
    HBase配置优化综述
    表设计优化相关参数
    监控工具使用方法及注意事项
    常见异常现象级处理方法
    案例及实验
    hot region造成读请求瓶颈
    region预划分
    Memstore合并设置的时机选择
    合并storefile策略设置技巧
    Memstore flush设置时机选择
    Hbase-env.sh、Single、multi-thread、CMS使用及参数调整
    GC回收垃圾时机、GC日志打印设置
    GC阶段,region无法提供服务如何如何处理
    Split时机控制(增大、disable)方法
    CF数量多少对读写性能的影响
    自动关闭flush的目的
 

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  备案号:沪ICP备08026168号 .(2014年7月11)..............