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
近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服。(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
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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
 
  1. 基于英特尔® Hadoop发行版(IDH)的大数据应用开发
      基于英特尔® Hadoop发行版(IDH)的大数据应用开发培训
    课程大纲:
  2. 第一章:课程概述 
    概要介绍课程内容、课程目标、讲师及教学日程。
  3. 第二章:Intel 与大数据处理
    目标:
    • 理解大数据处理时代英特尔的角色
    • 引入Intel Hadoop发行版
    日程:
    • 大数据处理时代英特尔的角色
    • Intel Hadoop发行版优质高效大数据解决方案
  4. 第三章: 分布式基础A - 集群系统架构与系统软件
    目标:
    • 理解集群系统架构
    • 理解集群系统软件
    日程:
    • 集群系统架构——硬件
    • 集群系统架构——软件
  5. 第四章: 分布式基础B - 并行编程的基本概念
    目标:
    • 理解并行编程的基本概念
    日程:
    • 并行,分布式,多线程编程的基本概念
    • 并行程序处理思想
    • 并行处理的讨论
  6. 第五章:分布式基础C - 分布式系统概述 
    目标:
    • 理解典型的分布式系统所面临的问题
    • 掌握常见处理方法
    日程:
    • 典型的分布式系统所面临的问题以及处理方法
    • 处理方法
  7. 第六章: Hadoop概述A - IDH 运行的软硬件环境
    目标:
    • 理解IDH运行的软硬件环境
    日程:
    • IDH运行的软硬件环境
  8. 第七章: Hadoop概述B - IDH的安装与运行
    目标:
    • 掌握IDH系统的安装过程
    日程:
    • IDH系统的安装
  9. 第八章: Hadoop概述C - IDH的维护
    目标:
    • 理解Intel Manager for Hadoop
    • 掌握管理维护的内容
    日程:
    • Intel Manager for Hadoop功能简介
    • 管理维护的内容
  10. 第九章: Hadoop实现原理A - Hadoop集群的软件环境
    目标:
    • 理解Hadoop集群的软件环境
    日程:
    • 硬件环境回顾
    • Hadoop运行软件环境
    • Hadoop系统的历史与组件
  11. 第十章: Hadoop实现原理B - 分布式文件系统
    目标:
    • 理解分布式文件系统对于本地文件系统的区别
    • 理解搜索引擎系统构建
    • 理解Google文件系统原理
    日程:
    • 分布式文件系统对于本地文件系统的区别
    • 搜索引擎系统构建概述
    • Google文件系统原理
  12. 第十一章: Hadoop实现原理C - 分布式编程环境MapReduce
    目标:
    • 理解分布式编程模型
    • 掌握MapReduce程序的特征
    日程:
    • 分布式编程模型回顾
    • MapReduce程序的特征
  13. 第十二章: Hadoop实现原理D - 分布式的数据库BigTable
    目标:
    • 理解BigTable
    日程:
    • 为何需要分布式数据库
    • BigTable的数据模型与设计
    • BigTable的运行环境支持
    • BigTable的优化
  14. 第十三章:Hadoop编程的基本编译环境
    目标:
    • 理解Hadoop编程的基本编译环境
    日程:
    • Hadoop编程的基本编译环境
  15. 第十四章:HDFS的操作与编程
    目标:
    • Hadoop文件系统的操作与编程
    日程:
    • HDFS的基本设计与原理
    • HDFS的配置与运行
    • HDFS的交互操作
    • HDFS编程访问接口
    • HDFS的安全,多用户以及其它特性
  16. 第十五章:MapReduce编程
    目标:
    • 理解MapReduce编程
    日程:
    • MapReduce概述
    • Hadoop MapReduce执行流程
    • MapReduce的实际应用举例
    • MapReduce程序编写流程
  17. 第十六章:Hive的原理与操作
    目标:
    • 理解Hive的原理与操作
    日程:
    • Hive简介
    • Hive深入了解
    • Hive JDBC编程
    • Hive的分区和桶
    • Hive中的连接操作
  18. 第十七章:ZooKeeper的操作与编程
    目标:
    • 理解ZooKeeper的操作与编程
    日程:
    • ZooKeeper的运行,操作,编程
    • ZooKeeper的实现基本原理
    • ZooKeeper应用举例
  19. 第十八章:HBase的操作与编程
    目标:
    • 理解HBase的操作与编程
    日程:
    • HBase与传统关系数据库
    • HBase的安装配置与运行
    • HBase中的Coprocessor

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