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成都大数据运用(Hadoop)开发操练

开端时刻:2015-10-16 完毕时刻:2015-10-18
人数:30 年纪:18-70
校园类型:操练组织 费用:¥5800
专业: 核算机运用技能
区域: 四川省 成都市 青羊区
地址:成都顺城大街富力中心
联系电话:028-86749489保藏
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一、  操练特征

课程操练业界最盛行、运用最广泛的Hadoop与Spark大数据技能体系。强化大数据渠道的散布式集群架构和中心关键技能完成、大数据运用项目开发和大数据集群运维实践、以及Hadoop与Spark大数据项目全过程沙盘模仿实战。

经过一个完好的大数据开发项目及一组实践项目操练事例,彻底掩盖Hadoop与Spark生态体系渠道的运用开发与运维实践。讲堂实践项目以项目小组的方法进行沙盘实操操练,关键强化了解Hadoop与Spark大数据项目各个阶段的作业关键,一起把握作为大数据项目办理者的根本思想素质。

本课程的授课师资都是有着多年在一线从事Hadoop与Spark大数据项意图资深讲师,选用原理技能剖析和实战事例相结合的方法展开互动教育、强化以树立大数据项目解决计划为主体的技能谈论与咨询,在学习的一起促进讲师学员之间的沟通,让每个学员都能在课程操练过程中学到实实在在的大数据技能常识,具有实践项目着手开发实践与安置运维才能。授课过程中学员可将详细作业中遇到的实践问题拿出来,讲师会依据学员的实践情况微调授课内容,并给出必定的时刻让学员上台讲话,由讲师带着悉数学员活跃谈论,

二、  操练方针

  1. 深刻了解在“互联网+”年代下大数据的发生布景、展开进程和演化趋势,洞悉大数据的潜在价值,结合业界市场需求和国内外最新的大数据技能潮流,把握大数据项目解决计划以及业界大数据运用事例,从而为企业在大数据项目中的技能选型及技能架构规划供给决议计划参阅,协助学员为企业在运用大数据方面体现出本身价值。
  2. 全面把握业界最盛行的Hadoop与Spark大数据技能体系,把握包含大数据搜集技能、大数据散布式存储技能、NoSQL与NewSQL散布式数据库技能、大数据仓库与核算机器学习技能、大数据剖析发掘与商业智能(BI)技能、大数据离线处理技能、Storm流式大数据处理技能、依据内存核算的大数据实时处理技能,以及大数据办理技能的原理常识和运用实战。
  3. 深化了解大数据渠道技能架构和运用场景,能娴熟地运用Hadoop与Spark大数据技能体系规划解决计划满意实践项目需求,安置契合出产环境要求的Hadoop大数据集群,熟练地把握依据Hadoop与Spark大数据渠道进行运用程序开发、集群运维办理和功能调优技巧,并经过详细的实训项目贯穿整个课程进行实战训练。
  • 课程组织

    日程

    操练模块

    操练关键

    第一天

    上午

    一、        大数据技能根底入门

    1. 大数据的发生布景、展开进程
    2. 大数据和云核算的联系
    3. 大数据运用需求以及潜在价值剖析
    4. 业界最新的大数据技能展开态势与运用趋势
    5. 大数据项意图技能选型与架构规划
    6. “互联网+”年代下的电子商务、制造业、零售批发业、电信运营商、互联网金融业、网上银行、电子政务、移动互联网、教育信息化等工作运用实践与运用事例剖析

    二、        业界干流的大数据技能产品与项目解决计划

    1. 国内外干流的大数据解决计划介绍
    2. 当时大数据解决计划与传统数据库计划的剖析比较
    3. Apache大数据渠道计划剖析
    4. CDH大数据渠道计划剖析
    5. HDP大数据渠道计划剖析
    6. 开源的大数据生态体系渠道剖析

    三、        Hadoop与Spark大数据处理渠道

    1. Hadoop的展开进程以及产业界的实践运用介绍
    2. Hadoop大数据渠道架构,以及PB级大数据处理作业原理与机制
    3. Hadoop的中心组件剖析
    4. Spark的展开进程以及业界的实践运用介绍
    5. Spark实时大数据处理渠道架构,以及内存大数据处理作业原理与机制
    6. Spark的中心组件剖析

    第一天

    下午

    四、        大数据搜集与散布式音讯订阅体系

    1. Flume-NG数据搜集体系的数据流模型、渠道架构、集群安置与装备运用实战
    2. Kafka散布式音讯订阅体系的运用介绍、渠道架构、集群安置与装备运用实战
    3. Scribe散布式日志搜集体系的简介、作业原理、渠道架构、集群安置与装备运用实战
    4. ZooKeeper散布式和谐服务体系的作业原理、渠道架构、集群安置与装备运用实战

    五、        大数据散布式存储体系

    1. 散布式文件体系HDFS的简介
    2. HDFS体系的主从式渠道架构和作业原理
    3. HDFS中心技能解说
    4. HDFS运用开发实战
    5. HDFS集群的装置、安置、装备与功能优化技巧
    6. 散布式键值存储体系介绍、渠道架构、中心技能以及运用开发
    7. PB及大数据存储体系的项目事例剖析

    六、        大数据MapReduce与Yarn并行处理渠道

    1. MapReduce并行核算模型
    2. MapReduce作业履行与调度技能
    3. 第二代大数据核算结构Yarn的作业原理以及DAG并行履行机制
    4. MapReduce运用开发环境的安置,以及大数据并行处理运用程序开发
    5. MapReduce高档编程技巧与功能优化实践
    6. MapReduce与Yarn项目事例实践

    第二天

    上午

    七、        大数据Spark实时处理渠道

    1. 内存核算模型和实时处理技能介绍
    2. Spark散布式实时处理结构及作业原理
    3. Spark集群的渠道架构及其生态体系组件剖析
    4. Spark SQL运用实践
    5. Spark Streaming运用实践
    6. MLib/MLBase实时机器学习运用实践
    7. GraphX实时图数据处理运用实践
    8. Spark实时处理集群的装置安置与装备优化
    9. Spark的编程开发运用实战
    10. Spark与Hadoop的对接集成解决计划实践

    八、        Storm流式数据处理渠道

    1. Storm流式处理体系介绍、渠道架构以及作业原理
    2. Storm集群装置安置与装备优化
    3. Storm日志剖析项目运用实战

    第二天

    下午

    九、        HBase散布式数据库办理体系

    1. NoSQL数据库与NewSQL数据库技能介绍,及其在半结构化和非结构化大数据方面的运用实践
    2. HBase散布式数据库简介、数据模型以及作业原理
    3. HBase散布式数据库集群的渠道架构和关键技能剖析
    4. HBase运用项目开发技巧,以及客户端开发实战
    5. HBase表规划与数据操作以及数据库办理API调用
    6. HBase集群的装置安置与装备优化
    7. HBase集群的运维与监控办理

     

    十、        Cassandra数据办理体系

    1. Cassandra数据存储办理体系的运用介绍
    2. Cassandra集群的渠道架构以及中心关键技能
    3. Cassandra一致性哈希算法与数据目标散布战略
    4. Cassandra集群的装置安置与装备优化
    5. Cassandra运用开发实战

    第三天

    上午

    十一、   内存数据库办理体系集群

    1. Impala实时查询体系的运用介绍
    2. Impala实时查询体系渠道架构、中心关键技能剖析
    3. Impala实时查询体系的安置与运用开发实践
    4. Redis内存数据库介绍,以及业界运用事例
    5. Redis内存数据库集群架构以及中心技能剖析
    6. Redis集群的装置安置与运用开发实战

    十二、   大型数据仓库Hive集群渠道

    1. 依据Hadoop的大型散布式数据仓库根底常识,以及在工作中的运用实践事例
    2. 依据Spark的实时数据仓库集群根底常识,以及在工作中的运用实践事例
    3. Hive大数据仓库简介以及运用介绍
    4. Hive数据仓库集群的渠道体系结构、中心技能剖析
    5. Hive Server作业原理与运用技巧
    6. Hive数据仓库集群的装置安置与装备优化
    7. Hive运用开发技巧
    8. Hive QL界说以及运用
    9. Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客户端操作技巧
    10. Hive数据仓库报表规划、HWI、CLI客户端演示以及用户自界说函数(UDF)的开发实践

    第三天

    下午

    十三、   Mahout大数据剖析发掘渠道

    1. 大数据剖析发掘技能介绍,以及工作大数据发掘运用事例
    2. Mahout大数据发掘渠道的体系架构、中心算法与关键技能运用
    3. 依据Mahout的数据发掘运用程序开发实战
    4. Mahout集群的装置安置与装备优化
    5. 集成Mahout与Hadoop集成大数据发掘渠道运用实战

    十四、   大数据智能化ETL操作以及Hadoop集群运维监控东西渠道运用

    1. Hadoop与DBMS之间进行数据转化的结构
    2. Sqoop导入导出数据的作业原理,以及Sqoop集群装置安置与装备
    3. Kettle集群的渠道架构、中心技能作业原理以及运用事例
    4. Kettle集群装置安置与装备,以及运用开发实战
    5. 运用Sqoop完成MySQL与Hadoop集群之间的数据导入导出交互程序
    6. Hadoop大数据运维监控体系HUE渠道的装置安置与装备优化

    十五、   大数据项目运用实战

    1. 依据安置的实践运用事例,展开大数据完好项目安置规划和运用开发实践

校园介绍

名 称:科力特认证教育中心 电 话:028-86749489
地 区:四川省 成都市 青羊区 地 址:四川广电世界大厦28楼
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