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大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構應用培訓

一、培訓特色
1.課程培訓業(yè)界最流行、應用最廣泛的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系。
強化大數(shù)據(jù)平臺的分布式集群架構和核心關鍵技術實現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應用項目開發(fā)和大數(shù)據(jù)集群運維實踐、以及Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項目應用開發(fā)與調(diào)優(yōu)的全過程沙盤模擬實戰(zhàn)。
2.通過一個完整的大數(shù)據(jù)開發(fā)項目及一組實際項目訓練案例，完全覆蓋
Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺的應用開發(fā)與運維實踐。課堂實踐項目以項目小組的形式進行沙盤實操練習，重點強化理解Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項目各個階段的工作重點，同時掌握作為大數(shù)據(jù)項目管理者的基本技術與業(yè)務素養(yǎng)。
3.本課程的授課師資都是有著多年在一線從事Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項目
的資深講師，采用原理技術剖析和實戰(zhàn)案例相結合的方式開展互動教學、強化以建立大數(shù)據(jù)項目解決方案為主體的應用開發(fā)、技術討論與交流咨詢，在學習的同時促進講師學員之間的交流，讓每個學員都能在課程培訓過程中學到實實在在的大數(shù)據(jù)技術知識體系，以及大數(shù)據(jù)技術應用實戰(zhàn)技能，具備實際大數(shù)據(jù)應用項目的動手開發(fā)實踐與運維管理部署能力。授課過程中，根據(jù)學員需求，增設交流環(huán)節(jié)，可將具體工作中遇到的實際問題展開討論，講師會根據(jù)學員的實際情況微調(diào)授課內(nèi)容，由講師帶著全部學員積極討論，并給出一定的時間讓學員上臺發(fā)言，現(xiàn)場剖析問題的癥結，規(guī)劃出可行的解決方案。
二、培訓目標
1.深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢；
2.了解業(yè)界市場需求和國內(nèi)外*的大數(shù)據(jù)技術潮流，洞察大數(shù)據(jù)的潛在價值；
3.理解大數(shù)據(jù)項目解決方案及業(yè)界大數(shù)據(jù)應用案例，從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項目
中的技術選型及技術架構設計提供決策參考；
4.掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系；
5.掌握大數(shù)據(jù)采集技術；
6.掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲技術；
7.掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫技術；
8.掌握大數(shù)據(jù)倉庫與統(tǒng)計機器學習技術；
9.掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能（BI）技術；
10.掌握大數(shù)據(jù)離線處理技術；
11.掌握Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術；
12.掌握基于內(nèi)存計算的大數(shù)據(jù)實時處理技術；
13.掌握大數(shù)據(jù)管理技術的原理知識和應用實戰(zhàn)；
14.深入理解大數(shù)據(jù)平臺技術架構和使用場景；
15.嫻熟運用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系規(guī)劃解決方案滿足實際項目需求；
16.掌握如何部署符合生產(chǎn)環(huán)境要求的Hadoop大數(shù)據(jù)集群；
17.熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺進行應用程序開發(fā)、集群運維
管理和性能調(diào)優(yōu)技巧。

三、課程大綱
時間課程模塊課程內(nèi)容
第一天
上午大數(shù)據(jù)技術基礎1.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程
2.大數(shù)據(jù)和云計算的關系
3.大數(shù)據(jù)應用需求以及潛在價值分析
4.業(yè)界*的大數(shù)據(jù)技術發(fā)展態(tài)勢與應用趨勢
5.大數(shù)據(jù)項目的技術選型與架構設計
6.“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的電子商務、制造業(yè)、零售批發(fā)業(yè)、電信運營商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、網(wǎng)上銀行、電子政務、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應用實踐與應用案例剖析
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術產(chǎn)品與項目解決方案1.國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
2.當前大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方案的剖析比較
3.Apache大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
4.CDH大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
5.HDP大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
6.開源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺剖析
Hadoop大數(shù)據(jù)平臺剖析1.Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實際應用介紹
2.Hadoop大數(shù)據(jù)平臺架構
3.基于Hadoop平臺的PB級大數(shù)據(jù)存儲管理與分析處理的工作原理與機制
4.Hadoop的核心組件剖析
第一天
下午大數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)原理及其應用實踐1.分布式文件系統(tǒng)HDFS的簡介
2.HDFS系統(tǒng)的主從式平臺架構和工作原理
3.HDFS核心組件技術講解
4.基于HDFS的大型存儲系統(tǒng)應用開發(fā)實戰(zhàn)
5.HDFS集群的安裝、部署、配置與性能優(yōu)化實踐
6.HDFS與LinuxNFS3交互技術以及本地化部署應用實踐
7.分布式鍵值存儲系統(tǒng)的平臺架構、核心技術以及應用開發(fā)
8.PB級大數(shù)據(jù)存儲項目的案例分析
大數(shù)據(jù)MapReduce與Yarn并行處理平臺1.MapReduce并行計算模型
2.MapReduce作業(yè)執(zhí)行與調(diào)度技術
3.第二代大數(shù)據(jù)計算框架Yarn的工作原理以及DAG并行執(zhí)行機制
4.MapReduce應用開發(fā)環(huán)境的部署，以及大數(shù)據(jù)并行處理應用程序開發(fā)
5.MapReduce高級編程技巧與性能優(yōu)化實踐
6.MapReduce與Yarn大數(shù)據(jù)分析處理案例分析
Hadoop應用實踐操作訓練1.部署與配置HDFS，熟練操作HDFSSHELL，HDFS與NFS操作，以及HDFSAPI開發(fā)實踐
2.部署與配置MapReduce與Yarn及其開發(fā)實踐
3.Hadoop的Linux二次開發(fā)環(huán)境部署與配置
第二天
上午Hbase分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)1.NoSQL數(shù)據(jù)庫與NewSQL數(shù)據(jù)庫技術介紹，及其在半結構化和非結構化大數(shù)據(jù)方面的應用實踐
2.Hbase分布式數(shù)據(jù)庫簡介、數(shù)據(jù)模型以及工作原理
3.Hbase分布式數(shù)據(jù)庫集群的平臺架構和關鍵技術剖析
4.Hbase應用項目開發(fā)技巧，以及客戶端開發(fā)實戰(zhàn)
5.Hbase表設計與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫管理API調(diào)用
6.Hbase集群的安裝部署與配置優(yōu)化
7.ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務系統(tǒng)的工作原理、平臺架構、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
8.Hbase集群的運維與監(jiān)控管理
Hive大型數(shù)據(jù)倉庫集群平臺及其應用實踐1.基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫基礎知識，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應用案例
2.Hive大數(shù)據(jù)倉庫簡介以及應用介紹
3.Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結構、核心技術剖析
4.HiveServer的工作原理、機制與應用
5.Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
6.Hive應用開發(fā)技巧
7.HiveSQL剖析與應用實踐
8.Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導入導出、客戶端操作技巧
9.Hive數(shù)據(jù)倉庫報表設計
10、HiveJDBC與ODBC的工作原理與實現(xiàn)機制
11、HiveHWI、CLI客戶端操作以及UDF應用實踐
Hbase半結構化數(shù)據(jù)管理應用實踐操作訓練1.部署與配置Hbase集群以及Hbase的性能優(yōu)化
2.部署與配置ZooKeeper分布式集群
3.構建Hbase開發(fā)環(huán)境
4.Hbase數(shù)據(jù)庫操作及項目實踐
Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺及其應用實踐1.Mahout集群的安裝部署與配置優(yōu)化
2.Mahout實現(xiàn)客戶分析，廣告分析，日志分析，規(guī)律預測，關聯(lián)分析，定向推薦等應用程序的開發(fā)與應用實戰(zhàn)
3.Mahout性能優(yōu)化與分析挖掘算法參數(shù)的優(yōu)化技巧
Hive數(shù)據(jù)倉庫與Mahout數(shù)據(jù)挖掘平臺的應用實踐操作訓練1.部署與配置HIVE集群，以及HIVE性能調(diào)優(yōu)
2.構建HIVE開發(fā)環(huán)境
3.HIVE數(shù)據(jù)倉庫操作及項目實踐
4.實現(xiàn)Mahout與HadoopHbase的應用集成，實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)分析挖掘項目的應用實踐
第三天
上午Spark大數(shù)據(jù)實時處理平臺剖析1.Spark的發(fā)展歷程以及業(yè)界的實際應用介紹
2.Spark實時大數(shù)據(jù)處理平臺架構
3.SparkRDD內(nèi)存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機制
4.Spark的核心組件剖析
5.基于Spark的實時數(shù)據(jù)倉庫與實時分析挖掘處理在行業(yè)中的應用實踐案例
基于Spark的實時數(shù)據(jù)倉庫和實時數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺的實現(xiàn)機制，以及SparkSQL，SparkStreaming，MLib，GraphX，SparkR的應用實踐1.內(nèi)存計算模型和實時處理技術介紹
2.Spark中各個分布式組件的處理框架及工作原理
3.SparkSQL實時數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)原理機制及應用實踐
4.SparkStreaming流式數(shù)據(jù)實時處理機制及應用實踐
5.SparkMLib實時機器學習算法應用實踐與案例應用
6.SparkGraphX實時圖數(shù)據(jù)處理應用實踐與社交網(wǎng)絡分析應用案例
7.SparkR的實現(xiàn)原理與應用實踐
8.Spark組件的應用編程開發(fā)實戰(zhàn)
9.Spark與Hadoop的集成解決方案實踐
Spark平臺與各個組件的實踐操作訓練1.部署與配置Spark集群，以及Spark性能調(diào)優(yōu)
2.構建Spark開發(fā)環(huán)境
3.Spark程序運行以及操作
4.SparkSQL應用操作實訓
5.SparkStreaming應用操作實訓
6.SparkMLib應用操作實訓
7.SparkGraphX應用操作實訓
8.SparkR應用操作實訓
9.Spark與Hbase集成數(shù)據(jù)分析實驗實訓
第三天下午
Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺架構及其應用實踐1.Storm流式處理系統(tǒng)的平臺架構和工作原理
2.Storm關鍵技術剖析
3.Storm集群安裝部署與配置優(yōu)化
4.Storm日志流數(shù)據(jù)分析項目應用實戰(zhàn)
5.Storm和Hadoop，Spark的應用集成項目實踐
大數(shù)據(jù)智能化ETL操作工具以及Hadoop集群運維監(jiān)控工具平臺應用1.Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應用
2.Sqoop導入導出數(shù)據(jù)的工作原理，以及Sqoop集群安裝部署與配置
3.Kettle集群的平臺架構、核心技術工作原理以及應用案例
4.Kettle大數(shù)據(jù)ETL工具的部署與配置，以及應用實戰(zhàn)
5.利用Sqoop實現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導入導出交互程序
6.Hadoop大數(shù)據(jù)運維監(jiān)控管理系統(tǒng)HUE平臺的安裝部署與應用配置
7.Hadoop運維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari平臺的安裝部署與應用配置
8.Hadoop集群運維系統(tǒng)Ganglia,Nagios的安裝部署與應用配置
大數(shù)據(jù)分布式采集與分布式消息訂閱系統(tǒng)及其應用實踐（可選）1.Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型、平臺架構、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
2.Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應用介紹、平臺架構、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及其應用實踐（可選）1.Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構、核心關鍵技術剖析
2.Impala實時查詢系統(tǒng)的部署與應用開發(fā)實踐
3.Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫集群架構以及核心技術剖析
4.Redis集群的部署與應用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)應用實踐（可選）1.Cassandra集群的平臺架構以及核心關鍵技術
2.Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據(jù)對象分布策略
3.Cassandra集群的安裝部署與配置優(yōu)化
4.Cassandra應用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
大數(shù)據(jù)項目應用完整實踐與咨詢討論1.根據(jù)講師布置的實際應用案例，開展大數(shù)據(jù)完整項目部署設計和應用開發(fā)實踐
2.大數(shù)據(jù)項目的需求分析、應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論
第四天學習考核與行業(yè)經(jīng)驗交流

大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構應用培訓