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Hadoop大數(shù)據(jù)平臺課程培訓(xùn)

【課程背景】
數(shù)字化浪潮是人類正在經(jīng)歷的第五次信息革命。數(shù)字化一方面使得信息的搜集、存儲、處理、分發(fā)具有了前所未有的效率；另一方面，使得信息從其附著物上分離出來，得以獨立于實物、空間和時間而存在。數(shù)字化是大數(shù)據(jù)的根本。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是對事物規(guī)律的深刻洞察。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握其特征描述，包括大數(shù)據(jù)的技術(shù)特征和大數(shù)據(jù)的價值邏輯。本次課程授課范圍為大數(shù)據(jù)的技術(shù)特征。本課程分為理論和實踐兩部分。理論部分主要帶學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的基本概念和關(guān)鍵技術(shù)，介紹當(dāng)前大數(shù)據(jù)平臺的基本架構(gòu)，重點介紹Hadoop生態(tài)系統(tǒng)框架及其HDFS、YARN、MapReduce2.0、Hbase、Zookeeper等組件的原理及應(yīng)用。帶學(xué)員了解Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的運維，幫助學(xué)員建立完整的大數(shù)據(jù)認(rèn)知體系。實踐課程為Hadoop實驗課程。帶領(lǐng)學(xué)員動手搭建Hadoop環(huán)境，完成Spark計算框架的搭建，完成XXX和XXX兩個操作實驗。

【課程特點】
授課形式：理論講解+動手實驗
時間安排：系統(tǒng)學(xué)習(xí)1天（6小時）
理論講解與動手實驗相結(jié)合。其中理論講解占50%，動手實驗占50%。

【課程收益】
1.了解大數(shù)據(jù)的基本概念、發(fā)展歷程、主流技術(shù)和應(yīng)用場景等。通過分析大數(shù)據(jù)平臺在建設(shè)、生產(chǎn)和運維過程中出現(xiàn)的問題，幫助學(xué)員逐步形成解決問題的思路。
2.通過實驗課程掌握Hadoop生態(tài)系統(tǒng)基本組件的運用。學(xué)會使用MapReduce和Spark計算框架解決實際問題。

【受眾對象】
1.云計算和電信行業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)人員、管理人員、政企客戶經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理
2.管理支持組織中數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負(fù)責(zé)人
3.希望提升自身職業(yè)能力的人員、其他對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員

【課程內(nèi)容】
一.大數(shù)據(jù)基本概念及關(guān)鍵技術(shù)
1.大數(shù)據(jù)的基本概念
●信息革命與數(shù)字化浪潮
●大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景定義和特征
●大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系
●大數(shù)據(jù)的影響
●大數(shù)據(jù)在行業(yè)的價值體現(xiàn)
2.大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)
●傳統(tǒng)架構(gòu)的局限性
●大數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)
●大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)
●大數(shù)據(jù)匯聚
●大數(shù)據(jù)處理
●大數(shù)據(jù)分析
●大數(shù)據(jù)展現(xiàn)
●大數(shù)據(jù)開放

二.大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
1.大數(shù)據(jù)平臺詳細(xì)架構(gòu)
●大數(shù)據(jù)平臺功能邏輯架構(gòu)
●Hadoop集群架構(gòu)
●MPP集群架構(gòu)
●流處理+內(nèi)存數(shù)據(jù)庫架構(gòu)
●大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)流程
●大數(shù)據(jù)平臺的管理
●大數(shù)據(jù)平臺能力開放
2.行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺
●某運營商大數(shù)據(jù)平臺
●某銀行大數(shù)據(jù)平臺
●某互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)平臺

三.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
1.初識Hadoop 
●Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
●Hadoop歷史版本變遷介紹
●Hadoop基本組件
2.Hadoop三大組件的原理
●分布式文件系統(tǒng)原理
●HDFS原理
●HDFS讀寫過程
●MapReduce基本原理
●MapReduce框架
●Wordcount案例
●MapReduce內(nèi)部邏輯
●資源管理系統(tǒng)YARN
●YARN的作用
●YARN的基本原理
3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
●Hadoop1.0～Hadoop3.0演進(jìn)歷史
●Hive和Pig優(yōu)劣勢
●Mahout工具
●Hbase原理
●Hbase數(shù)據(jù)模型
●Hbase物理模型
●ZooKeeper
●Sqoop
●Flume

四.Hadoop平臺運維
1.Hadoop平臺運維 
●自動擴(kuò)縮容
●資源監(jiān)控
●資源分配管理
●權(quán)限管理
●平臺容災(zāi)
2.Hadoop平臺運維案例 
●Hadoop集群訪問安全控制
●Hadoop存儲共享計算隔離設(shè)計
●實時查詢庫Hbase多實例
●Flume集群高可用
●HDFS磁盤檢查機(jī)制優(yōu)化

五.動手實驗
1)Hadoop安裝 
●Hadoop安裝-獲取linux操作系統(tǒng)
●Hadoop安裝-安裝JDK
●Hadoop安裝-配置hadoop
2)Hadoop的核心-HDFS簡介 
●數(shù)據(jù)管理策略
●HDFS特點
●HDFS文件讀寫操作
3)Hadoop的核心-MapReduce原理與實現(xiàn) 
●MapReduce的原理
●MapReduce的運行流程
●實驗一：WordCount單詞計數(shù)實例
●分片輸入—Map—Shuffle—Reduce過程總結(jié)
4)開發(fā)Hadoop應(yīng)用程序 
●相似度算法
●基于物品的推薦算法原理
●基于物品的推薦算法實戰(zhàn)
●實驗總結(jié)
補充章節(jié) 人工智能
1)未來已來
2)人工智能概念和應(yīng)用
3)機(jī)器學(xué)習(xí)原理
4)云計算和大數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學(xué)習(xí)
5)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺架構(gòu)

Hadoop大數(shù)據(jù)平臺課程培訓(xùn)