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大数据(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析与实践培训

 
  班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 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】:北京中山学院/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
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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       ☆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
 
  • 培训对象
  • 各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题,需要梳理解答的团队和个人,效果最佳。
  • 学员基础
  • 了解Linux系统及相关语言环境
  • 课程大纲
  • 主题 内容
    Hadoop简介和生态系统介绍
  • 传统大规模数据分析存在的问题
    Hadoop概述
    Hadoop与分布式文件系统
    Hadoop生态系统
    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
    Hadoop版本介绍
    Hadoop与Google FS的关系
    Hadoop在国内的使用情况和未来
  • Hadoop安装和主要配置文件介绍
  • Hadoop安装所需软件介绍
    Hadoop单机安装
    Hadoop伪分布式安装
    Hadoop完全分布式安装
    Hadoop三个节点安装的配置介绍
    Hahoop多节点ssh配置
    Hadoop格式化详解
    Hadoop核心配置文件介绍
    核心配置文件core-site.xml
    HDFS配置文件hdfs-site.xml
    Mapreduce配置文件mapred-site.xml
    master文件配置详解
    slave文件配置详解
    Hadoop启动和停止方法一
    —start-all.sh详解
    —stop-all.sh详解
    Hadoop的启动和停止方法二
    —hadoop-deamon.sh详解
    Hadoop安装的常见错误介绍和解决方案
    使用自带的wordcount和pi测试集群安装是否成功
    使用Streaming来测试集群安装是否成功
  • Hadoop组件介绍
  • Hadoop NameNode 介绍
    Hadoop SecondaryNameNode 介绍
    Hadoop DataNode 介绍
    Hadoop JobTracker 介绍
    Hadoop TaskTracker 介绍
  • Hadoop的HDFS模块
  • HDFS架构介绍
    HDFS原理介绍
    NameNode功能详解
    DataNode功能详解
    SecondaryNameNode功能详解
    HSFD的fsimage和editslog详解
    HDFS的block详解
    HDFS的block的备份策略
    Hadoop的机架感知配置
    HDFS的shell命令介绍
    HDFS的thrift server服务介绍
    HDFS的API接口介绍
    HDFS的权限详解
    Hadoop的客服端接入案例
  • MapReducer入门
  • Mapreduce原理
    MapReduce流程
    剖析一个MapReduce程序
    Mapper和Reducer抽象类详解
    Mapreduce的最小驱动类
    MapReduce自带的类型
    自定义Writables和WritableComparables
    Mapreduce的输入InputFormats
    MapReduce的输出OutputFormats
    Combiner详解
    Partitioner详解
    DistributeFileSystem详解
    Hadoop Tools工具介绍
    Counter计数器详解
    自定义Counter计数器
    基于Hadoop二次开发实战
    MapReduce的优化
    Map和Reduce的个数设置
    Hadoop小文件优化
    任务调度
    默认的任务调度
    公平任务调度
    能力任务调度
    使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
    MapReduce的单元测试
  • Hive
  • Hive和Pig基础
    Hive、Impala和presto的比较
    Hive的作用和原理说明
    Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
    Hadoop/Hive仓库数据数据流
    Hive部署和安装
    HiveCli的基本用法
    Hive的server启动
    HQL基本语法
    Hive的加载数据本地加载和HDFS加载
    Hive的partition详解
    Hive的存储方式详解
    RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE
    Hive的UDF和UDAF
    Hive的transform详解
    Hive的JDBC连接
  • Sqoop介绍
  • Sqoop是什么
    Sqoop安装
    Sqoop把mysql数据导入HDFS
    Sqoop把HDFS数据导入Mysql
    Sqoop吧Mysql数据导入Hive
    Sqoop吧Mysql数据导入Hive分区
  • Hadoop集群配置和维护
  • Hadoop集群的部署要点
    NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker机器的配置要求
    dataNode与tasktracker机器的配置要求
    Hadoop集群管理的工具介绍
    Ganglia和nigos监控Hadoop集群介绍
    Ambri介绍
    添加和删除节点演示
    Namenode的单点解决方案
    NameNode的NFS备份介绍
    集群所有dataNode挂掉的故障介绍
    集群NameNode的fsimage丢掉恢复方法
    Hadoop集群维护的注意点
  • Hbase使用
  • Hbase原理
    Hmaster详解
    RegionServer详解
    Zookeeper介绍
    Hbase安装
    Hbase逻辑视图介绍
    Hbase物理视图介绍
    Hbase的二级索引介绍
    Hbase的DDL和DML
    Hbase表的设计案例
    Hbase的import功能介绍
    MapReduce操作Hbase
    Hbase的thriftServer介绍
    Hbase的API介绍
    Hbase使用场景介绍
    Hbase案例分析
  • 大数据在国内的运用
  • 大数据在国内的使用介绍
    离线计算框架介绍
    流式计算框架介绍
    内存计算框架介绍
    内存流式计算介绍
    大数据实时请求框架介绍
    大数据在移动的案例介绍
    大数据在银行的案例介绍
    大数据在阿里的案例介绍
  • Spark生态介绍
  • Spark产生背景
    Spark(内存计算框架)
    SparkSteaming(流式计算框架)
    SparkSQL(ad-hoc)
    Mllib(MachineLearning)
    GraphX(bagel将被代)
  • spark安装部署
  • Spark安装简介
    Spark的源码编译
    SparkStandalone安装
    SparkStandaloneHA安装
    Spark应用程序部署工具spark-submit
  • Spark运行架构和解析
  • Spark的运行架构
    基本术语
    运行架构
    SparkonStandalone运行过程
    SparkonYARN运行过程
    Spark运行实例解析
    SparkonStandalone实例解析
    SparkonYARN实例解析
  • SparkSQL原理和实践
  • SparkSQL原理
    SparkSQL的Catalyst优化器
    SparkSQL内核
    SparkSQL和Hive
    SparkSQL的实例和编程
    SparkSQL的实例操作demo
    SparkSQL的编程
 

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