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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 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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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. Hadoop大数据时代培训
      Hadoop大数据时代:Hadoop&YarnSpark企业级最佳实践培训
    培训内容
    第一部分
    第1个主题:Hadoop三问(彻底理解Hadoop)
    1、 Hadoop为什么是云计算分布式大数据的事实开源标准软件框架?
    2、Hadoop的具体是如何工作?
    3、Hadoop的生态架构和每个模块具体的功能是什么?
    第2个主题:Hadoop集群与管理(具备构建并驾驭Hadoop集群能力)
    1、 Hadoop集群的搭建
    2、 Hadoop集群的监控
    3、 Hadoop集群的管理
    4、 集群下运行MapReduce程序
    第3主题:彻底掌握HDFS(具备开发自己网盘的能力)
    1、HDFS体系架构剖析
    2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架构
    3、保证NodeName高可靠性最佳实践
    4、DataNode中Block划分的原理和具体存储方式
    5、修改Namenode、DataNode数据存储位置
    6、使用CLI操作HDFS
    7、使用Java操作HDFS
    第4主题:彻底掌握HDFS(具备修改HDFS具体源码实现的能力)
    1、RPC架构剖析
    2、源码剖析Hadoop构建于RPC之上
    3、源码剖析HDFS的RPC实现
    4、源码剖析客户端与与NameNode的RPC通信
    第二部分
    第1个主题:彻底掌握MapReduce(从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力)
    1、MapReduce执行的经典步骤
    2、wordcount运行过程解析
    3、Mapper和Reducer剖析
    4、自定义Writable
    5、新旧API的区别以及如何使用就API
    6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行运行
    第2个主题:彻底掌握MapReduce(具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力)
    1、 Hadoop是如何把HDFS文件转化为键值对的?
    2、 源码剖析Hadoop读取HDFS文件并转化为键值对的过程实现
    3、 源码剖析转化为键值对后供Map调用的过程实现
    第3个主题:彻底掌握MapReduce(具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力)
    1、 Hadoop内置计数器及如何自定义计数器
    2、 Combiner具体的作用和使用以及其使用的限制条件
    3、 Partitioner的使用最佳实践
    4、 Hadoop内置的排序算法剖析
    5、 自定义排序算法
    6、 Hadoop内置的分组算法
    7、 自定义分组算法
    8、 MapReduce常见场景和算法实现
    第4个主题:某知名电商公司Hadoop实施全程揭秘(具备掌握商业级别Hadoop的分析、开发、部署的全过程的能力)
    通过电商公司现场案例展示商业级别一个完整项目的分析、开发、部署的全过程
    第三部分
    第1个主题:YARN(具备理解和使用YARN的能力)
    1、YARN的设计思想
    2、YARN的核心组件
    3、YARN的共组过程
    4、YARN应用程序编写
    第2个主题:ResourceManager深度剖析(具备深刻理解ResourceManager的能力)
    1、ResourceManager的架构
    2、ClientRMService 与AdminService 
    3、NodeManager
    4、 Container
    5、 Yarn的 HA机制
    第3个主题:NodeManager深度剖析(具备掌握NodeManager及Container的能力)
    1、 NodeManager架构
    2、 Container Management
    3、 Container  lifecycle
    4、  资源管理与隔离
    第4堂课:Spark的架构设计(具备掌握Spark架构的能力)
    1.1 Spark生态系统剖析
    1.2 Spark的架构设计剖析
    1.3 RDD计算流程解析
    1.4 Spark的出色容错机制
    第四部分
    第1堂课:深入Spark内核
    1 Spark集群
    2 任务调度
    3 DAGScheduler
    4 TaskScheduler
    5 Task内部揭秘
    第2堂课:Spark SQL
    1 Parquet支持
    2 DSL
    3 SQL on RDD
    第3堂课:Spark的机器学习
    1 LinearRegression
    2 K-Means
    3 Collaborative Filtering
    第4堂课:Spark的图计算GraphX
    1 Table Operators
    2 Graph Operators
    3 GraphX
     

  2.  
     












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