Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)開發(fā)與案例分析高級工程師實戰(zhàn)（北京，7月5-7日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng) www.mdpxb.com 中國培訓(xùn)資訊網(wǎng) www.e71edu.com
【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
【培訓(xùn)日期】
北京，2018年7月5-7日；杭州，2018年7月19-21日
深圳，2018年8月9-11日；北京，2018年8月23-25日
【培訓(xùn)地點】北京、杭州、深圳
【培訓(xùn)對象】各地政府，院校云計算物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)相關(guān)負(fù)責(zé)人，各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計師、程序員、技術(shù)總監(jiān)、數(shù)據(jù)挖掘負(fù)責(zé)人、數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)工程師等

【課程背景】
為貫徹落實黨中央國務(wù)院“十三五”規(guī)劃指導(dǎo)精神，實施網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略，加快建設(shè)數(shù)字中國;構(gòu)建高效信息網(wǎng)絡(luò)，推進物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展;實施“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，促進多領(lǐng)域融合發(fā)展;實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放;加強數(shù)據(jù)安全包含，全面保障信息系統(tǒng)安全;推進軍民融合發(fā)展立法。要實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，把大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，全面實施促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動，加快推動數(shù)據(jù)資源共享開放和開發(fā)應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和社會治理創(chuàng)新。加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享，促進大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用并不僅存在于一些“理工類領(lǐng)域”，它已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，將來，大數(shù)據(jù)在能源、金融、電信、汽車、消費等大多數(shù)行業(yè)都有用武之地，行業(yè)發(fā)展?jié)摿�巨大。去年，國�?nèi)數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)已是風(fēng)起云涌，其實，2016才是真正意義上的大數(shù)據(jù)元年。據(jù)IDC預(yù)測，到2020年，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將成為所有國家經(jīng)濟增長的關(guān)鍵動力。大數(shù)據(jù)分析及其相關(guān)的市場的復(fù)合年增長率將達(dá)到26.4%，在2018年全球?qū)�發(fā)展到415億美元的規(guī)模。同時，IDC認(rèn)為，到2020年大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將成為所有國家經(jīng)濟增長的關(guān)鍵動力。然而大數(shù)據(jù)架構(gòu)最火熱的莫過于Hadoop，Spark和Storm這三種

【課程目標(biāo)】
1、了解Hadoop與Spark的歷史及目前發(fā)展的現(xiàn)狀、以及Hadoop與Spark的技術(shù)特點，從而把握分布式計算框架及未來發(fā)展方向，在大數(shù)據(jù)時代能為企業(yè)的技術(shù)選型及架構(gòu)設(shè)計提供決策參考。
2、全面掌握Hadoop與Spark的架構(gòu)原理和使用場景，并通過貫穿課程的項目進行實戰(zhàn)鍛煉，從而熟練使用Hadoop進行MapReduce程序開發(fā)。課程還涵蓋了分布式計算領(lǐng)域的常用算法介紹，幫助學(xué)員為企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)自身價值。
3、深入理解Hadoop與Spark技術(shù)架構(gòu),對Hadoop與Spark運作機制有清晰全面的認(rèn)識，可以獨立規(guī)劃及部署生產(chǎn)環(huán)境的Hadoop與Spark集群，掌握Hadoop與Spark基本運維思路和方法，對Hadoop與Spark集群進行管理和優(yōu)化。

【培訓(xùn)特色】
■注重應(yīng)用：分析國內(nèi)實際情況，結(jié)合國際、國內(nèi)成功經(jīng)驗。采用實戰(zhàn)的項目，讓學(xué)員在短時間內(nèi)掌握Hadoop與Spark的搭建與配置。并進行高效的大數(shù)據(jù)清洗和分析。
■形式靈活：互動課堂、免費技術(shù)沙龍、提供云計算項目建設(shè)咨詢、大數(shù)據(jù)Hadoop平臺的搭建。

【課程大綱】
HADOOP模塊
模塊一 Hadoop在云計算技術(shù)的作用和地位
■傳統(tǒng)大規(guī)模系統(tǒng)存在的問題
■Hadoop概述
■Hadoop分布式文件系統(tǒng)
■MapReduce工作原理
■Hadoop集群剖析
■Hadoop生態(tài)系統(tǒng)對一種新的解決方案的需求
■Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析
■Hadoop在云計算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
■數(shù)據(jù)開放,數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺(DAAS)時代
■Hadoop平臺在數(shù)據(jù)云平臺(DAAS)上的天然優(yōu)勢
■數(shù)據(jù)云平臺(DAAS 平臺)組成部分
■互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)案例
■Hadoop構(gòu)建構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺
模塊二 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)介紹和演示
■Hadoop HDFS 和 MapReduce
■Hadoop數(shù)據(jù)庫之HBase
■Hadoop數(shù)據(jù)倉庫之Hive
■Hadoop數(shù)據(jù)處理腳本Pig
■Hadoop數(shù)據(jù)接口Sqoop和Flume，Scribe DataX
■Hadoop工作流引擎 Oozie
■運用Hadoop自下而上構(gòu)建大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫
■暴風(fēng)影音數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn)解析
模塊三 Hadoop組件詳解
■Hadoop HDFS 基本結(jié)構(gòu)
■Hadoop HDFS 副本存放策略
■Hadoop NameNode 詳解
■HadoopSecondaryNameNode 詳解
■Hadoop DataNode 詳解
■Hadoop JobTracker 詳解
■Hadoop TaskTracker 詳解
■Hadoop Mapper類核心代碼
■Hadoop Reduce類核心代碼
■Hadoop 核心代碼
模塊四 Hadoop安裝和部署
■Hadoop系統(tǒng)模塊組件概述
■Hadoop試驗集群的部署結(jié)構(gòu)
■Hadoop 安裝依賴關(guān)系
■Hadoop 生產(chǎn)環(huán)境的部署結(jié)構(gòu)
■Hadoop集群部署
■Hadoop 高可用配置方法
■Hadoop 集群簡單測試方法
■Hadoop 集群異常Debug方法
■Hadoop安裝部署實驗
■Red hat Linux基礎(chǔ)環(huán)境搭建
■Hadoop 單機系統(tǒng)版本安裝配置
■Hadoop 集群系統(tǒng)版本安裝和啟動配置
■使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速測試系統(tǒng)
■Hadoopcore-site，hdfs-site，mapred-site 配置詳解
模塊五 Hadoop集群規(guī)劃
■Hadoop 集群內(nèi)存要求
■Hadoop集群磁盤分區(qū)
■集群和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟��?br /> ■集群軟件的端口配置
■針對NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver 等不同組件需求推薦服務(wù)器配置
模塊六 MapReduce 算法原理
■Hadoop MapReduce 算法的原理和優(yōu)化思想
■靈活運用MapReduce 實現(xiàn)算法
■運用MapReduce 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫算法
■Select Sort GrougBy Sum Count
■Join 新進流失算法
■使用 Y-Smart 快速轉(zhuǎn)換SQL 為MapReduce 代碼
模塊七 編寫MapReduce高級程序
■使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
■MapReduce流程
■剖析一個MapReduce程序
■基本MapReduceAPI概念
■驅(qū)動代碼 Mapper、Reducer
■Hadoop流
■API 使用Eclipse進行快速開發(fā)
■新MapReduce API
■MapReduce的優(yōu)化
■MapReduce的任務(wù)調(diào)度
■MapReduce編程實戰(zhàn)
■如何利用其他Hadoop相關(guān)技術(shù)，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie等
■滿足解決實際數(shù)據(jù)分析問題的高級Hadoop API
■Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差異。
■MapReduce 實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫功能
■利用Combiners來減少中間數(shù)據(jù)
■編寫Partitioner來優(yōu)化負(fù)載平衡
■直接訪問Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）
■Hadoop的join操作
■輔助排序在Reducer方的合并
■定制Writables和WritableComparables
■使用SequenceFiles和Avro文件保存二進制數(shù)據(jù)
■創(chuàng)建InputFormats OutputFormats
■Hadoop的二次排序
■Hadoop的海量日志分析
■在Map方的合并
模塊八
集成Hadoop到現(xiàn)有工作流
及Hadoop API深入探討
■存儲系統(tǒng)
■利用Sqoop從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hadoop
■利用Flume導(dǎo)入實時數(shù)據(jù)到Hadoop
■ToolRunner介紹、使用MRUnit進行測試
■使用Configure和Close方法來進行Map/Reduce設(shè)置和關(guān)閉
■使用FuseDFS和Hadoop訪問HDFS
■使用分布式緩存（Distributed Cache）
■直接訪問Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）
■利用Combiners來減少中間數(shù)據(jù)
■編寫Partitioner來優(yōu)化負(fù)載平衡
模塊九 使用Hive和Pig開發(fā)及技巧
■Hive和Pig基礎(chǔ)
■Hive的作用和原理說明
■Hadoop倉庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)作關(guān)系
■Hadoop/Hive倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流
■Hive 部署和安裝
■Hive Cli 的基本用法
■HQL基本語法
■運用Pig 過濾用戶數(shù)據(jù)
■使用JDBC 連接Hive進行查詢和分析
■使用正則表達(dá)式加載數(shù)據(jù)
■HQL高級語法
■編寫UDF函數(shù)
■編寫UDAF自定義函數(shù)
■基于Hive腳本內(nèi)嵌Streaming 編程
模塊十 Hbase安裝和使用
Hbase 安裝部署
Hbase原理和結(jié)構(gòu)
■Hbase 運維和管理
使用Hbase+Hive 提供 OLAP SQL查詢能力
使用Hbase+Phoenix提供 OLTP SQL能力
■基于Hbase 的時間序列數(shù)據(jù)庫 OpenTsDb 結(jié)構(gòu)解析
模塊十一 Hadoop2.0 集群探索
■Hadoop2.0 HDFS 原理
■Hadoop2.0 Yarn 原理
■Hadoop2.0 生態(tài)系統(tǒng)
■基于Hadoop2.0 構(gòu)建分布式系統(tǒng)
模塊十二
Hadoop企業(yè)級別案例解析
■Hadoop 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)案例
■Hadoop 非結(jié)構(gòu)化案例
■Hbase 數(shù)據(jù)庫案例
■Hadoop 視頻分析案例
■利用大數(shù)據(jù)分析改進交通管理
■區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
■銀聯(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺
■廣東移動省公司請賬單系統(tǒng)
■上海電信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
■某通信運營商全國用戶上網(wǎng)記錄
■浙江臺州市智能交通系統(tǒng)
■移動廣州詳單實時查詢系統(tǒng)
■跨區(qū)域?qū)崟r視頻監(jiān)控系統(tǒng)
模塊十三
RedHadoop 企業(yè)版本
■運用RedHadoop快速構(gòu)建服務(wù)集群
■運用RedHadoop DW 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫
■基于RedHadoop Hive構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫平臺
■靈活運用 Hive 加速游戲數(shù)據(jù)倉庫
■基于Pig+OpenCV大規(guī)模圖像人臉識別
模塊十四
Spark
生態(tài)介紹
■Mapreduce、storm和spark模型的比較和使用場景介紹
■Spark產(chǎn)生背景
■Spark（內(nèi)存計算框架）
■SparkSteaming（流式計算框架）
■Spark SQL（ad-hoc）
■Mllib（MachineLearning）
■GraphX（bagel將被代）
■DlinkDB介紹
■SparkR介紹

模塊十五
Spark
安裝部署
■Spark安裝簡介
■Spark的源碼編譯
■Spark Standalone安裝
■Spark應(yīng)用程序部署工具spark-submit
■Spark的高可用性部署

模塊十六
Spark
運行架構(gòu)和解析
■Spark的運行架構(gòu)
■基本術(shù)語
■運行架構(gòu)
■Spark on Standalone運行過程
■Spark on YARN 運行過程
■Spark運行實例解析
■Spark on Standalone實例解析
■Spark on YARN實例解析
■比較 Standalone與YARN模式下的優(yōu)缺點
模塊十七
Spark
scala編程
■Scala基本語法與高階語法
■Scala基本語法
■Scala開發(fā)環(huán)境搭建
■Scala開發(fā)Spark應(yīng)用程序
■使用java編程
■使用scala編程
■使用python編程

【講師介紹】
張老師,曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com )資深講師。 阿里大數(shù)據(jù)高級專家，國內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)專家、虛擬化專家，對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)進行了多年的深入的研究，更主要的是這些技術(shù)在大量的實際項目中得到廣泛的應(yīng)用，因此在Hadoop開發(fā)和運維方面積累了豐富的項目實施經(jīng)驗。近年主要典型的項目有：某電信集團網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、中國移動某省移動公司請賬單系統(tǒng)和某省移動詳單實時查詢系統(tǒng)、中國銀聯(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺、某大型銀行大數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、某大型通信運營商全國用戶上網(wǎng)記錄、某省交通部門違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目、互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)和構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等。

【費用及報名】
1、費用：培訓(xùn)費6800元（含培訓(xùn)費、講義費）；如需食宿，會務(wù)組可統(tǒng)一安排,費用自理。
2、報名咨詢：4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鮑老師
3、報名流程：電話登記-->填寫報名表-->發(fā)出培訓(xùn)確認(rèn)函
4、備注：如課程已過期，請訪問我們的網(wǎng)站，查詢最新課程
5、詳細(xì)資料請訪問北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng)：www.mdpxb.com (每月在全國開設(shè)四百多門公開課，歡迎報名學(xué)習(xí))