大數(shù)據(jù)平臺搭建與高性能計算最佳實戰(zhàn)培訓(xùn)班(北京,2月5-8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】深圳,2018年1月19-22日;北京,2018年2月5-8日
【培訓(xùn)地點】深圳、北京
【課程背景】
根據(jù)黨中央和國務(wù)院“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃戰(zhàn)略布局,落實國務(wù)院促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要,響應(yīng)工業(yè)和信息化部培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)高端人才的號召,特推出了大數(shù)據(jù)平臺搭建與高性能計算實戰(zhàn)課程培訓(xùn)班。通過專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)體系與業(yè)界真實案例來全面提升大數(shù)據(jù)項目高管、大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)師,以及大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師與大數(shù)據(jù)應(yīng)用設(shè)計人員的專業(yè)水平,旨在培養(yǎng)專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)專家,培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新型人才,促進大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行業(yè)內(nèi)部及跨行業(yè)進行實施應(yīng)用,以及企事業(yè)單位的大數(shù)據(jù)項目開發(fā)和落地,并利用大數(shù)據(jù)提升競爭力優(yōu)勢。
【課程特色】
1.課程培訓(xùn)業(yè)界最流行、應(yīng)用最廣泛的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。
強化大數(shù)據(jù)平臺的分布式集群架構(gòu)和核心關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應(yīng)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(yīng)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(xùn)練案例,完全覆蓋
Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺的應(yīng)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(xí),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(shù)與業(yè)務(wù)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(shù)剖析和實戰(zhàn)案例相結(jié)合的方式開展互動教學(xué)、強化以建立大數(shù)據(jù)項目解決方案為主體的應(yīng)用開發(fā)、技術(shù)討論與交流咨詢,在學(xué)習(xí)的同時促進講師學(xué)員之間的交流,讓每個學(xué)員都能在課程培訓(xùn)過程中學(xué)到實實在在的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識體系,以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實戰(zhàn)技能,具備實際大數(shù)據(jù)應(yīng)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(xué)員需求,增設(shè)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(xué)員的實際情況微調(diào)授課內(nèi)容,由講師帶著全部學(xué)員積極討論,并給出一定的時間讓學(xué)員上臺發(fā)言,現(xiàn)場剖析問題的癥結(jié),規(guī)劃出可行的解決方案。
【課程目標(biāo)】
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)外最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)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(yīng)用案例,從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項目
中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)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(shù)體系;
5.掌握大數(shù)據(jù)采集技術(shù);
6.掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù);
7.掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù);
8.掌握大數(shù)據(jù)倉庫與統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)技術(shù);
9.掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能(BI)技術(shù);
10.掌握大數(shù)據(jù)離線處理技術(shù);
11.掌握Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術(shù);
12.掌握基于內(nèi)存計算的大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù);
13.掌握大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識和應(yīng)用實戰(zhàn);
14.深入理解大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)和使用場景;
15.嫻熟運用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿足實際項目需求;
16.熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺進行應(yīng)用程序開發(fā)、集群運維
管理和性能調(diào)優(yōu)技巧。
【課程大綱】
第一天
上午
大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
1.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程
2.大數(shù)據(jù)的4V特征,以及與云計算的關(guān)系
3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價值分析
4.業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢與應(yīng)用趨勢
5.大數(shù)據(jù)項目的系統(tǒng)與技術(shù)選型,及落地實施的挑戰(zhàn)
6.“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、零售批發(fā)、電信運營商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、電子政務(wù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實踐與應(yīng)用案例介紹
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案
1.大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹
2.主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
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.大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方案比較
大數(shù)據(jù)計算模型(一)——批處理MapReduce
1.MapReduce產(chǎn)生背景與適用場景
2.MapReduce計算模型的基本原理
3.MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程
4.MapReduce基本組件,JobTracker和TaskTracker
5.MapReduce高級編程應(yīng)用,Combiner和Partitioner
6.MapReduce性能優(yōu)化技巧
7.MapReduce案例分析與開發(fā)實踐操作
第一天
下午
大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)與應(yīng)用實踐
1.分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場景
2.HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與工作原理
3.HDFS核心組件技術(shù)講解
4.HDFS高可用保證機制
5.HDFS集群的安裝、部署與配置,熟練HDFS shell命令操作
6.分布式小文件存儲系統(tǒng)的平臺架構(gòu)、核心技術(shù)與應(yīng)用場景
7.分布式對象存儲系統(tǒng)的平臺架構(gòu)、核心技術(shù)與應(yīng)用場景
Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展,以及應(yīng)用實踐操作
1.Hadoop的發(fā)展歷程
2.Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈系統(tǒng)與工具全貌介紹
3.Hadoop 1.0的核心組件與適用范圍
4.Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理,以及與Hadoop 1.0的區(qū)別
5.Hadoop資源管理與作業(yè)調(diào)度機制
6.Hadoop 常用性能優(yōu)化技術(shù)
7.Hadoop集群安裝與部署實踐,以及MapReduce程序在YARN上執(zhí)行
第二天
上午
大數(shù)據(jù)計算模型(二)——實時處理/內(nèi)存計算 Spark
1.MapReduce計算模型的瓶頸
2.Spark產(chǎn)生動機、基本概念與適用場景
3.Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機制
4.Spark實時處理平臺運行架構(gòu)與核心組件
5.Spark容錯機制
6.Spark作業(yè)調(diào)度機制
7.Scala開發(fā)介紹與實踐
8.Spark集群部署與配置實踐,Spark開發(fā)環(huán)境構(gòu)建,Spark案例程序分析,Spark程序開發(fā)與運行,Spark與Hadoop集群集成實踐
第二天
下午
大數(shù)據(jù)倉庫查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala,以及應(yīng)用實踐
1.基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景
2.Hive數(shù)據(jù)倉庫的平臺架構(gòu)與核心技術(shù)剖析
3.Hive metastore的工作機制與應(yīng)用
4.Hive數(shù)據(jù)倉庫實踐:Hive集群安裝部署,數(shù)據(jù)倉庫表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作,Hive SQL操作,Hive客戶端操作
5.基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫SparkSQL基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景
6.Spark SQL實時數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)原理與工作機制
7.SparkSQL應(yīng)用分析與操作實踐
8.基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Impala基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景
9.Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)剖析
Hadoop集群運維監(jiān)控工具
1.Hadoop大數(shù)據(jù)運維監(jiān)控管理系統(tǒng)HUE平臺介紹
2.Hadoop運維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹
3. 第三方運維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios
第三天
上午
大數(shù)據(jù)計算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming
1.流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場景與流數(shù)據(jù)處理的特點
2.流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺架構(gòu)與集群工作原理
3.Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機制
4.Storm編程模型與基本開發(fā)模式
5.Storm數(shù)據(jù)流分組
6.Storm可靠性保證與Acker機制
7.Storm應(yīng)用案例分析與實踐:Storm集群安裝部署,Storm程序開發(fā)運行操作實踐,Storm與Hadoop集群的集成
8.流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型
9.Spark Streaming工作機制
大數(shù)據(jù)ETL操作工具,與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)
1.Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用
2.Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理,以及Sqoop工具的安裝部署與實踐操作,利用Sqoop實現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出交互
3.Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu)
4.Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺架構(gòu),及其使用模式
第三天
下午 面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用實踐
1.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫瓶頸,以及NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展,概念,分類,及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場景下的適用范圍
2.列存儲NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase簡介與數(shù)據(jù)模型剖析
3.HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫機制,ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用
4.HBase表設(shè)計模式與primary key設(shè)計規(guī)范
5.HBase分布式集群安裝、部署與操作實踐
6.文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫MongoDB簡介與數(shù)據(jù)模型剖析
7.MongoDB集群模式、讀寫機制與常用API操作
8.Cassandra分布式數(shù)據(jù)庫的平臺架構(gòu)以及關(guān)鍵技術(shù)
9.Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據(jù)分布策略,以及NWR策略
10.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫Redis簡介與數(shù)據(jù)模型剖析
11.Redis多實例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)
12.NewSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)簡介及其適用場景
大數(shù)據(jù)項目選型、實施、優(yōu)化等問題交流討論
大數(shù)據(jù)項目的需求分析、應(yīng)用實施、系統(tǒng)優(yōu)化,以及解決方案等咨詢與交流討論
第四天 學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流
【講師介紹】
鐘老師,曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師,F(xiàn)任職于中科院某研究所,高級工程師,副高職稱,博士畢業(yè)于中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所,獲工學(xué)博士學(xué)位(計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方向)。云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)系列課程建設(shè)與教學(xué)專家。近六年來帶領(lǐng)團隊主要從事大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)項目的研發(fā)與IT項目管理工作。鐘老師有著多年的企業(yè)內(nèi)訓(xùn)和公開課培訓(xùn)講師經(jīng)歷,主要講授大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、IT信息軟件項目管理、企業(yè)信息化規(guī)劃與管理、IT戰(zhàn)略規(guī)劃與企業(yè)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心主機規(guī)劃與IDC系統(tǒng)運營等企業(yè)實戰(zhàn)類培訓(xùn)課程。鐘老師將原理技術(shù)剖析和應(yīng)用實戰(zhàn)相結(jié)合的授課風(fēng)格受到廣大公開課學(xué)員和企業(yè)內(nèi)訓(xùn)學(xué)員的歡迎。
蔣老師,曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。清華大學(xué)博士,云計算專家 熟悉主流的云計算平臺,并有商業(yè)與開源云計算平臺的實踐經(jīng)驗,對云計算關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實踐經(jīng)驗,如分布式系統(tǒng)、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)、云存儲等,參與并領(lǐng)導(dǎo)多個大型云計算項目。對大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實踐經(jīng)驗,如NoSQL數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。
【費用及報名】
1、費用:培訓(xùn)費5800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))