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关于举办大数据Hadoop与Spark架构应用实战

培训对象: 对本课程感兴趣的企业相关人员。

课程目标: 1.深刻理解在“互联网+”时代下大数据的产生背景、发展历程和演化趋势; 2.了解业界市场需求和国内外最新的大数据技术潮流,洞察大数据的潜在价值。

费用说明: 所有的课程和场地费用

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关于举办大数据Hadoop与Spark架构应用实战课程介绍

第 一天上午:大数据技术基础

1.大数据的产生背景、发展历程

2.大数据和云计算的关系

3.大数据应用需求以及潜在价值分析

4.业界新的大数据技术发展态势与应用趋势

5.大数据项目的技术选型与架构设计

6.“互联网 ”时代下的电子商务、制造业、零售批发业、电信运营商、互联网金融业、网上银行、电子政务、移动互联网、教育信息化等行业应用实践与应用案例剖析

业界主流的大数据技术产品与项目解决方案

1.国内外主流的大数据解决方案介绍

2.当前大数据解决方案与传统数据库方案的剖析比较

3.Apache大数据平台方案剖析

4.CDH大数据平台方案剖析

5.HDP大数据平台方案剖析

6.开源的大数据生态系统平台剖析

Hadoop大数据平台剖析

1.Hadoop的发展历程以及产业界的实际应用介绍

2.Hadoop大数据平台架构

3.基于Hadoop平台的PB级大数据存储管理与分析处理的工作原理与机制

4.Hadoop的核心组件剖析

第 一天下午:大数据分布式存储系统原理及其应用实践

1.分布式文件系统HDFS的简介

2.HDFS系统的主从式平台架构和工作原理

3.HDFS核心组件技术讲解

4.基于HDFS的大型存储系统应用开发实战

5.HDFS集群的安装、部署、配置与性能优化实践

6.HDFS与Linux NFS3交互技术以及本地化部署应用实践

7.分布式键值存储系统的平台架构、核心技术以及应用开发

8.PB级大数据存储项目的案例分析

大数据MapReduce与Yarn并行处理平台

1.MapReduce并行计算模型

2.MapReduce作业执行与调度技术

3.第二代大数据计算框架Yarn的工作原理以及DAG并行执行机制

4.MapReduce应用开发环境的部署,以及大数据并行处理应用程序开发

5.MapReduce高级编程技巧与性能优化实践

6.MapReduce与Yarn大数据分析处理案例分析

Hadoop应用实践操作训练

1.部署与配置HDFS,熟练操作HDFS SHELL,HDFS与NFS操作,以及HDFS API开发实践

2.部署与配置MapReduce与Yarn及其开发实践

3.Hadoop的Linux二次开发环境部署与配置

第二天上午:HBase分布式数据库管理系统

1.NoSQL数据库与NewSQL数据库技术介绍,及其在半结构化和非结构化大数据方面的应用实践

2.HBase分布式数据库简介、数据模型以及工作原理

3.HBase分布式数据库集群的平台架构和关键技术剖析

4.HBase应用项目开发技巧,以及客户端开发实战

5.HBase表设计与数据操作以及数据库管理API调用

6.HBase集群的安装部署与配置优化

7.ZooKeeper分布式协调服务系统的工作原理、平台架构、集群部署与配置应用实战

8.HBase集群的运维与监控管理

HBase半结构化数据管理应用实践操作训练

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