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大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐培訓(xùn)

 
  班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
  實驗設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
       ☆注重質(zhì)量☆邊講邊練

       ☆合格學(xué)員免費推薦工作
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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 目標收益
    本課程將為大家全面而又深入的介紹Spark、Hadoop平臺的構(gòu)建流程,涉及Spark、Hadoo系統(tǒng)基礎(chǔ)知識,概念及架構(gòu), Spark、Hadoo實戰(zhàn)技巧,Spark、Hadoo經(jīng)典案例等。
    通過本課程實踐,幫助學(xué)員對Spark、Hadoo生態(tài)系統(tǒng)有一個清晰明了的認識;理解Spark、Hadoo系統(tǒng)適用的場景;掌握Spark、Hadoo等初中級應(yīng)用開發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Spar、Hadoo k集群,滿足生產(chǎn)環(huán)境的標準;了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。
  • 培訓(xùn)對象
  • 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。對于懷有設(shè)計疑問和問題,需要梳理解答的團隊和個人,效果最佳。
  • 學(xué)員基礎(chǔ)
  • 了解Linux系統(tǒng)及相關(guān)語言環(huán)境
  • 課程大綱
  • 主題 內(nèi)容
    Hadoop簡介和生態(tài)系統(tǒng)介紹
  • 傳統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析存在的問題
    Hadoop概述
    Hadoop與分布式文件系統(tǒng)
    Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
    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
    Hadoop版本介紹
    Hadoop與Google FS的關(guān)系
    Hadoop在國內(nèi)的使用情況和未來
  • Hadoop安裝和主要配置文件介紹
  • Hadoop安裝所需軟件介紹
    Hadoop單機安裝
    Hadoop偽分布式安裝
    Hadoop完全分布式安裝
    Hadoop三個節(jié)點安裝的配置介紹
    Hahoop多節(jié)點ssh配置
    Hadoop格式化詳解
    Hadoop核心配置文件介紹
    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文件配置詳解
    slave文件配置詳解
    Hadoop啟動和停止方法一
    —start-all.sh詳解
    —stop-all.sh詳解
    Hadoop的啟動和停止方法二
    —hadoop-deamon.sh詳解
    Hadoop安裝的常見錯誤介紹和解決方案
    使用自帶的wordcount和pi測試集群安裝是否成功
    使用Streaming來測試集群安裝是否成功
  • Hadoop組件介紹
  • Hadoop NameNode 介紹
    Hadoop SecondaryNameNode 介紹
    Hadoop DataNode 介紹
    Hadoop JobTracker 介紹
    Hadoop TaskTracker 介紹
  • Hadoop的HDFS模塊
  • HDFS架構(gòu)介紹
    HDFS原理介紹
    NameNode功能詳解
    DataNode功能詳解
    SecondaryNameNode功能詳解
    HSFD的fsimage和editslog詳解
    HDFS的block詳解
    HDFS的block的備份策略
    Hadoop的機架感知配置
    HDFS的shell命令介紹
    HDFS的thrift server服務(wù)介紹
    HDFS的API接口介紹
    HDFS的權(quán)限詳解
    Hadoop的客服端接入案例
  • MapReducer入門
  • Mapreduce原理
    MapReduce流程
    剖析一個MapReduce程序
    Mapper和Reducer抽象類詳解
    Mapreduce的最小驅(qū)動類
    MapReduce自帶的類型
    自定義Writables和WritableComparables
    Mapreduce的輸入InputFormats
    MapReduce的輸出OutputFormats
    Combiner詳解
    Partitioner詳解
    DistributeFileSystem詳解
    Hadoop Tools工具介紹
    Counter計數(shù)器詳解
    自定義Counter計數(shù)器
    基于Hadoop二次開發(fā)實戰(zhàn)
    MapReduce的優(yōu)化
    Map和Reduce的個數(shù)設(shè)置
    Hadoop小文件優(yōu)化
    任務(wù)調(diào)度
    默認的任務(wù)調(diào)度
    公平任務(wù)調(diào)度
    能力任務(wù)調(diào)度
    使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
    MapReduce的單元測試
  • Hive
  • Hive和Pig基礎(chǔ)
    Hive、Impala和presto的比較
    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
    HiveCli的基本用法
    Hive的server啟動
    HQL基本語法
    Hive的加載數(shù)據(jù)本地加載和HDFS加載
    Hive的partition詳解
    Hive的存儲方式詳解
    RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE
    Hive的UDF和UDAF
    Hive的transform詳解
    Hive的JDBC連接
  • Sqoop介紹
  • Sqoop是什么
    Sqoop安裝
    Sqoop把mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS
    Sqoop把HDFS數(shù)據(jù)導(dǎo)入Mysql
    Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive
    Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive分區(qū)
  • Hadoop集群配置和維護
  • Hadoop集群的部署要點
    NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker機器的配置要求
    dataNode與tasktracker機器的配置要求
    Hadoop集群管理的工具介紹
    Ganglia和nigos監(jiān)控Hadoop集群介紹
    Ambri介紹
    添加和刪除節(jié)點演示
    Namenode的單點解決方案
    NameNode的NFS備份介紹
    集群所有dataNode掛掉的故障介紹
    集群NameNode的fsimage丟掉恢復(fù)方法
    Hadoop集群維護的注意點
  • Hbase使用
  • Hbase原理
    Hmaster詳解
    RegionServer詳解
    Zookeeper介紹
    Hbase安裝
    Hbase邏輯視圖介紹
    Hbase物理視圖介紹
    Hbase的二級索引介紹
    Hbase的DDL和DML
    Hbase表的設(shè)計案例
    Hbase的import功能介紹
    MapReduce操作Hbase
    Hbase的thriftServer介紹
    Hbase的API介紹
    Hbase使用場景介紹
    Hbase案例分析
  • 大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的運用
  • 大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的使用介紹
    離線計算框架介紹
    流式計算框架介紹
    內(nèi)存計算框架介紹
    內(nèi)存流式計算介紹
    大數(shù)據(jù)實時請求框架介紹
    大數(shù)據(jù)在移動的案例介紹
    大數(shù)據(jù)在銀行的案例介紹
    大數(shù)據(jù)在阿里的案例介紹
  • Spark生態(tài)介紹
  • Spark產(chǎn)生背景
    Spark(內(nèi)存計算框架)
    SparkSteaming(流式計算框架)
    SparkSQL(ad-hoc)
    Mllib(MachineLearning)
    GraphX(bagel將被代)
  • spark安裝部署
  • Spark安裝簡介
    Spark的源碼編譯
    SparkStandalone安裝
    SparkStandaloneHA安裝
    Spark應(yīng)用程序部署工具spark-submit
  • 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)
    SparkonStandalone運行過程
    SparkonYARN運行過程
    Spark運行實例解析
    SparkonStandalone實例解析
    SparkonYARN實例解析
  • SparkSQL原理和實踐
  • SparkSQL原理
    SparkSQL的Catalyst優(yōu)化器
    SparkSQL內(nèi)核
    SparkSQL和Hive
    SparkSQL的實例和編程
    SparkSQL的實例操作demo
    SparkSQL的編程
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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