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大數據(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐課程

 
  班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數限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(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/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】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
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  質量保障

       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學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
 
  • 培訓對象
  • 各類 IT/軟件企業和研發機構的軟件架構師、軟件設計師、程序員。對于懷有設計疑問和問題,需要梳理解答的團隊和個人,效果最佳。
  • 學員基礎
  • 了解Linux系統及相關語言環境
  • 課程大綱
  • 主題 內容
    Hadoop簡介和生態系統介紹
  • 傳統大規模數據分析存在的問題
    Hadoop概述
    Hadoop與分布式文件系統
    Hadoop生態系統
    Hadoop的行業應用案例分析
    Hadoop在云計算和大數據的位置和關系
    Hadoop版本介紹
    Hadoop與Google FS的關系
    Hadoop在國內的使用情況和未來
  • 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三個節點安裝的配置介紹
    Hahoop多節點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服務介紹
    HDFS的API接口介紹
    HDFS的權限詳解
    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計數器詳解
    自定義Counter計數器
    基于Hadoop二次開發實戰
    MapReduce的優化
    Map和Reduce的個數設置
    Hadoop小文件優化
    任務調度
    默認的任務調度
    公平任務調度
    能力任務調度
    使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
    MapReduce的單元測試
  • Hive
  • Hive和Pig基礎
    Hive、Impala和presto的比較
    Hive的作用和原理說明
    Hadoop倉庫和傳統數據倉庫的協作關系
    Hadoop/Hive倉庫數據數據流
    Hive部署和安裝
    HiveCli的基本用法
    Hive的server啟動
    HQL基本語法
    Hive的加載數據本地加載和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數據導入HDFS
    Sqoop把HDFS數據導入Mysql
    Sqoop吧Mysql數據導入Hive
    Sqoop吧Mysql數據導入Hive分區
  • 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監控Hadoop集群介紹
    Ambri介紹
    添加和刪除節點演示
    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
  • 大數據在國內的運用
  • 大數據在國內的使用介紹
    離線計算框架介紹
    流式計算框架介紹
    內存計算框架介紹
    內存流式計算介紹
    大數據實時請求框架介紹
    大數據在移動的案例介紹
    大數據在銀行的案例介紹
    大數據在阿里的案例介紹
  • Spark生態介紹
  • Spark產生背景
    Spark(內存計算框架)
    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應用程序部署工具spark-submit
  • Spark運行架構和解析
  • Spark的運行架構
    基本術語
    運行架構
    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優化器
    SparkSQL內核
    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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