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曙海教育集團(tuán)
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大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實(shí)踐培訓(xùn)

 
  班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
      每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,互動(dòng)授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點(diǎn)
上部份地點(diǎn):【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)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(hào)(中和大道)【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)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(kāi)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
  實(shí)驗(yàn)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(fèi)推薦工作
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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng);
       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(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū),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(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽(yù),端海的證書(shū)受到廣泛認(rèn)可。

部份程大綱
 
  • 目標(biāo)收益
    本課程將為大家全面而又深入的介紹Spark、Hadoop平臺(tái)的構(gòu)建流程,涉及Spark、Hadoo系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí),概念及架構(gòu), Spark、Hadoo實(shí)戰(zhàn)技巧,Spark、Hadoo經(jīng)典案例等。
    通過(guò)本課程實(shí)踐,幫助學(xué)員對(duì)Spark、Hadoo生態(tài)系統(tǒng)有一個(gè)清晰明了的認(rèn)識(shí);理解Spark、Hadoo系統(tǒng)適用的場(chǎng)景;掌握Spark、Hadoo等初中級(jí)應(yīng)用開(kāi)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(biāo)準(zhǔn);了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個(gè)行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。
  • 培訓(xùn)對(duì)象
  • 各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員。對(duì)于懷有設(shè)計(jì)疑問(wèn)和問(wèn)題,需要梳理解答的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人,效果最佳。
  • 學(xué)員基礎(chǔ)
  • 了解Linux系統(tǒng)及相關(guān)語(yǔ)言環(huán)境
  • 課程大綱
  • 主題 內(nèi)容
    Hadoop簡(jiǎn)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(wèn)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(jì)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(guó)內(nèi)的使用情況和未來(lái)
  • Hadoop安裝和主要配置文件介紹
  • Hadoop安裝所需軟件介紹
    Hadoop單機(jī)安裝
    Hadoop偽分布式安裝
    Hadoop完全分布式安裝
    Hadoop三個(gè)節(jié)點(diǎn)安裝的配置介紹
    Hahoop多節(jié)點(diǎn)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(dòng)和停止方法一
    —start-all.sh詳解
    —stop-all.sh詳解
    Hadoop的啟動(dòng)和停止方法二
    —hadoop-deamon.sh詳解
    Hadoop安裝的常見(jiàn)錯(cuò)誤介紹和解決方案
    使用自帶的wordcount和pi測(cè)試集群安裝是否成功
    使用Streaming來(lái)測(cè)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(jī)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(mén)
  • Mapreduce原理
    MapReduce流程
    剖析一個(gè)MapReduce程序
    Mapper和Reducer抽象類詳解
    Mapreduce的最小驅(qū)動(dòng)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(jì)數(shù)器詳解
    自定義Counter計(jì)數(shù)器
    基于Hadoop二次開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
    MapReduce的優(yōu)化
    Map和Reduce的個(gè)數(shù)設(shè)置
    Hadoop小文件優(yōu)化
    任務(wù)調(diào)度
    默認(rèn)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(cè)試
  • Hive
  • Hive和Pig基礎(chǔ)
    Hive、Impala和presto的比較
    Hive的作用和原理說(shuō)明
    Hadoop倉(cāng)庫(kù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的協(xié)作關(guān)系
    Hadoop/Hive倉(cāng)庫(kù)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(dòng)
    HQL基本語(yǔ)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(chǔ)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(hù)
  • Hadoop集群的部署要點(diǎn)
    NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker機(jī)器的配置要求
    dataNode與tasktracker機(jī)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(diǎn)演示
    Namenode的單點(diǎn)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(hù)的注意點(diǎn)
  • 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(jí)索引介紹
    Hbase的DDL和DML
    Hbase表的設(shè)計(jì)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(chǎng)景介紹
    Hbase案例分析
  • 大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)的運(yùn)用
  • 大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)的使用介紹
    離線計(jì)算框架介紹
    流式計(jì)算框架介紹
    內(nèi)存計(jì)算框架介紹
    內(nèi)存流式計(jì)算介紹
    大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)請(qǐng)求框架介紹
    大數(shù)據(jù)在移動(dòng)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(jì)算框架)
    SparkSteaming(流式計(jì)算框架)
    SparkSQL(ad-hoc)
    Mllib(MachineLearning)
    GraphX(bagel將被代)
  • spark安裝部署
  • Spark安裝簡(jiǎn)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(yùn)行架構(gòu)和解析
  • Spark的運(yùn)行架構(gòu)
    基本術(shù)語(yǔ)
    運(yùn)行架構(gòu)
    SparkonStandalone運(yùn)行過(guò)程
    SparkonYARN運(yùn)行過(guò)程
    Spark運(yùn)行實(shí)例解析
    SparkonStandalone實(shí)例解析
    SparkonYARN實(shí)例解析
  • SparkSQL原理和實(shí)踐
  • SparkSQL原理
    SparkSQL的Catalyst優(yōu)化器
    SparkSQL內(nèi)核
    SparkSQL和Hive
    SparkSQL的實(shí)例和編程
    SparkSQL的實(shí)例操作demo
    SparkSQL的編程
 

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