 班.级.规.模.及.环.境--热.线:4008699035 手.机:15921673576( 微.信.同.号) |
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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上.课.时.间.和.地.点 |
上课地点：【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：即将开课，详情请咨询客服！ |
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| 质.量.保.障 |
1、免费重修；
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课程大纲 |
目标收益
本课程将为大家全面而又深入的介绍大数据平台的构建流程，涉及分布式数据收集，大数据存储，资源管理及分布式计算框架等。本课程重点以Hadoop和Spark两大生态系统作为基准进行介绍，涉及Flume， HDFS, Hbase，YARN，MapReduce，Hive， Zookeeper， Spark，Storm，Spark Streaming等主流的大数据开源系统架构及应用经验。
培训对象
各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
学员基础
了解Java语言、Linux系统；
课程大纲
主题内容
大数据架构概述1.1 大数据层级架构及各层软件设计要求，包括数据收集、存储、计算框、应用
1.2 Hadoop生态系统概述以及版本演化，并给出版本选择建议。
1.3 Spark生态系统概述及其特点，并与Hadoop对比
数据收集系统Flume与Sqoop2. 使用flume和sqoop两个系统将外部流式数据（比如网站日志，用户行为数据等）、关系型数据库（比如MySQL、Oracle等）中的数据导入Hadoop中进行分析和挖掘
大数据存储系统HDFS与HBase3.1与HDFS 1.0进行对比介绍2.0原理、特性与基本架构（快照、缓存、异构存储）。
3.2 HBase原理，基本架构与案例分析
3.3 HBase应用场景、原理和架构，典型应用案例（互联网、银行）
集群资源管理与调度系统4. 介绍 YARN应用场景、基本架构与资源调度
Zookeeper部署及典型应用5. 介绍Zookeeper是什么，基本原理及在应用
大数据计算平台介绍主流的三大类大数据计算框架，分别是批处理、交互式计算和流式计算框架，并选取当下主流的开源实现进行介绍。
6.1 批处理计算框架
（1）MapReduce 2.0基本原理与架构、程序编写（使用java、C++、php语言）。
（2）数据分析系统Hive与Pig应用与比较，如何使用其中的海量数据
（3）Spark计算框架，背景及应用案例
6.2 交互式计算框架，Impala和presto应用场景，基本架构和典型应用案例
6.3 流式/实时计算框架，storm、Spark Streaming基本架构特点，及应用案例
数据挖掘与机器学习库7. Mahout与MLlib两个主流的分布式数据挖掘与机器学习库的实现以及应用案例。 |
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