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Hadoop与Spark大数据架构培训

 
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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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        1、免费重修;
        2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
        3、推荐机会。

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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