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大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班

【課程編號(hào)】:MKT038564

【課程名稱】:

大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班

【課件下載】:點(diǎn)擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發(fā)管理培訓(xùn)

【時(shí)間安排】:2018年01月19日 到 2018年01月22日5800元/人

【授課城市】:深圳

【課程說(shuō)明】:如有需求,我們可以提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【其它城市安排】:海口 貴陽(yáng) 鄭州 煙臺(tái) 武漢 珠海 福州 上海 大連 青島 重慶 杭州 廣州 北京 成都 南寧 南京

【課程關(guān)鍵字】:深圳大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建培訓(xùn)

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課程介紹

根據(jù)黨中央和國(guó)務(wù)院“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃戰(zhàn)略布局,落實(shí)國(guó)務(wù)院促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要,響應(yīng)工業(yè)和信息化部培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)高端人才的號(hào)召,中國(guó)信息化培訓(xùn)中心特推出了大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算實(shí)戰(zhàn)課程培訓(xùn)班。通過(guò)專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)體系與業(yè)界真實(shí)案例來(lái)全面提升大數(shù)據(jù)項(xiàng)目高管、大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)師,以及大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師與大數(shù)據(jù)應(yīng)用設(shè)計(jì)人員的專業(yè)水平,旨在培養(yǎng)專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)專家,培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新型人才,促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行業(yè)內(nèi)部及跨行業(yè)進(jìn)行實(shí)施應(yīng)用,以及企事業(yè)單位的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和落地,并利用大數(shù)據(jù)提升競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)。

培訓(xùn)特色

1.課程培訓(xùn)業(yè)界最流行、應(yīng)用最廣泛的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。

強(qiáng)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分布式集群架構(gòu)和核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和大數(shù)據(jù)集群運(yùn)維實(shí)踐、以及Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用開(kāi)發(fā)與調(diào)優(yōu)的全過(guò)程沙盤(pán)模擬實(shí)戰(zhàn)。

2.通過(guò)一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目及一組實(shí)際項(xiàng)目訓(xùn)練案例,完全覆蓋Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)與運(yùn)維實(shí)踐。課堂實(shí)踐項(xiàng)目以項(xiàng)目小組的形式進(jìn)行沙盤(pán)實(shí)操練習(xí),重點(diǎn)強(qiáng)化理解Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目各個(gè)階段的工作重點(diǎn),同時(shí)掌握作為大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理者的基本技術(shù)與業(yè)務(wù)素養(yǎng)。

3.本課程的授課師資都是有著多年在一線從事Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的資深講師,采用原理技術(shù)剖析和實(shí)戰(zhàn)案例相結(jié)合的方式開(kāi)展互動(dòng)教學(xué)、強(qiáng)化以建立大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案為主體的應(yīng)用開(kāi)發(fā)、技術(shù)討論與交流咨詢,在學(xué)習(xí)的同時(shí)促進(jìn)講師學(xué)員之間的交流,讓每個(gè)學(xué)員都能在課程培訓(xùn)過(guò)程中學(xué)到實(shí)實(shí)在在的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)體系,以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)技能,具備實(shí)際大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目的動(dòng)手開(kāi)發(fā)實(shí)踐與運(yùn)維管理部署能力。授課過(guò)程中,根據(jù)學(xué)員需求,增設(shè)交流環(huán)節(jié),可將具體工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題展開(kāi)討論,講師會(huì)根據(jù)學(xué)員的實(shí)際情況微調(diào)授課內(nèi)容,由講師帶著全部學(xué)員積極討論,并給出一定的時(shí)間讓學(xué)員上臺(tái)發(fā)言,現(xiàn)場(chǎng)剖析問(wèn)題的癥結(jié),規(guī)劃出可行的解決方案。

培訓(xùn)目標(biāo)

1.深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢(shì);

2.了解業(yè)界市場(chǎng)需求和國(guó)內(nèi)外最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流,洞察大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值;

3.理解大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案及業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例,從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考;

4.掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系;

5.掌握大數(shù)據(jù)采集技術(shù);

6.掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù);

7.掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù);

8.掌握大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);

9.掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能(BI)技術(shù);

10.掌握大數(shù)據(jù)離線處理技術(shù);

11.掌握Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術(shù);

12.掌握基于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù);

13.掌握大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識(shí)和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn);

14.深入理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)和使用場(chǎng)景;

15.嫻熟運(yùn)用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿足實(shí)際項(xiàng)目需求;

16.熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、集群運(yùn)維管理和性能調(diào)優(yōu)技巧。

課程大綱

第一天 上午

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

1.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程

2.大數(shù)據(jù)的4V特征,以及與云計(jì)算的關(guān)系

3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價(jià)值分析

4.業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)與應(yīng)用趨勢(shì)

5.大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的系統(tǒng)與技術(shù)選型,及落地實(shí)施的挑戰(zhàn)

6.“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、零售批發(fā)、電信運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、電子政務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例介紹

業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案

1.大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹

2.主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹

3.Apache大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

4.CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

5.HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

6.大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案比較

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(一)——批處理MapReduce

1.MapReduce產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景

2.MapReduce計(jì)算模型的基本原理

3.MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程

4.MapReduce基本組件,JobTracker和TaskTracker

5.MapReduce高級(jí)編程應(yīng)用,Combiner和Partitioner

6.MapReduce性能優(yōu)化技巧

7.MapReduce案例分析與開(kāi)發(fā)實(shí)踐操作

第一天

下午大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐

1.分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景

2.HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與工作原理

3.HDFS核心組件技術(shù)講解

4.HDFS高可用保證機(jī)制

5.HDFS集群的安裝、部署與配置,熟練HDFS shell命令操作

6.分布式小文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的平臺(tái)架構(gòu)、核心技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景

7.分布式對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)的平臺(tái)架構(gòu)、核心技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景

Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展,以及應(yīng)用實(shí)踐操作

1.Hadoop的發(fā)展歷程

2.Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈系統(tǒng)與工具全貌介紹

3.Hadoop 1.0的核心組件與適用范圍

4.Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理,以及與Hadoop 1.0的區(qū)別

5.Hadoop資源管理與作業(yè)調(diào)度機(jī)制

6.Hadoop 常用性能優(yōu)化技術(shù)

7.Hadoop集群安裝與部署實(shí)踐,以及MapReduce程序在YARN上執(zhí)行

第二天 上午

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(二)——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark

1.MapReduce計(jì)算模型的瓶頸

2.Spark產(chǎn)生動(dòng)機(jī)、基本概念與適用場(chǎng)景

3.Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制

4.Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)運(yùn)行架構(gòu)與核心組件

5.Spark容錯(cuò)機(jī)制

6.Spark作業(yè)調(diào)度機(jī)制

7.Scala開(kāi)發(fā)介紹與實(shí)踐

8.Spark集群部署與配置實(shí)踐,Spark開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建,Spark案例程序分析,Spark程序開(kāi)發(fā)與運(yùn)行,Spark與Hadoop集群集成實(shí)踐

第二天 下午

大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala,以及應(yīng)用實(shí)踐

1.基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景

2.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的平臺(tái)架構(gòu)與核心技術(shù)剖析

3.Hive metastore的工作機(jī)制與應(yīng)用

4.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐:Hive集群安裝部署,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作,Hive SQL操作,Hive客戶端操作

5.基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)SparkSQL基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景

6.Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)原理與工作機(jī)制

7.SparkSQL應(yīng)用分析與操作實(shí)踐

8.基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Impala基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景

9.Impala實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)剖析

Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具

1.Hadoop大數(shù)據(jù)運(yùn)維監(jiān)控管理系統(tǒng)HUE平臺(tái)介紹

2.Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹

3. 第三方運(yùn)維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios

第三天 上午

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming

1.流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場(chǎng)景與流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)

2.流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺(tái)架構(gòu)與集群工作原理

3.Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機(jī)制

4.Storm編程模型與基本開(kāi)發(fā)模式

5.Storm數(shù)據(jù)流分組

6.Storm可靠性保證與Acker機(jī)制

7.Storm應(yīng)用案例分析與實(shí)踐:Storm集群安裝部署,Storm程序開(kāi)發(fā)運(yùn)行操作實(shí)踐,Storm與Hadoop集群的集成

8.流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型

9.Spark Streaming工作機(jī)制

大數(shù)據(jù)ETL操作工具,與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)

1.Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用

2.Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理,以及Sqoop工具的安裝部署與實(shí)踐操作,利用Sqoop實(shí)現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出交互

3.Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu)

4.Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺(tái)架構(gòu),及其使用模式

第三天 下午

面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用實(shí)踐

1.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸,以及NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展,概念,分類,及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的適用范圍

2.列存儲(chǔ)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析

3.HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫(xiě)機(jī)制,ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用

4.HBase表設(shè)計(jì)模式與primary key設(shè)計(jì)規(guī)范

5.HBase分布式集群安裝、部署與操作實(shí)踐

6.文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析

7.MongoDB集群模式、讀寫(xiě)機(jī)制與常用API操作

8.Cassandra分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的平臺(tái)架構(gòu)以及關(guān)鍵技術(shù)

9.Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據(jù)分布策略,以及NWR策略

10.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Redis簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析

11.Redis多實(shí)例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

12.NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)簡(jiǎn)介及其適用場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目選型、實(shí)施、優(yōu)化等問(wèn)題交流討論

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的需求分析、應(yīng)用實(shí)施、系統(tǒng)優(yōu)化,以及解決方案等咨詢與交流討論

第四天學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流

鐘老師

鐘老師 現(xiàn)任職于中科院某研究所,高級(jí)工程師,副高職稱,博士畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所,獲工學(xué)博士學(xué)位(計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方向)。中培教育的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)系列課程建設(shè)與教學(xué)專家。近六年來(lái)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主要從事大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)項(xiàng)目的研發(fā)與IT項(xiàng)目管理工作。鐘老師有著多年的企業(yè)內(nèi)訓(xùn)和公開(kāi)課培訓(xùn)講師經(jīng)歷,主要講授大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、IT信息軟件項(xiàng)目管理、企業(yè)信息化規(guī)劃與管理、IT戰(zhàn)略規(guī)劃與企業(yè)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心主機(jī)規(guī)劃與IDC系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)等企業(yè)實(shí)戰(zhàn)類培訓(xùn)課程。鐘老師將原理技術(shù)剖析和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的授課風(fēng)格受到廣大公開(kāi)課學(xué)員和企業(yè)內(nèi)訓(xùn)學(xué)員的歡迎。

蔣老師 清華大學(xué)博士,云計(jì)算專家 熟悉主流的云計(jì)算平臺(tái),并有商業(yè)與開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),對(duì)云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),如分布式系統(tǒng)、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)、云存儲(chǔ)等,參與并領(lǐng)導(dǎo)多個(gè)大型云計(jì)算項(xiàng)目。對(duì)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)處理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。

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