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“Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)與案例分析”高級(jí)工程師實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班

【課程編號(hào)】:MKT043925

【課程名稱(chēng)】:

“Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)與案例分析”高級(jí)工程師實(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(lèi)別】:研發(fā)管理培訓(xùn)

【時(shí)間安排】:2025年06月06日 到 2025年06月09日7800元/人

2024年11月07日 到 2024年11月10日7800元/人

2024年06月21日 到 2024年06月24日7800元/人

【授課城市】:北京

【課程說(shuō)明】:如有需求,我們可以提供“Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)與案例分析”高級(jí)工程師實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【其它城市安排】:廣州 珠海 蘇州 成都 杭州 上海 深圳

【課程關(guān)鍵字】:北京大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)培訓(xùn)

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課程介紹:

1.需求理解

Hadoop 設(shè)計(jì)之初的目標(biāo)就定位于高可靠性、高可拓展性、高容錯(cuò)性和高效性,正是這些設(shè)計(jì)上與生俱來(lái)的優(yōu)點(diǎn),才使得Hadoop 一出現(xiàn)就受到眾多大公司的青睞,同時(shí)也引起了研究界的普遍關(guān)注。

對(duì)電信運(yùn)營(yíng)商而言,用戶上網(wǎng)日志包含了大量用戶個(gè)性化需求、喜好信息,對(duì)其進(jìn)行分析和挖掘,能更好地了解客戶需求。傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)小型機(jī)加關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)無(wú)法滿足對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理需求,搭建基于X86的Hadoop 平臺(tái),引入大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的方式,實(shí)現(xiàn)高效率、低成本、易擴(kuò)展的經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)混搭架構(gòu)成為電信運(yùn)營(yíng)商最為傾向的選擇。本課程將全面介紹Hadoop平臺(tái)開(kāi)發(fā)和運(yùn)維的各項(xiàng)技術(shù),對(duì)學(xué)員使用該項(xiàng)技術(shù)具有很高的應(yīng)用價(jià)值。

2.培訓(xùn)課程架構(gòu)與設(shè)計(jì)思路

(1)培訓(xùn)架構(gòu):

本課程分為三個(gè)主要部分:

第一部分:重點(diǎn)講述大數(shù)據(jù)技術(shù)在的應(yīng)用,使學(xué)員對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用有清晰的認(rèn)識(shí),在這環(huán)節(jié)當(dāng)中會(huì)重點(diǎn)介紹Hadoop技術(shù)在整個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中的重要地位和應(yīng)用情況。

第二部分:具體對(duì)hadoop技術(shù)進(jìn)行模塊化分拆,從大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)技術(shù)和分布式文件系統(tǒng)平臺(tái)及其應(yīng)用談起,介紹Hadoop技術(shù)各主要應(yīng)用工具和方法,以及在運(yùn)維維護(hù)當(dāng)中的主流做法,使學(xué)員全面了解和掌握Hadoop技術(shù)的精華。

第三部分:重點(diǎn)剖析大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例,使學(xué)員在案例當(dāng)中對(duì)該項(xiàng)技術(shù)有更深入的感觀印象

(2)設(shè)計(jì)思路:

本課程采用模塊化教學(xué)方法,以案例分析為主線,由淺入深、循序漸進(jìn)、由理論到實(shí)踐操作進(jìn)行設(shè)計(jì)。

(3)與企業(yè)的貼合點(diǎn):

本課程結(jié)合企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展及大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略,圍繞企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及行業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)拓展發(fā)展目標(biāo),重點(diǎn)講授Hadoop的應(yīng)用技術(shù),提升企業(yè)IT技術(shù)人員的開(kāi)發(fā)和運(yùn)維能力,有很強(qiáng)的貼合度。

課程對(duì)象:

各地企事業(yè)單位大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)人員,運(yùn)營(yíng)商 IT信息化和運(yùn)維工程師相關(guān)人員,金融業(yè)信息化相關(guān)人員,或?qū)Υ髷?shù)據(jù)感興趣的相關(guān)人員。

培訓(xùn)收益:

掌握大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)(Hadoop、Spark、Storm)技術(shù)架構(gòu)、以及平臺(tái)的安裝部署、運(yùn)維配置、應(yīng)用開(kāi)發(fā);掌握主流大數(shù)據(jù)Hadoop平臺(tái)和Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用;利用Hadoop+Spark對(duì)行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理和分析挖掘的技術(shù)應(yīng)用;講解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件,包括Storm,HDFS,MapReduce,HIVE,HBase,Spark,GraphX,MLib,Shark, ElasticSearch等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)查詢與搜索、大數(shù)據(jù)分析挖掘與分布式處理技術(shù)

課程內(nèi)容:

第一天 上午

第一部分:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算相關(guān)技術(shù)介紹

1、數(shù)據(jù)中心與云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用

2、智慧城市與云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用

3、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算關(guān)聯(lián)技術(shù)

4、移動(dòng)云計(jì)算的生態(tài)系統(tǒng)及產(chǎn)業(yè)鏈

5、大數(shù)據(jù)技術(shù)在運(yùn)營(yíng)商、金融業(yè)、銀行業(yè)、電子商務(wù)行業(yè)、零售業(yè)、制造業(yè)、政務(wù)信息化、互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐

6、國(guó)內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹

7、當(dāng)前大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案的剖析比較

8、Cloudera Hadoop 大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析

9、開(kāi)源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)剖析

第二部分:大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和發(fā)展方向

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)

戰(zhàn)略決策能力

技術(shù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)處理能力

組織和運(yùn)營(yíng)能力

2、大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展方向

云計(jì)算是基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)

大數(shù)據(jù)是靈魂資產(chǎn)

分析、挖掘是手段

發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)是最終目標(biāo)

3、大數(shù)據(jù)挖掘在各行業(yè)應(yīng)用情況

電信行業(yè)應(yīng)用及案例分析

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用及案例分析

金融行業(yè)應(yīng)用及案例研究

銷(xiāo)售行業(yè)應(yīng)用案例分析

第三部分:大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)技術(shù)和分布式文件系統(tǒng)平臺(tái)及其應(yīng)用

1、Hadoop的發(fā)展歷程

Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)

基于Hadoop平臺(tái)的PB級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理與分析處理的工作原理與機(jī)制

Hadoop 的核心組件剖析

2、分布式文件系統(tǒng)HDFS

概述、功能、作用、優(yōu)勢(shì)

應(yīng)用范疇、應(yīng)用現(xiàn)狀

發(fā)展趨勢(shì)

3、分布式文件系統(tǒng)HDFS架構(gòu)及原理

核心關(guān)鍵技術(shù)

設(shè)計(jì)精髓

基本工作原理

系統(tǒng)架構(gòu)

文件存儲(chǔ)模式

工作機(jī)制

存儲(chǔ)擴(kuò)容與吞吐性能擴(kuò)展

4、分布式文件系統(tǒng)HDFS操作

SHELL命令操作

I/O流式操作

文件數(shù)據(jù)讀取、寫(xiě)入、追加、刪除

文件狀態(tài)查詢

數(shù)據(jù)塊分布機(jī)制

數(shù)據(jù)同步與一致性

元數(shù)據(jù)管理技術(shù)

主節(jié)點(diǎn)與從節(jié)點(diǎn)工作機(jī)制

大數(shù)據(jù)負(fù)載均衡技術(shù)

HDFS大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集群管理技術(shù)

5、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件

Storm

HDFS

MapReduce

HIVE

HBase

Spark

GraphX

MLib

Shark

第四部分:Hadoop文件系統(tǒng)HDFS最佳實(shí)戰(zhàn)

1、HDFS的設(shè)計(jì)

2、HDFS的概念

數(shù)據(jù)塊

namenode和datanode

聯(lián)邦HDFS

HDFS的高可用性

3、命令行接口

4、Hadoop文件系統(tǒng)

5、Java接口

從Hadoop URL讀取數(shù)據(jù)

通過(guò)FileSystem API讀取數(shù)據(jù)

寫(xiě)入數(shù)據(jù)

目錄

查詢文件系統(tǒng)

刪除數(shù)據(jù)

6、數(shù)據(jù)流

剖析文件讀取

剖析文件寫(xiě)入

一致模型

7、通過(guò)Flume和Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)

8、通過(guò)distcp并行復(fù)制

9、Hadoop存檔

使用Hadoop存檔工具

不足

第二天 上午

第五部分:Hadoop運(yùn)維管理與性能調(diào)優(yōu)

1、第二代大數(shù)據(jù)處理框架

Yarn的工作原理及

DAG并行執(zhí)行機(jī)制

Yarn大數(shù)據(jù)分析處理案例分析

Yarn 框架并行應(yīng)用程序?qū)嵺`

2、集群配置管理

Hadoop集群配置

Hadoop性能調(diào)優(yōu)與參數(shù)配置

Hadoop機(jī)架感知策略與配置

Hadoop壓縮機(jī)制

Hadoop任務(wù)負(fù)載均衡

Hadoop 集群維護(hù)

Hadoop監(jiān)控管理

3、HDFS的靜態(tài)調(diào)優(yōu)技巧

HDFS 的高吞吐量I/O性能調(diào)優(yōu)技巧

MapReduce/Yarn的并行處理性能調(diào)優(yōu)技巧

Hadoop集群的運(yùn)行故障剖析,以及解決方案

基于Hadoop大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的性能瓶頸剖析與提

Hadoop 大數(shù)據(jù)運(yùn)維監(jiān)控管理系統(tǒng) HUE 平臺(tái)的安裝部署與應(yīng)用配置

Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari平臺(tái)的安裝部配置

Hadoop 集群運(yùn)維系統(tǒng) Ganglia, Nagios的安裝部署與應(yīng)用配置

第六部分:NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase與Redis

1、NOSQL基礎(chǔ)

CAP理論

Base與ACID

NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)類(lèi)型

鍵值存儲(chǔ)

列存儲(chǔ)

文檔存儲(chǔ)

圖形存儲(chǔ)

2、HBase分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

3、安裝Hbase

4、Hbase應(yīng)用

HBase的邏輯數(shù)據(jù)模型,HBase的表、行、列族、列、單元格、版本、row key排序

HBase的物理模型,命名空間(表空間)、表模式(Schema)的設(shè)計(jì)法則

HBase 主節(jié)點(diǎn)HMaster的工作原理,HMaster的高可用配置,以及性能調(diào)優(yōu)

HBase 從節(jié)點(diǎn)RegionServer(分區(qū)服務(wù)節(jié)點(diǎn))的工作原理,表分區(qū)及存儲(chǔ)I/O高并發(fā)配置,以及性能調(diào)優(yōu)

HBase的存儲(chǔ)引擎工作原理,以及HBase表數(shù)據(jù)的鍵值存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),以及HFile存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)剖析

HBase表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理操作

HBase集群的安裝部署、參數(shù)配置和性能優(yōu)化

5、HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介、發(fā)展歷程、應(yīng)用場(chǎng)景、工作原理、以及應(yīng)用優(yōu)勢(shì)與不足之處

HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)集群的主從式平臺(tái)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)剖析

HBase偽分布式和物理集群分布式的控制與運(yùn)行配置

HBase從節(jié)點(diǎn)RegionServer(分區(qū)服務(wù)節(jié)點(diǎn))的工作原理,表分區(qū)及存儲(chǔ)I/O高并發(fā)配置,以及性能調(diào)優(yōu)

HBase的存儲(chǔ)引擎工作原理,以及HBase表數(shù)據(jù)的鍵值存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),以及HFile存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)剖析

HBase表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理操作

HBase集群的安裝部署、參數(shù)配置和性能優(yōu)化

ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理、平臺(tái)架構(gòu)、集群部署應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

ZooKeeper集群的原理架構(gòu),以及應(yīng)用配置

6、Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)介紹,以及業(yè)界應(yīng)用案例

Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)集群架構(gòu)以及核心技術(shù)剖析

Redis 集群的安裝部署與應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)

下午

第七部分:類(lèi)SQL語(yǔ)句工具——Hive

1、安裝Hive

2、示例

3、運(yùn)行Hive

配置Hive

Hive服務(wù)

Metastore

4、Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比

讀時(shí)模式vs.寫(xiě)時(shí)模式

更新、事務(wù)和索引

5、HiveQL

數(shù)據(jù)類(lèi)型

操作與函數(shù)

6、表

托管表和外部表

分區(qū)和桶

存儲(chǔ)格式

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

表的修改

表的丟棄

7、查詢數(shù)據(jù)

排序和聚集

MapReduce腳本

連接

子查詢

視圖

8、用戶定義函數(shù)

寫(xiě)UDF

寫(xiě)UDAF

第八部分:數(shù)據(jù)挖掘SPARK建模基礎(chǔ)介紹

1、Spark簡(jiǎn)介

Spark是什么

Spark生態(tài)系統(tǒng)BDAS

2、Spark架構(gòu)

Spark分布式架構(gòu)與單機(jī)多核架構(gòu)的異同

3、Spark集群的安裝與部署

Spark的安裝與部署

Spark集群初試

4、Spark硬件配置

Spark硬件

Spark硬件配置流程

第三天 上午

第九部分:Kafka基礎(chǔ)介紹

1、Kafka介紹

2、kafka體系結(jié)構(gòu)

3、kafka設(shè)計(jì)理念簡(jiǎn)介

4、kafka通信協(xié)議

5、kafka的偽分布安裝、集群安裝

6、kafka的shell操作、java操作

7、kafka設(shè)計(jì)理念*

8、kafka producer和consumer開(kāi)發(fā)

9、Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹、平臺(tái)架構(gòu)、集群部署與配置應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

10、Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型、平臺(tái)架構(gòu)、集群部署與配置應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

11、Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具Sqoop的應(yīng)用實(shí)踐,

12、Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)以及Sqoop集群部署與配置

13、Kettle 集群的平臺(tái)架構(gòu)、核心技術(shù)、部署配置和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

利用Sqoop實(shí)現(xiàn) MySQL 與 Hadoop 集群之間

第十部分:大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用與開(kāi)發(fā)案例分析:互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

1、案例1:貴州數(shù)據(jù)交易中心

交易所交易形式:電子交易

交易所服務(wù):大數(shù)據(jù)交易、大數(shù)據(jù)清洗建模分析、大數(shù)據(jù)定向采購(gòu)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)開(kāi)發(fā)

大數(shù)據(jù)交易安全性探討分析

數(shù)據(jù)交易中心商業(yè)模式探討分析

2、案例2:大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例:公共交通線路的智能規(guī)劃

UrbanInsights:為公交公司提供基于訂閱訪問(wèn)的大數(shù)據(jù)工具以及大數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)

Urban Insights數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析——設(shè)計(jì)運(yùn)營(yíng)線路

Urban Insights通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)

討論:浙江移動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用與開(kāi)發(fā)方向

下午

第十一部分:當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的改造和轉(zhuǎn)換分析-以國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)公司為例

1、流商業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案比較

2、主流開(kāi)源云計(jì)算系統(tǒng)比較

3、國(guó)內(nèi)外代表性大數(shù)據(jù)平臺(tái)比較

4、各廠商最新的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹

5、案例分析

Facebook的SNS平臺(tái)應(yīng)用

Google的搜索引擎應(yīng)用

Rackspace的日志處理

Verizon成立精準(zhǔn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部

TelefonicaDynamicInsights推出的名為“智慧足跡”的商業(yè)服務(wù)

中國(guó)聯(lián)通的“移動(dòng)通信用戶上網(wǎng)記錄集中查詢與分析支撐系統(tǒng)”

第十二部分:課程總結(jié)與問(wèn)題答疑評(píng)估培訓(xùn)

第四天 學(xué)員考試與業(yè)界交流

張老師

張老師:阿里大數(shù)據(jù)高級(jí)專(zhuān)家,國(guó)內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)專(zhuān)家、虛擬化專(zhuān)家,對(duì)HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)進(jìn)行了多年的深入的研究,更主要的是這些技術(shù)在大量的實(shí)際項(xiàng)目中得到廣泛的應(yīng)用,因此在Hadoop開(kāi)發(fā)和運(yùn)維方面積累了豐富的項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。近年主要典型的項(xiàng)目有:某電信集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、中國(guó)移動(dòng)某省移動(dòng)公司請(qǐng)賬單系統(tǒng)和某省移動(dòng)詳單實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)、中國(guó)銀聯(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺(tái)、某大型銀行大數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、某大型通信運(yùn)營(yíng)商全國(guó)用戶上網(wǎng)記錄、某省交通部門(mén)違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目、互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)和構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺(tái)項(xiàng)目等。

我要報(bào)名

在線報(bào)名:“Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)與案例分析”高級(jí)工程師實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(北京)

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