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“Hadoop大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)與案例分析”高級工程師實戰(zhàn)培訓(xùn)班

【課程編號】:MKT043928

【課程名稱】:

“Hadoop大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)與案例分析”高級工程師實戰(zhàn)培訓(xùn)班

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發(fā)管理培訓(xùn)

【時間安排】:2025年11月11日 到 2025年11月14日7800元/人

2024年11月26日 到 2024年11月29日7800元/人

2023年12月12日 到 2023年12月15日7800元/人

【授課城市】:蘇州

【課程說明】:如有需求,我們可以提供“Hadoop大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)與案例分析”高級工程師實戰(zhàn)培訓(xùn)班相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【其它城市安排】:廣州 珠海 成都 杭州 北京 上海 深圳

【課程關(guān)鍵字】:蘇州大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)培訓(xùn)

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課程介紹:

1.需求理解

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

對電信運營商而言,用戶上網(wǎng)日志包含了大量用戶個性化需求、喜好信息,對其進行分析和挖掘,能更好地了解客戶需求。傳統(tǒng)經(jīng)營分析系統(tǒng)小型機加關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)無法滿足對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理需求,搭建基于X86的Hadoop 平臺,引入大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的方式,實現(xiàn)高效率、低成本、易擴展的經(jīng)營分析系統(tǒng)混搭架構(gòu)成為電信運營商最為傾向的選擇。本課程將全面介紹Hadoop平臺開發(fā)和運維的各項技術(shù),對學(xué)員使用該項技術(shù)具有很高的應(yīng)用價值。

2.培訓(xùn)課程架構(gòu)與設(shè)計思路

(1)培訓(xùn)架構(gòu):

本課程分為三個主要部分:

第一部分:重點講述大數(shù)據(jù)技術(shù)在的應(yīng)用,使學(xué)員對大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用有清晰的認識,在這環(huán)節(jié)當(dāng)中會重點介紹Hadoop技術(shù)在整個大數(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hadoop技術(shù)進行模塊化分拆,從大數(shù)據(jù)文件存儲系統(tǒng)技術(shù)和分布式文件系統(tǒng)平臺及其應(yīng)用談起,介紹Hadoop技術(shù)各主要應(yīng)用工具和方法,以及在運維維護當(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:重點剖析大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例,使學(xué)員在案例當(dāng)中對該項技術(shù)有更深入的感觀印象

(2)設(shè)計思路:

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、由理論到實踐操作進行設(shè)計。

(3)與企業(yè)的貼合點:

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)用市場拓展發(fā)展目標(biāo),重點講授Hadoop的應(yīng)用技術(shù),提升企業(yè)IT技術(shù)人員的開發(fā)和運維能力,有很強的貼合度。

課程對象:

各地企事業(yè)單位大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)人員,運營商 IT信息化和運維工程師相關(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(Hadoop、Spark、Storm)技術(shù)架構(gòu)、以及平臺的安裝部署、運維配置、應(yīng)用開發(fā);掌握主流大數(shù)據(jù)Hadoop平臺和Spark實時處理平臺的技術(shù)架構(gòu)和實際應(yīng)用;利用Hadoop+Spark對行業(yè)大數(shù)據(jù)進行存儲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)存儲管理、分布式數(shù)據(jù)庫、大型數(shù)據(jù)倉庫、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:移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算相關(guān)技術(shù)介紹

1、數(shù)據(jù)中心與云計算技術(shù)應(yīng)用

2、智慧城市與云計算技術(shù)應(yīng)用

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

4、移動云計算的生態(tài)系統(tǒng)及產(chǎn)業(yè)鏈

5、大數(shù)據(jù)技術(shù)在運營商、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)用實踐

6、國內(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)庫方案的剖析比較

8、Cloudera Hadoop 大數(shù)據(jù)平臺方案剖析

9、開源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺剖析

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)時代的挑戰(zhàn)

戰(zhàn)略決策能力

技術(shù)開發(fā)和數(shù)據(jù)處理能力

組織和運營能力

2、大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展方向

云計算是基礎(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

銷售行業(yè)應(yīng)用案例分析

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

1、Hadoop的發(fā)展歷程

Hadoop大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)

基于Hadoop平臺的PB級大數(shù)據(jù)存儲管理與分析處理的工作原理與機制

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

應(yīng)用范疇、應(yīng)用現(xiàn)狀

發(fā)展趨勢

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)計精髓

基本工作原理

系統(tǒng)架構(gòu)

文件存儲模式

工作機制

存儲擴容與吞吐性能擴展

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、寫入、追加、刪除

文件狀態(tài)查詢

數(shù)據(jù)塊分布機制

數(shù)據(jù)同步與一致性

元數(shù)據(jù)管理技術(shù)

主節(jié)點與從節(jié)點工作機制

大數(shù)據(jù)負載均衡技術(shù)

HDFS大數(shù)據(jù)存儲集群管理技術(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最佳實戰(zhàn)

1、HDFS的設(shè)計

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FileSystem API讀取數(shù)據(jù)

寫入數(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

剖析文件寫入

一致模型

7、通過Flume和Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)

8、通過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機架感知策略與配置

Hadoop壓縮機制

Hadoop任務(wù)負載均衡

Hadoop 集群維護

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)運維監(jiān)控管理系統(tǒng) HUE 平臺的安裝部署與應(yīng)用配置

Hadoop運維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari平臺的安裝部配置

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

第六部分:NOSQL數(shù)據(jù)庫Hbase與Redis

1、NOSQL基礎(chǔ)

CAP理論

Base與ACID

NOSQL數(shù)據(jù)庫存儲類型

鍵值存儲

列存儲

文檔存儲

圖形存儲

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)計法則

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

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

HBase表設(shè)計與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫管理操作

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)庫簡介、發(fā)展歷程、應(yīng)用場景、工作原理、以及應(yīng)用優(yōu)勢與不足之處

HBase分布式數(shù)據(jù)庫集群的主從式平臺架構(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行配置

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

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

HBase表設(shè)計與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫管理操作

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、平臺架構(gòu)、集群部署應(yīng)用實戰(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)庫介紹,以及業(yè)界應(yīng)用案例

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

Redis 集群的安裝部署與應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)

下午

第七部分:類SQL語句工具——Hive

1、安裝Hive

2、示例

3、運行Hive

配置Hive

Hive服務(wù)

Metastore

4、Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比

讀時模式vs.寫時模式

更新、事務(wù)和索引

5、HiveQL

數(shù)據(jù)類型

操作與函數(shù)

6、表

托管表和外部表

分區(qū)和桶

存儲格式

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UDF

寫UDAF

第八部分:數(shù)據(jù)挖掘SPARK建模基礎(chǔ)介紹

1、Spark簡介

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)計理念簡介

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)計理念*

8、kafka producer和consumer開發(fā)

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

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

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

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

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

利用Sqoop實現(xiàn) MySQL 與 Hadoop 集群之間

第十部分:大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用與開發(fā)案例分析:互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運營

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、大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)開發(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)倉庫、數(shù)據(jù)分析——設(shè)計運營線路

Urban Insights通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的運營

討論:浙江移動大數(shù)據(jù)應(yīng)用與開發(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-以國內(nèi)外運營商、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、主流開源云計算系統(tǒng)比較

3、國內(nèi)外代表性大數(shù)據(jù)平臺比較

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平臺應(yīng)用

Google的搜索引擎應(yīng)用

Rackspace的日志處理

Verizon成立精準市場營銷部

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

中國聯(lián)通的“移動通信用戶上網(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)與問題答疑評估培訓(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)高級專家,國內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)專家、虛擬化專家,對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)進行了多年的深入的研究,更主要的是這些技術(shù)在大量的實際項目中得到廣泛的應(yīng)用,因此在Hadoop開發(fā)和運維方面積累了豐富的項目實施經(jīng)驗。近年主要典型的項目有:某電信集團網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、中國移動某省移動公司請賬單系統(tǒng)和某省移動詳單實時查詢系統(tǒng)、中國銀聯(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺、某大型銀行大數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、某大型通信運營商全國用戶上網(wǎng)記錄、某省交通部門違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目、互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)和構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等。

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