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大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應(yīng)用培訓(xùn)

一、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。
強化大數(shù)據(jù)平臺的分布式集群架構(gòu)和核心關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目開發(fā)和大數(shù)據(jù)集群運維實踐、以及Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項目應(yīng)用開發(fā)與調(diào)優(yōu)的全過程沙盤模擬實戰(zhàn)。
2.通過一個完整的大數(shù)據(jù)開發(fā)項目及一組實際項目訓(xùn)練案例，完全覆蓋
Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺的應(yīng)用開發(fā)與運維實踐。課堂實踐項目以項目小組的形式進行沙盤實操練習(xí)，重點強化理解Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項目各個階段的工作重點，同時掌握作為大數(shù)據(jù)項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)項目
的資深講師，采用原理技術(shù)剖析和實戰(zhàn)案例相結(jié)合的方式開展互動教學(xué)、強化以建立大數(shù)據(jù)項目解決方案為主體的應(yīng)用開發(fā)、技術(shù)討論與交流咨詢，在學(xué)習(xí)的同時促進講師學(xué)員之間的交流，讓每個學(xué)員都能在課程培訓(xùn)過程中學(xué)到實實在在的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識體系，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實戰(zhàn)技能，具備實際大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目的動手開發(fā)實踐與運維管理部署能力。授課過程中，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際問題展開討論，講師會根據(jù)學(xué)員的實際情況微調(diào)授課內(nèi)容，由講師帶著全部學(xué)員積極討論，并給出一定的時間讓學(xué)員上臺發(fā)言，現(xiàn)場剖析問題的癥結(jié)，規(guī)劃出可行的解決方案。
二、培訓(xùn)目標(biāo)
1.深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢；
2.了解業(yè)界市場需求和國內(nèi)外*的大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流，洞察大數(shù)據(jù)的潛在價值；
3.理解大數(shù)據(jù)項目解決方案及業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項目
中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)計提供決策參考；
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)分布式存儲技術(shù)；
7.掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)；
8.掌握大數(shù)據(jù)倉庫與統(tǒng)計機器學(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)存計算的大數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)；
13.掌握大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識和應(yīng)用實戰(zhàn)；
14.深入理解大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)和使用場景；
15.嫻熟運用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿足實際項目需求；
16.掌握如何部署符合生產(chǎn)環(huán)境要求的Hadoop大數(shù)據(jù)集群；
17.熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺進行應(yīng)用程序開發(fā)、集群運維
管理和性能調(diào)優(yōu)技巧。

三、課程大綱
時間課程模塊課程內(nèi)容
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、發(fā)展歷程
2.大數(shù)據(jù)和云計算的關(guān)系
3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價值分析
4.業(yè)界*的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢與應(yīng)用趨勢
5.大數(shù)據(jù)項目的技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計
6.“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、零售批發(fā)業(yè)、電信運營商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、網(wǎng)上銀行、電子政務(wù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實踐與應(yīng)用案例剖析
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品與項目解決方案1.國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
2.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
3.Apache大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
4.CDH大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
5.HDP大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
6.開源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺剖析
Hadoop大數(shù)據(jù)平臺剖析1.Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實際應(yīng)用介紹
2.Hadoop大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
3.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
4.Hadoop的核心組件剖析
第一天
下午大數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)原理及其應(yīng)用實踐1.分布式文件系統(tǒng)HDFS的簡介
2.HDFS系統(tǒng)的主從式平臺架構(gòu)和工作原理
3.HDFS核心組件技術(shù)講解
4.基于HDFS的大型存儲系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)
5.HDFS集群的安裝、部署、配置與性能優(yōu)化實踐
6.HDFS與LinuxNFS3交互技術(shù)以及本地化部署應(yīng)用實踐
7.分布式鍵值存儲系統(tǒng)的平臺架構(gòu)、核心技術(shù)以及應(yīng)用開發(fā)
8.PB級大數(shù)據(jù)存儲項目的案例分析
大數(shù)據(jù)MapReduce與Yarn并行處理平臺1.MapReduce并行計算模型
2.MapReduce作業(yè)執(zhí)行與調(diào)度技術(shù)
3.第二代大數(shù)據(jù)計算框架Yarn的工作原理以及DAG并行執(zhí)行機制
4.MapReduce應(yīng)用開發(fā)環(huán)境的部署，以及大數(shù)據(jù)并行處理應(yīng)用程序開發(fā)
5.MapReduce高級編程技巧與性能優(yōu)化實踐
6.MapReduce與Yarn大數(shù)據(jù)分析處理案例分析
Hadoop應(yīng)用實踐操作訓(xùn)練1.部署與配置HDFS，熟練操作HDFSSHELL，HDFS與NFS操作，以及HDFSAPI開發(fā)實踐
2.部署與配置MapReduce與Yarn及其開發(fā)實踐
3.Hadoop的Linux二次開發(fā)環(huán)境部署與配置
第二天
上午Hbase分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)1.NoSQL數(shù)據(jù)庫與NewSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)介紹，及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用實踐
2.Hbase分布式數(shù)據(jù)庫簡介、數(shù)據(jù)模型以及工作原理
3.Hbase分布式數(shù)據(jù)庫集群的平臺架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)剖析
4.Hbase應(yīng)用項目開發(fā)技巧，以及客戶端開發(fā)實戰(zhàn)
5.Hbase表設(shè)計與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫管理API調(diào)用
6.Hbase集群的安裝部署與配置優(yōu)化
7.ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理、平臺架構(gòu)、集群部署與配置應(yīng)用實戰(zhàn)
8.Hbase集群的運維與監(jiān)控管理
Hive大型數(shù)據(jù)倉庫集群平臺及其應(yīng)用實踐1.基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)知識，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用案例
2.Hive大數(shù)據(jù)倉庫簡介以及應(yīng)用介紹
3.Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析
4.HiveServer的工作原理、機制與應(yīng)用
5.Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
6.Hive應(yīng)用開發(fā)技巧
7.HiveSQL剖析與應(yīng)用實踐
8.Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、客戶端操作技巧
9.Hive數(shù)據(jù)倉庫報表設(shè)計
10、HiveJDBC與ODBC的工作原理與實現(xiàn)機制
11、HiveHWI、CLI客戶端操作以及UDF應(yīng)用實踐
Hbase半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理應(yīng)用實踐操作訓(xùn)練1.部署與配置Hbase集群以及Hbase的性能優(yōu)化
2.部署與配置ZooKeeper分布式集群
3.構(gòu)建Hbase開發(fā)環(huán)境
4.Hbase數(shù)據(jù)庫操作及項目實踐
Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺及其應(yīng)用實踐1.Mahout集群的安裝部署與配置優(yōu)化
2.Mahout實現(xiàn)客戶分析，廣告分析，日志分析，規(guī)律預(yù)測，關(guān)聯(lián)分析，定向推薦等應(yīng)用程序的開發(fā)與應(yīng)用實戰(zhàn)
3.Mahout性能優(yōu)化與分析挖掘算法參數(shù)的優(yōu)化技巧
Hive數(shù)據(jù)倉庫與Mahout數(shù)據(jù)挖掘平臺的應(yīng)用實踐操作訓(xùn)練1.部署與配置HIVE集群，以及HIVE性能調(diào)優(yōu)
2.構(gòu)建HIVE開發(fā)環(huán)境
3.HIVE數(shù)據(jù)倉庫操作及項目實踐
4.實現(xiàn)Mahout與HadoopHbase的應(yīng)用集成，實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)分析挖掘項目的應(yīng)用實踐
第三天
上午Spark大數(shù)據(jù)實時處理平臺剖析1.Spark的發(fā)展歷程以及業(yè)界的實際應(yīng)用介紹
2.Spark實時大數(shù)據(jù)處理平臺架構(gòu)
3.SparkRDD內(nèi)存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機制
4.Spark的核心組件剖析
5.基于Spark的實時數(shù)據(jù)倉庫與實時分析挖掘處理在行業(yè)中的應(yīng)用實踐案例
基于Spark的實時數(shù)據(jù)倉庫和實時數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺的實現(xiàn)機制，以及SparkSQL，SparkStreaming，MLib，GraphX，SparkR的應(yīng)用實踐1.內(nèi)存計算模型和實時處理技術(shù)介紹
2.Spark中各個分布式組件的處理框架及工作原理
3.SparkSQL實時數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)原理機制及應(yīng)用實踐
4.SparkStreaming流式數(shù)據(jù)實時處理機制及應(yīng)用實踐
5.SparkMLib實時機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用實踐與案例應(yīng)用
6.SparkGraphX實時圖數(shù)據(jù)處理應(yīng)用實踐與社交網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用案例
7.SparkR的實現(xiàn)原理與應(yīng)用實踐
8.Spark組件的應(yīng)用編程開發(fā)實戰(zhàn)
9.Spark與Hadoop的集成解決方案實踐
Spark平臺與各個組件的實踐操作訓(xùn)練1.部署與配置Spark集群，以及Spark性能調(diào)優(yōu)
2.構(gòu)建Spark開發(fā)環(huán)境
3.Spark程序運行以及操作
4.SparkSQL應(yīng)用操作實訓(xùn)
5.SparkStreaming應(yīng)用操作實訓(xùn)
6.SparkMLib應(yīng)用操作實訓(xùn)
7.SparkGraphX應(yīng)用操作實訓(xùn)
8.SparkR應(yīng)用操作實訓(xùn)
9.Spark與Hbase集成數(shù)據(jù)分析實驗實訓(xùn)
第三天下午
Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺架構(gòu)及其應(yīng)用實踐1.Storm流式處理系統(tǒng)的平臺架構(gòu)和工作原理
2.Storm關(guān)鍵技術(shù)剖析
3.Storm集群安裝部署與配置優(yōu)化
4.Storm日志流數(shù)據(jù)分析項目應(yīng)用實戰(zhàn)
5.Storm和Hadoop，Spark的應(yīng)用集成項目實踐
大數(shù)據(jù)智能化ETL操作工具以及Hadoop集群運維監(jiān)控工具平臺應(yīng)用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集群安裝部署與配置
3.Kettle集群的平臺架構(gòu)、核心技術(shù)工作原理以及應(yīng)用案例
4.Kettle大數(shù)據(jù)ETL工具的部署與配置，以及應(yīng)用實戰(zhàn)
5.利用Sqoop實現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出交互程序
6.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
7.Hadoop運維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari平臺的安裝部署與應(yīng)用配置
8.Hadoop集群運維系統(tǒng)Ganglia,Nagios的安裝部署與應(yīng)用配置
大數(shù)據(jù)分布式采集與分布式消息訂閱系統(tǒng)及其應(yīng)用實踐（可選）1.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)
2.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)
內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及其應(yīng)用實踐（可選）1.Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構(gòu)、核心關(guān)鍵技術(shù)剖析
2.Impala實時查詢系統(tǒng)的部署與應(yīng)用開發(fā)實踐
3.Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫集群架構(gòu)以及核心技術(shù)剖析
4.Redis集群的部署與應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)應(yīng)用實踐（可選）1.Cassandra集群的平臺架構(gòu)以及核心關(guān)鍵技術(shù)
2.Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據(jù)對象分布策略
3.Cassandra集群的安裝部署與配置優(yōu)化
4.Cassandra應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
大數(shù)據(jù)項目應(yīng)用完整實踐與咨詢討論1.根據(jù)講師布置的實際應(yīng)用案例，開展大數(shù)據(jù)完整項目部署設(shè)計和應(yīng)用開發(fā)實踐
2.大數(shù)據(jù)項目的需求分析、應(yīng)用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論
第四天學(xué)習(xí)考核與行業(yè)經(jīng)驗交流

大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應(yīng)用培訓(xùn)