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大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用

    培訓(xùn)受眾:
    需要使用Apache Hadoop來(lái)開(kāi)發(fā)功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的程序開(kāi)發(fā)人員;
    Hadoop項(xiàng)目規(guī)劃的咨詢師;
    需要快速掌握Hadoop周邊組件開(kāi)發(fā)的人員;
    需要掌握J(rèn)ava、Linux。

    課程收益:
    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*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.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(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、發(fā)展歷程
    2. 大數(shù)據(jù)和云計(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*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)目的技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計(jì)
    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)業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、網(wǎng)上銀行、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)用案例剖析
    業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品與項(xiàng)目解決方案
    1. 國(guó)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(kù)方案的剖析比較
    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. 開(kāi)源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)剖析
    Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)剖析
    1. Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用介紹
    2. Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)
    3. 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
    4. Hadoop的核心組件剖析

    第一天下午
    大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)原理及其應(yīng)用實(shí)踐
    1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS的簡(jiǎn)介
    2. HDFS系統(tǒng)的主從式平臺(tái)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(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
    5. HDFS集群的安裝、部署、配置與性能優(yōu)化實(shí)踐
    6. HDFS與Linux NFS3交互技術(shù)以及本地化部署應(yīng)用實(shí)踐
    7. 分布式鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)的平臺(tái)架構(gòu)、核心技術(shù)以及應(yīng)用開(kāi)發(fā)
    8. PB級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)項(xiàng)目的案例分析
    大數(shù)據(jù)MapReduce與Yarn并行處理平臺(tái)
    1. MapReduce并行計(jì)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(jì)算框架Yarn的工作原理以及DAG并行執(zhí)行機(jī)制
    4. MapReduce應(yīng)用開(kāi)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(kāi)發(fā)
    5. MapReduce高級(jí)編程技巧與性能優(yōu)化實(shí)踐
    6. MapReduce與Yarn大數(shù)據(jù)分析處理案例分析
    Hadoop應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練
    1. 部署與配置HDFS，熟練操作HDFS SHELL，HDFS與NFS操作，以及HDFS API開(kāi)發(fā)實(shí)踐
    2. 部署與配置MapReduce與Yarn及其開(kāi)發(fā)實(shí)踐
    3. Hadoop的Linux二次開(kāi)發(fā)環(huán)境部署與配置

    第二天上午
    H分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)
    1. NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)踐
    2. Hadoop分布式數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介、數(shù)據(jù)模型以及工作原理
    3. Hadoop分布式數(shù)據(jù)庫(kù)集群的平臺(tái)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)剖析
    4. Hadoop應(yīng)用項(xiàng)目開(kāi)發(fā)技巧，以及客戶端開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
    5. Hadoop表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理API調(diào)用
    6. Hadoop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(tái)架構(gòu)、集群部署與配置應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
    8. H集群的運(yùn)維與監(jiān)控管理
    Hadoop半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練
    1. 部署與配置H集群以及H的性能優(yōu)化
    2. 部署與配置ZooKeeper分布式集群
    3. 構(gòu)建Hadoop開(kāi)發(fā)環(huán)境
    4. Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)操作及項(xiàng)目實(shí)踐

    第二天下午
    Hive大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐
    1. 基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用案例
    2. Hive大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)簡(jiǎn)介以及應(yīng)用介紹
    3. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群的平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析
    4. Hive Server的工作原理、機(jī)制與應(yīng)用
    5. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群的安裝部署與配置優(yōu)化
    6. Hive應(yīng)用開(kāi)發(fā)技巧
    7. Hive SQL剖析與應(yīng)用實(shí)踐
    8. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)報(bào)表設(shè)計(jì)
    10、Hive JDBC與ODBC的工作原理與實(shí)現(xiàn)機(jī)制
    11、Hive HWI、CLI客戶端操作以及UDF應(yīng)用實(shí)踐
    Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐
    1. Mahout集群的安裝部署與配置優(yōu)化
    2. Mahout實(shí)現(xiàn)客戶分析，廣告分析，日志分析，規(guī)律預(yù)測(cè)，關(guān)聯(lián)分析，定向推薦等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用實(shí)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(cāng)庫(kù)與Mahout數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的應(yīng)用實(shí)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(kāi)發(fā)環(huán)境
    3. HIVE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)操作及項(xiàng)目實(shí)踐
    4. 實(shí)現(xiàn)Mahout與Hadoop H的應(yīng)用集成，實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目的應(yīng)用實(shí)踐

    第三天上午
    Spark大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理平臺(tái)剖析
    1. Spark的發(fā)展歷程以及業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用介紹
    2. Spark實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)
    3. Spark RDD內(nèi)存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制
    4. Spark的核心組件剖析
    5. 基于Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與實(shí)時(shí)分析挖掘處理在行業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐案例
    基于Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，以及SparkSQL，Spark Streaming，MLib，GraphX，SparkR的應(yīng)用實(shí)踐
    1. 內(nèi)存計(jì)算模型和實(shí)時(shí)處理技術(shù)介紹
    2. Spark中各個(gè)分布式組件的處理框架及工作原理
    3. Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)原理機(jī)制及應(yīng)用實(shí)踐
    4. Spark Streaming流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理機(jī)制及應(yīng)用實(shí)踐
    5. Spark MLib實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用實(shí)踐與案例應(yīng)用
    6. Spark GraphX實(shí)時(shí)圖數(shù)據(jù)處理應(yīng)用實(shí)踐與社交網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用案例
    7. SparkR的實(shí)現(xiàn)原理與應(yīng)用實(shí)踐
    8. Spark組件的應(yīng)用編程開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
    9. Spark與Hadoop的集成解決方案實(shí)踐
    Spark平臺(tái)與各個(gè)組件的實(shí)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(kāi)發(fā)環(huán)境
    3. Spark程序運(yùn)行以及操作
    4. Spark SQL應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
    5. Spark Streaming應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
    6. Spark MLib應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
    7. Spark GraphX應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
    8. SparkR應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
    9. Spark與H集成數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)

    第三天下午
    Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)及其應(yīng)用實(shí)踐
    1. Storm流式處理系統(tǒng)的平臺(tái)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(xiàng)目應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
    5. Storm和Hadoop，Spark的應(yīng)用集成項(xiàng)目實(shí)踐
    大數(shù)據(jù)智能化ETL操作工具以及Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具平臺(tái)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(tái)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(shí)戰(zhàn)
    5. 利用Sqoop實(shí)現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出交互程序
    6. 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
    7. Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari平臺(tái)的安裝部署與應(yīng)用配置
    8. Hadoop集群運(yùn)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(shí)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(tái)架構(gòu)、集群部署與配置應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
    2. 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)
    內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)及其應(yīng)用實(shí)踐（可選）
    1. Impala實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)、核心關(guān)鍵技術(shù)剖析
    2. Impala實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)的部署與應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)踐
    3. Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)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(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)與案例分析
    Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)踐（可選）
    1. Cassandra集群的平臺(tái)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(duì)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(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)與案例分析

    大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用完整實(shí)踐與咨詢討論
    1. 根據(jù)講師布置的實(shí)際應(yīng)用案例，開(kāi)展大數(shù)據(jù)完整項(xiàng)目部署設(shè)計(jì)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)踐
    2. 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的需求分析、應(yīng)用實(shí)施以及解決方案分享咨詢與交流討論

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用