一、学习培训特点
1.培训课程业内更时兴、运用更普遍的Hadoop与Spark大数据技术性管理体系。
加强大数据服务平台的分布式系统集群构架和关键核心技术完成、大数据运用项目开发设计和大数据集群运维管理实践、及其Hadoop与Spark大数据项目应用程序开发与优化的整个过程经营沙盘模拟实战演练。
2.根据一个详细的大数据开发设计项目及一组具体项目训炼实例,遮盖
Hadoop与Spark生态体系服务平台的应用程序开发与运维管理实践。课堂教学实践项目以项目工作组的方式开展沙盘模型实际操作训练,重中之重加强了解Hadoop与Spark大数据项目每个环节的工作重点,另外把握做为大数据项目管理人员的基础技术性与业务流程素质。
3.本课程内容的讲课师资力量全是拥有 很多年在一线从业Hadoop与Spark大数据项目
的杰出老师,选用基本原理技术性剖析和实战演练实例紧密结合的方法进行互动课堂、加强以创建大数据项目解决方法为行为主体的应用程序开发、技术讨论与沟通交流资询,在学习培训的另外推动老师学生中间的沟通交流,让每一个学生都能在培训课程全过程初中到切切实实的大数据技术性知识结构,及其大数据关键技术实战演练技能,具有具体大数据运用项目的动手能力开发设计实践与运维服务部署工作能力。讲课全过程中,依据学生要求,加设沟通交流阶段,可将实际工作上碰到的具体难题交流思想,老师会依据学生的具体情况调整讲课內容,由老师带著所有学生积极主动探讨,并得出一定的時间让学生登台讲话,当场剖析难题的问题,整体规划出行得通的解决方法。
二、培训目标
1.深刻领会在“互联网技术”时期下大数据的造成背景图、发展史和演变发展趋势;
2.掌握业内市场的需求和世界各国升级的大数据技术性时尚潮流,洞悉大数据的潜在性使用价值;
3.了解大数据项目解决方法及业内大数据运用实例,进而为公司在大数据项目
中的技术选型及技术性架构模式出示管理决策参照;
4.把握业内更时兴的Hadoop与Spark大数据技术性管理体系;
5.把握大数据收集技术性;
6.把握大数据分布式系统技术性;
7.把握NoSQL与NewSQL分布式系统数据库系统;
8.把握大数据库房与统计分析深度学习技术性;
9.把握大数据剖析发掘与商务智能(BI)技术性;
10.把握大数据线下解决技术性;
11.把握Storm流式的大数据解决技术性;
12.把握根据运行内存测算的大数据并行处理技术性;
13.把握大数据管理方法技术性的基本原理知识和运用实战演练;
14.深层次了解大数据服务平台技术架构和应用情景;
15.熟练应用Hadoop与Spark大数据技术性管理体系整体规划解决方法考虑具体项目要求;
16.把握怎样部署合乎环境规定的Hadoop大数据集群;
17.熟练地把握根据Hadoop与Spark大数据服务平台开展运用软件开发、集群运维管理
管理方法和特性优化方法。
三、课程大纲
時间
课程内容控制模块
教学内容
天
早上
大数据技术性基本
1.大数据的造成背景图、发展史
2.大数据和云计算技术的关联
3.大数据运用要求及其潜在性价值评估
4.业内升级的大数据技术性发展趋势趋势与运用发展趋势
5.大数据项目的技术选型与架构模式
6.“互联网技术”时期下的电商、加工制造业、零售批发业、通信运营商、互联网技术金融行业、手机银行、智慧政务、移动互联、教育现代化等应用领域实践与运用实例剖析
业内流行的大数据技术性商品与项目解决方法
1.世界各国流行的大数据解决方法详细介绍
2.当今大数据解决方法与传统式数据库查询计划方案的剖析较为
3.Apache大数据服务平台计划方案剖析
4.CDH大数据服务平台计划方案剖析
5.HDP大数据服务平台计划方案剖析
6.开源系统的大数据生态体系服务平台剖析
Hadoop大数据服务平台剖析
1.Hadoop的发展史及其工业界的具体运用详细介绍
2.Hadoop大数据服务平台构架
3.根据Hadoop服务平台的PB级大数据存储管理与剖析解决的原理与体制
4.Hadoop的关键部件剖析
天
中午
大数据分布式系统系统软件基本原理以及运用实践
1.分布式存储HDFS的介绍
2.HDFS系统软件的主从关系式服务平台构架和原理
3.HDFS关键部件技术性解读
4.根据HDFS的大中型分布式存储应用程序开发实战演练
5.HDFS集群的安裝、部署、配备与性能优化实践
6.HDFS与LinuxNFS3交互方式及其本土化部署运用实践
7.分布式系统键值分布式存储的服务平台构架、关键技术及其应用程序开发
8.PB级大数据储存项目的经典案例
大数据MapReduce与Yarn并行计算服务平台
1.MapReduce并行计算实体模型
2.MapReduce工作实行与生产调度技术性
3.第二代大数据测算架构Yarn的原理及其DAG并行执行体制
4.MapReduce应用程序开发自然环境的部署,及其大数据并行计算运用软件开发
5.MapReduce高級程序编写方法与性能优化实践
6.MapReduce与Yarn大数据剖析解决经典案例
Hadoop运用实践实际操作训炼
1.部署与配备HDFS,娴熟实际操作HDFSSHELL,HDFS与NFS实际操作,及其HDFSAPI开发设计实践
2.部署与配备MapReduce与Yarn以及开发设计实践
3.Hadoop的Linux二次开发自然环境部署与配备
第二天
早上
HBase分布式系统数据库查询智能管理系统
1.NoSQL数据库查询与NewSQL数据库系统详细介绍,以及在半结构型和非结构型大数据层面的运用实践
2.HBase分布式系统数据库查询介绍、数据库系统及其原理
3.HBase分布式系统数据库查询集群的服务平台构架和核心技术剖析
4.HBase运用项目开发设计方法,及其客户端开发实战演练
5.HBase表设计方案与数据信息实际操作及其数据管理API启用
6.HBase集群的安裝部署与配备提升
7.ZooKeeper分布式系统融洽服务系统的原理、服务平台构架、集群部署与配备运用实战演练
8.HBase集群的运维管理与监控器管理方法
HBase半结构化数据管理方法运用实践实际操作训炼
1.部署与配备HBase集群及其HBase的性能优化
2.部署与配备ZooKeeper分布式系统集群
3.搭建HBase开发工具
4.HBase数据库操作及项目实践
第二天
中午
Hive大中型数据库管理集群服务平台以及运用实践
1.根据Hadoop的大中型分布式系统数据库管理基本知识,HIVE在制造行业中的数据库管理运用实例
2.Hive大数据库房介绍及其运用详细介绍
3.Hive数据库管理集群的服务平台系统架构、关键技术剖析
4.HiveServer的原理、体制与运用
5.Hive数据库管理集群的安裝部署与配备提升
6.Hive应用程序开发方法
7.HiveSQL剖析与运用实践
8.Hive数据库管理表与表系统分区、表实际操作、数据信息导入导出、手机客户端实际操作方法
9.Hive数据库管理表格设计方案
10、HiveJDBC与ODBC的原理与完成体制
11、HiveHWI
地理位置 Location
