《大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應用實戰(zhàn)》課程詳情
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根據(jù)黨中央和國務院“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃戰(zhàn)略布局，落實國務院促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要，響應工業(yè)和信息化部培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術高端人才的號召,中國電子標準協(xié)會特推出了大數(shù)據(jù)平臺Hadoop與Spark架構(gòu)技術及應用實戰(zhàn)課程培訓班。通過專業(yè)的大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark技術架構(gòu)體系與業(yè)界真實案例來全面提升大數(shù)據(jù)項目高管、大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)師，以及大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師與大數(shù)據(jù)應用設計人員的專業(yè)水平，旨在培養(yǎng)專業(yè)的大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark技術架構(gòu)專家，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術和應用創(chuàng)新型人才，促進大數(shù)據(jù)技術在各行業(yè)內(nèi)部及跨行業(yè)進行實施應用，以及企事業(yè)單位的大數(shù)據(jù)項目開發(fā)和落地，并利用大數(shù)據(jù)提升競爭力優(yōu)勢。現(xiàn)將相關事宜通知如下：


一、 培訓特色
1. 課程培訓業(yè)界最流行、應用最廣泛的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系。強化大數(shù)據(jù)平臺的分布式集群架構(gòu)和核心關鍵技術實現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應用項目開發(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練案例，完全覆蓋Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺的應用開發(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，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與業(yè)務素養(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，采用原理技術剖析和實戰(zhàn)案例相結(jié)合的方式開展互動教學、強化以建立大數(shù)據(jù)項目解決方案為主體的應用開發(fā)、技術討論與交流咨詢，在學習的同時促進講師學員之間的交流，讓每個學員都能在課程培訓過程中學到實實在在的大數(shù)據(jù)技術知識體系，以及大數(shù)據(jù)技術應用實戰(zhàn)技能，具備實際大數(shù)據(jù)應用項目的動手開發(fā)實踐與運維管理部署能力。授課過程中，根據(jù)學員需求，增設交流環(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)學員的實際情況微調(diào)授課內(nèi)容，由講師帶著全部學員積極討論，并給出一定的時間讓學員上臺發(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、 培訓目標
通過本次課程的培訓，學員可達到如下目標：
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)外最新的大數(shù)據(jù)技術潮流，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)應用案例，從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項目中的技術選型及技術架構(gòu)設計提供決策參考；
4. 全面掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系；
5. 掌握大數(shù)據(jù)采集技術；
6. 掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲技術；
7. 掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫技術；
8. 掌握大數(shù)據(jù)倉庫與統(tǒng)計機器學習技術；
9. 掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能（BI）技術；
10. 掌握大數(shù)據(jù)離線處理技術；
11. 掌握Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術；
12. 掌握基于內(nèi)存計算的大數(shù)據(jù)實時處理技術；
13. 掌握大數(shù)據(jù)管理技術的原理知識和應用實戰(zhàn)；
14. 深入理解大數(shù)據(jù)平臺技術架構(gòu)和使用場景；
15. 嫻熟地運用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系規(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)技術基礎
1. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程
2. 大數(shù)據(jù)和云計算的關系
3. 大數(shù)據(jù)應用需求以及潛在價值分析
4. 業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術發(fā)展態(tài)勢與應用趨勢
5. 大數(shù)據(jù)項目的技術選型與架構(gòu)設計
6. “互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的電子商務、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、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應用實踐與應用案例剖析
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術產(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核心組件技術講解
4. 基于HDFS的大型存儲系統(tǒng)應用開發(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Linux NFS3交互技術以及本地化部署應用實踐
7. 分布式鍵值存儲系統(tǒng)的平臺架構(gòu)、核心技術以及應用開發(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
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應用開發(fā)環(huán)境的部署，以及大數(shù)據(jù)并行處理應用程序開發(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應用實踐操作訓練
1. 部署與配置HDFS，熟練操作HDFS SHELL，HDFS與NFS操作，以及HDFS API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)和關鍵技術剖析
4. HBase應用項目開發(fā)技巧，以及客戶端開發(fā)實戰(zhàn)
5. HBase表設計與數(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)服務系統(tǒng)的工作原理、平臺架構(gòu)、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
8. HBase集群的運維與監(jiān)控管理
HBase半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理應用實踐操作訓練
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


第二天下午 Hive大型數(shù)據(jù)倉庫集群平臺及其應用實踐
1. 基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫基礎知識，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應用案例
2. Hive大數(shù)據(jù)倉庫簡介以及應用介紹
3. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結(jié)構(gòu)、核心技術剖析
4. Hive Server的工作原理、機制與應用
5. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
6. Hive應用開發(fā)技巧
7. Hive SQL剖析與應用實踐
8. Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導入導出、客戶端操作技巧
9. Hive數(shù)據(jù)倉庫報表設計
10. Hive JDBC與ODBC的工作原理與實現(xiàn)機制
11. Hive HWI、CLI客戶端操作以及UDF應用實踐
Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺及其應用實踐
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)律預測，關聯(lián)分析，定向推薦等應用程序的開發(fā)與應用實戰(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)挖掘平臺的應用實踐操作訓練 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Hadoop HBase的應用集成，實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)分析挖掘項目的應用實踐


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)界的實際應用介紹
2. Spark實時大數(shù)據(jù)處理平臺架構(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，Spark Streaming，MLib，GraphX，SparkR的應用實踐
1. 內(nèi)存計算模型和實時處理技術介紹
2. Spark中各個分布式組件的處理框架及工作原理
3. Spark SQL實時數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)原理機制及應用實踐
4. Spark Streaming流式數(shù)據(jù)實時處理機制及應用實踐
5. Spark MLib實時機器學習算法應用實踐與案例應用
6. Spark GraphX實時圖數(shù)據(jù)處理應用實踐與社交網(wǎng)絡分析應用案例
7. SparkR的實現(xiàn)原理與應用實踐
8. Spark組件的應用編程開發(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. Spark SQL應用操作實訓
5. Spark Streaming應用操作實訓
6. Spark MLib應用操作實訓
7. Spark GraphX應用操作實訓
8. SparkR應用操作實訓
9. Spark與HBase集成數(shù)據(jù)分析實驗實訓


第三天下午 Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺架構(gòu)及其應用實踐
1. Storm流式處理系統(tǒng)的平臺架構(gòu)和工作原理
2. Storm關鍵技術剖析
3. Storm集群安裝部署與配置優(yōu)化
4. Storm日志流數(shù)據(jù)分析項目應用實戰(zhàn)
5. Storm和Hadoop，Spark的應用集成項目實踐
大數(shù)據(jù)智能化ETL操作工具以及Hadoop集群運維監(jiān)控工具平臺應用
1. Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應用
2. Sqoop導入導出數(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)、核心技術工作原理以及應用案例
4. Kettle大數(shù)據(jù)ETL工具的部署與配置，以及應用實戰(zhàn)
5. 利用Sqoop實現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導入導出交互程序
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用配置
8. Hadoop集群運維系統(tǒng)Ganglia, Nagios的安裝部署與應用配置
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)、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
2. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應用介紹、平臺架構(gòu)、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及其應用實踐（可選）
1. Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構(gòu)、核心關鍵技術剖析
2. Impala實時查詢系統(tǒng)的部署與應用開發(fā)實踐
3. Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫集群架構(gòu)以及核心技術剖析
4. Redis集群的部署與應用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)應用實踐（可選）
1. Cassandra集群的平臺架構(gòu)以及核心關鍵技術
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應用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
大數(shù)據(jù)項目應用完整實踐與咨詢討論
1. 根據(jù)講師布置的實際應用案例，開展大數(shù)據(jù)完整項目部署設計和應用開發(fā)實踐
2. 大數(shù)據(jù)項目的需求分析、應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論


培訓費用
5800 元/人（含培訓費、考試費、證書費、資料費、午餐） 食宿統(tǒng)一安排，費用自理。
請學員帶一寸彩照二張（背面注明姓名），身份證復印件一張。

《大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應用實戰(zhàn)》所屬分類
特色課程

《大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應用實戰(zhàn)》所屬專題
excel培訓、營銷數(shù)據(jù)分析、新媒體營銷培訓、分析銷售數(shù)據(jù)、

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