《大數(shù)據應用高級研修班》課程詳情
點擊下載課大綱及報名表 各有關單位：為貫徹落實黨中央國務院“十三五”規(guī)劃指導精神，云計算作為戰(zhàn)略重點項目新興產業(yè)，政府和業(yè)界都表現(xiàn)出了極大的熱情。日前發(fā)改委、工信部、財政部支持的云計算項目正式啟動，云計算平臺和云計算服務模式已成為今后IT服務的主流。云計算服務應用的種類不斷增多，普及程度逐漸深入，使用者正向普通用戶拓展。未來，云計算及其基礎設施將是信息產業(yè)的核心平臺，其所蘊含的技術變革和創(chuàng)新服務模式，將深刻影響全球產業(yè)技術創(chuàng)新的發(fā)展。
目前，互聯(lián)網正從數(shù)據爆炸進一步發(fā)展到海量數(shù)據分析和挖掘的時代，而基于Hadoop技術的解決方案為海量數(shù)據存儲和處理提供了經濟、高效、高安全性和高可靠性的保障，Apache Hadoop也因此成為大數(shù)據行業(yè)發(fā)展背后的驅動力。由于Hadoop技術已成為當下最火熱的云計算技術之一，各行業(yè)中希望深入了解并掌握這門技術的人也越來越多，我中心決定開展大數(shù)據應用高級研修班，望相關單位收到通知后積極參加。相關培訓事宜如下:

一、課程目標
1、了解Hadoop的歷史及目前發(fā)展的現(xiàn)狀、以及Hadoop的技術特點，從而把握分布式計算框架及未來發(fā)展方向，在大數(shù)據時代能為企業(yè)的技術選型及架構設計提供決策參考。
2、全面掌握Hadoop的架構原理和使用場景，并通過貫穿課程的項目進行實戰(zhàn)鍛煉，從而熟練使用Hadoop進行MapReduce程序開發(fā)。課程還涵蓋了分布式計算領域的常用算法介紹，幫助學員為企業(yè)在利用大數(shù)據方面體現(xiàn)自身價值
3、深入理解Hadoop技術架構,對Hadoop運作機制有清晰全面的認識，可以獨立規(guī)劃及部署生產環(huán)境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本運維思路和方法，對Hadoop集群進行管理和優(yōu)化。

二、培訓對象
各地政府云計算物聯(lián)網產業(yè)相關負責人，各企業(yè)CIO、信息中心負責人、技術總監(jiān)，云計算中心負責人，云計算產業(yè)投資團隊，云計算應用開發(fā)商，云計算硬件設備供應商，云服務提供商，高校、科研院所云計算項目負責人。
各企業(yè)大數(shù)據架構師、技術總監(jiān)、數(shù)據挖掘負責人、數(shù)據挖掘開發(fā)工程師

三、師資力量
　劉老師：阿里大數(shù)據高級專家，國內資深的Spark、Hadoop技術專家、虛擬化專家，對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術進行了多年的深入的研究，更主要的是這些技術在大量的實際項目中得到廣泛的應用，因此在Hadoop開發(fā)和運維方面積累了豐富的項目實施經驗。近年主要典型的項目有：某電信集團網絡優(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)據數(shù)據票據詳單平臺、某大型銀行大數(shù)據記錄系統(tǒng)、某大型通信運營商全國用戶上網記錄、某省交通部門違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據應用項目、互聯(lián)網公共數(shù)據大云(DAAS)和構建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等。
　
四、培訓特色
注重應用：分析國內實際情況，結合國際、國內成功經驗。Hadoop采用實戰(zhàn)的項目，讓學員在短時間內掌握Hadoop的搭建與配置。并進行高效的大數(shù)據清洗和分析。
　　形式靈活：互動課堂、免費技術沙龍、提供云計算項目建設咨詢、大數(shù)據Hadoop平臺的搭建。

五、頒發(fā)證書
參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得我中心頒發(fā)的-大數(shù)據處理高級工程師。該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。

六、課程大綱

第一章 大數(shù)據技術基礎
1. 大數(shù)據的產生背景、發(fā)展歷程
2. 大數(shù)據和云計算的關系
3. 大數(shù)據應用需求以及潛在價值分析
4. 業(yè)界最新的大數(shù)據技術發(fā)展態(tài)勢與應用趨勢
5. 大數(shù)據項目的技術選型與架構設計
6. “互聯(lián)網+”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)網金融業(yè)、網上銀行、電子政務、移動互聯(lián)網、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)據技術產品與項目解決方案
1. 國內外主流的大數(shù)據解決方案介紹
2. 當前大數(shù)據解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據庫方案的剖析比較
3. Apache大數(shù)據平臺方案剖析
4. CDH大數(shù)據平臺方案剖析
5. HDP大數(shù)據平臺方案剖析
6. 開源的大數(shù)據生態(tài)系統(tǒng)平臺剖析
Hadoop大數(shù)據平臺剖析
1. Hadoop的發(fā)展歷程以及產業(yè)界的實際應用介紹
2. Hadoop大數(shù)據平臺架構
3. 基于Hadoop平臺的PB級大數(shù)據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

第二章 大數(shù)據分布式存儲系統(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、核心技術以及應用開發(fā)
8. PB級大數(shù)據存儲項目的案例分析
大數(shù)據MapReduce與Yarn并行處理平臺
1. MapReduce并行計算模型
2. MapReduce作業(yè)執(zhí)行與調度技術
3. 第二代大數(shù)據計算框架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

第三章 HBase分布式數(shù)據庫管理系統(tǒng)
1. NoSQL數(shù)據庫與NewSQL數(shù)據庫技術介紹，及其在半結構化和非結構化大數(shù)據方面的應用實踐
2. HBase分布式數(shù)據庫簡介、數(shù)據模型以及工作原理
3. HBase分布式數(shù)據庫集群的平臺架構和關鍵技術剖析
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)據操作以及數(shù)據庫管理API調用
6. HBase集群的安裝部署與配置優(yōu)化
7. ZooKeeper分布式協(xié)調服務系統(tǒng)的工作原理、平臺架構、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半結構化數(shù)據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. 構建HBase開發(fā)環(huán)境
4. HBase數(shù)據庫操作及項目實踐

第四章 Hive大型數(shù)據倉庫集群平臺及其應用實踐
1. 基于Hadoop的大型分布式數(shù)據倉庫基礎知識，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據倉庫應用案例
2. Hive大數(shù)據倉庫簡介以及應用介紹
3. Hive數(shù)據倉庫集群的平臺體系結構、核心技術剖析
4. Hive Server的工作原理、機制與應用
5. Hive數(shù)據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)據倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據導入導出、客戶端操作技巧
9. Hive數(shù)據倉庫報表設計
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)據倉庫與Mahout數(shù)據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性能調優(yōu)
2. 構建HIVE開發(fā)環(huán)境
3. HIVE數(shù)據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)據分析挖掘項目的應用實踐

第五章 Spark大數(shù)據實時處理平臺剖析
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)據處理平臺架構
3. Spark RDD內存彈性分布式數(shù)據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)據倉庫和實時數(shù)據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)據倉庫的實現(xiàn)原理機制及應用實踐
4. Spark Streaming流式數(shù)據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)據處理應用實踐與社交網絡分析應用案例
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性能調優(yōu)
2. 構建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)據分析實驗實訓

第六章 Storm流式數(shù)據處理平臺架構及其應用實踐
1. Storm流式處理系統(tǒng)的平臺架構和工作原理
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)據交互工具的應用
2. Sqoop導入導出數(shù)據的工作原理，以及Sqoop集群安裝部署與配置
3. Kettle集群的平臺架構、核心技術工作原理以及應用案例
4. Kettle大數(shù)據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)據導入導出交互程序
6. Hadoop大數(shù)據運維監(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)據采集系統(tǒng)的數(shù)據流模型、平臺架構、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、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
內存數(shù)據庫管理系統(tǒng)及其應用實踐（可選）
1. Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構、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內存數(shù)據庫集群架構以及核心技術剖析
4. Redis集群的部署與應用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
Cassandra數(shù)據管理系統(tǒng)應用實踐（可選）
1. Cassandra集群的平臺架構以及核心關鍵技術
2. Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據對象分布策略
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)據項目應用完整實踐與咨詢討論
1. 根據講師布置的實際應用案例，開展大數(shù)據完整項目部署設計和應用開發(fā)實踐
2. 大數(shù)據項目的需求分析、應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論

《大數(shù)據應用高級研修班》培訓受眾
各地政府云計算物聯(lián)網產業(yè)相關負責人，各企業(yè)CIO、信息中心負責人、技術總監(jiān)，云計算中心負責人，云計算產業(yè)投資團隊，云計算應用開發(fā)商，云計算硬件設備供應商，云服務提供商，高校、科研院所云計算項目負責人。
各企業(yè)大數(shù)據架構師、技術總監(jiān)、數(shù)據挖掘負責人、數(shù)據挖掘開發(fā)工程師

《大數(shù)據應用高級研修班》所屬分類
特色課程

《大數(shù)據應用高級研修班》所屬專題
excel培訓、營銷數(shù)據分析、新媒體營銷培訓、分析銷售數(shù)據、

《大數(shù)據應用高級研修班》授課培訓師簡介

《大數(shù)據應用高級研修班》報名服務流程

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