大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應用實戰(zhàn)培訓班

大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應用實戰(zhàn)培訓班(多名講師)課程介紹：

各有關(guān)單位：
    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(shù)高端人才的號召,中國信息化培訓中心特推出了大數(shù)據(jù)平臺Hadoop與Spark架構(gòu)技術(shù)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(shù)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(shè)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(shù)架構(gòu)專家，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應用創(chuàng)新型人才，促進大數(shù)據(jù)技術(shù)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�，F(xiàn)將相關(guān)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(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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)知識體系，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)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(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(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. 全面掌握業(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)計機器學習技術(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. 嫻熟地運用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

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(shù)發(fā)展態(tài)勢與應用趨勢
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、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(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(shù)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(shù)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(shù)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(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(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(chǔ)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(shù)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(shè)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(guān)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(shù)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(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(shù)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(guān)鍵技術(shù)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(shù)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(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(shè)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

四、  授課師資
鐘老師  現(xiàn)任職于中科院某研究所，高級工程師，副高職稱，項目組負責人，博士畢業(yè)于中國科學院計算技術(shù)研究所，獲工學博士學位（計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方向）。中培教育的大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)系列課程建設(shè)與教學專家。近六年來帶領(lǐng)團隊主要從事大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)項目的研發(fā)與IT項目管理工作。鐘老師有著多年的企業(yè)內(nèi)訓和公開課培訓講師經(jīng)歷，主要講授大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、電子商務、IT信息軟件項目管理、企業(yè)信息化規(guī)劃與管理、IT戰(zhàn)略規(guī)劃與企業(yè)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心主機規(guī)劃與IDC系統(tǒng)運營等企業(yè)實戰(zhàn)類培訓課程。鐘老師將原理技術(shù)剖析和應用實戰(zhàn)相結(jié)合的授課風格受到廣大公開課學員和企業(yè)內(nèi)訓學員的歡迎。

蔣老師  清華大學博士，云計算專家 熟悉主流的云計算平臺，并有商業(yè)與開源云計算平臺的實踐經(jīng)驗,對云計算關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實踐經(jīng)驗，如分布式系統(tǒng)、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)、云存儲等，參與并領(lǐng)導多個大型云計算項目。對大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實踐經(jīng)驗，如NoSQL數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。    

錢老師  大數(shù)據(jù)專家。在電信、電力、金融行業(yè)從事Java開發(fā)和架構(gòu)設(shè)計的工作；資深云計算研發(fā)工程師。作為項目的主要成員和負責人參與并領(lǐng)導完成了多個大型復雜項目，并成功應用于行業(yè)解決方案，如海量數(shù)據(jù)匹配系統(tǒng)、電力行業(yè)實時數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)等。設(shè)計并實現(xiàn)了實時索引系統(tǒng)-云搜，成功應用與某國企知識庫系統(tǒng)。并可應用與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的搜索等應用。完成多個云計算解決方案的架構(gòu)，涉及到金融行業(yè)海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、海量日志分析系統(tǒng)、電力用電信息統(tǒng)計系統(tǒng)等，獲得業(yè)界認可。

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