大數(shù)據(jù)Hadoop與Spark架構(gòu)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班其它上課時(shí)間：

對(duì)本課程所感興趣的學(xué)員

培訓(xùn)費(fèi)用
培訓(xùn)費(fèi)5800 元/人（含場(chǎng)地費(fèi)、考試證書費(fèi)、資料費(fèi)、學(xué)習(xí)期間的午餐費(fèi)） 食宿統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。
培訓(xùn)特色
課程培訓(xùn)業(yè)界最流行、應(yīng)用最廣泛的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。
強(qiáng)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分布式集群架構(gòu)和核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目開發(fā)和大數(shù)據(jù)集群運(yùn)維實(shí)踐、以及Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用開發(fā)與調(diào)優(yōu)的全過程沙盤模擬實(shí)戰(zhàn)。
通過一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)開發(fā)項(xiàng)目及一組實(shí)際項(xiàng)目訓(xùn)練案例，完全覆蓋
Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)的應(yīng)用開發(fā)與運(yùn)維實(shí)踐。課堂實(shí)踐項(xiàng)目以項(xiàng)目小組的形式進(jìn)行沙盤實(shí)操練習(xí)，重點(diǎn)強(qiáng)化理解Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目各個(gè)階段的工作重點(diǎn)，同時(shí)掌握作為大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理者的基本技術(shù)與業(yè)務(wù)素養(yǎng)。
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(xiàng)目
的資深講師，采用原理技術(shù)剖析和實(shí)戰(zhàn)案例相結(jié)合的方式開展互動(dòng)教學(xué)、強(qiáng)化以建立大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案為主體的應(yīng)用開發(fā)、技術(shù)討論與交流咨詢，在學(xué)習(xí)的同時(shí)促進(jìn)講師學(xué)員之間的交流，讓每個(gè)學(xué)員都能在課程培訓(xùn)過程中學(xué)到實(shí)實(shí)在在的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)體系，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)技能，具備實(shí)際大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目的動(dòng)手開發(fā)實(shí)踐與運(yùn)維管理部署能力。授課過程中，根據(jù)學(xué)員需求，增設(shè)交流環(huán)節(jié)，可將具體工作中遇到的實(shí)際問題展開討論，講師會(huì)根據(jù)學(xué)員的實(shí)際情況微調(diào)授課內(nèi)容，由講師帶著全部學(xué)員積極討論，并給出一定的時(shí)間讓學(xué)員上臺(tái)發(fā)言，現(xiàn)場(chǎng)剖析問題的癥結(jié)，規(guī)劃出可行的解決方案。

培訓(xùn)目標(biāo)
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(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)庫技術(shù)；
8.掌握大數(shù)據(jù)倉庫與統(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)
大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程
大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系
大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價(jià)值分析
業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)與應(yīng)用趨勢(shì)
大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計(jì)
“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
上午 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
國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
當(dāng)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
Apache大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
開源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)剖析
上午 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)剖析
Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用介紹
Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)
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
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
分布式文件系統(tǒng)HDFS的簡(jiǎn)介
HDFS系統(tǒng)的主從式平臺(tái)架構(gòu)和工作原理
HDFS核心組件技術(shù)講解
基于HDFS的大型存儲(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
HDFS集群的安裝、部署、配置與性能優(yōu)化實(shí)踐
HDFS與Linux NFS3交互技術(shù)以及本地化部署應(yīng)用實(shí)踐
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)用開發(fā)
PB級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)項(xiàng)目的案例分析
下午 大數(shù)據(jù)MapReduce與Yarn并行處理平臺(tái)
MapReduce并行計(jì)算模型
MapReduce作業(yè)執(zhí)行與調(diào)度技術(shù)
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
MapReduce應(yīng)用開發(fā)環(huán)境的部署，以及大數(shù)據(jù)并行處理應(yīng)用程序開發(fā)
MapReduce高級(jí)編程技巧與性能優(yōu)化實(shí)踐
MapReduce與Yarn大數(shù)據(jù)分析處理案例分析
下午 Hadoop應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練
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(shí)踐
部署與配置MapReduce與Yarn及其開發(fā)實(shí)踐
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)
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(yīng)用實(shí)踐
HBase分布式數(shù)據(jù)庫簡(jiǎn)介、數(shù)據(jù)模型以及工作原理
HBase分布式數(shù)據(jù)庫集群的平臺(tái)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)剖析
HBase應(yīng)用項(xiàng)目開發(fā)技巧，以及客戶端開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
HBase表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫管理API調(diào)用
HBase集群的安裝部署與配置優(yōu)化
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)
HBase集群的運(yùn)維與監(jiān)控管理
上午 Hive大型數(shù)據(jù)倉庫集群平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐
基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)知識(shí)，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用案例
Hive大數(shù)據(jù)倉庫簡(jiǎn)介以及應(yīng)用介紹
Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析
Hive Server的工作原理、機(jī)制與應(yīng)用
Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
Hive應(yīng)用開發(fā)技巧
Hive SQL剖析與應(yīng)用實(shí)踐
Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、客戶端操作技巧
Hive數(shù)據(jù)倉庫報(bào)表設(shè)計(jì)
Hive JDBC與ODBC的工作原理與實(shí)現(xiàn)機(jī)制
Hive HWI、CLI客戶端操作以及UDF應(yīng)用實(shí)踐
上午 HBase半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練
部署與配置HBase集群以及HBase的性能優(yōu)化
部署與配置ZooKeeper分布式集群
構(gòu)建HBase開發(fā)環(huán)境
HBase數(shù)據(jù)庫操作及項(xiàng)目實(shí)踐
上午 Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐
Mahout集群的安裝部署與配置優(yōu)化
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)用程序的開發(fā)與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
Mahout性能優(yōu)化與分析挖掘算法參數(shù)的優(yōu)化技巧
上午 Hive數(shù)據(jù)倉庫與Mahout數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練
部署與配置HIVE集群，以及HIVE性能調(diào)優(yōu)
構(gòu)建HIVE開發(fā)環(huán)境
HIVE數(shù)據(jù)倉庫操作及項(xiàng)目實(shí)踐
實(shí)現(xiàn)Mahout與Hadoop HBase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Spark的發(fā)展歷程以及業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用介紹
Spark實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)
Spark RDD內(nèi)存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制
Spark的核心組件剖析
基于Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫與實(shí)時(shí)分析挖掘處理在行業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐案例
上午 基于Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫和實(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
內(nèi)存計(jì)算模型和實(shí)時(shí)處理技術(shù)介紹
Spark中各個(gè)分布式組件的處理框架及工作原理
Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)原理機(jī)制及應(yīng)用實(shí)踐
Spark Streaming流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理機(jī)制及應(yīng)用實(shí)踐
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
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
SparkR的實(shí)現(xiàn)原理與應(yīng)用實(shí)踐
Spark組件的應(yīng)用編程開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
Spark與Hadoop的集成解決方案實(shí)踐
上午 Spark平臺(tái)與各個(gè)組件的實(shí)踐操作訓(xùn)練
部署與配置Spark集群，以及Spark性能調(diào)優(yōu)
構(gòu)建Spark開發(fā)環(huán)境
Spark程序運(yùn)行以及操作
Spark SQL應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
Spark Streaming應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
Spark MLib應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
Spark GraphX應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
SparkR應(yīng)用操作實(shí)訓(xùn)
Spark與HBase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
Storm流式處理系統(tǒng)的平臺(tái)架構(gòu)和工作原理
Storm關(guān)鍵技術(shù)剖析
Storm集群安裝部署與配置優(yōu)化
Storm日志流數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
Storm和Hadoop，Spark的應(yīng)用集成項(xiàng)目實(shí)踐
下午 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
Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用
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
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
Kettle大數(shù)據(jù)ETL工具的部署與配置，以及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
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
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
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
Hadoop集群運(yùn)維系統(tǒng)Ganglia, Nagios的安裝部署與應(yīng)用配置
下午 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）
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)
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)
下午 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及其應(yīng)用實(shí)踐（可選）
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
Impala實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)的部署與應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐
Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫集群架構(gòu)以及核心技術(shù)剖析
Redis集群的部署與應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)與案例分析
下午 Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)踐（可選）
Cassandra集群的平臺(tái)架構(gòu)以及核心關(guān)鍵技術(shù)
Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據(jù)對(duì)象分布策略
Cassandra集群的安裝部署與配置優(yōu)化
Cassandra應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)與案例分析
下午 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用完整實(shí)踐與咨詢討論
根據(jù)講師布置的實(shí)際應(yīng)用案例，開展大數(shù)據(jù)完整項(xiàng)目部署設(shè)計(jì)和應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐
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<