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    青海体彩十一选五开奖: 关于举办“Hadoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知

    河北快3 www.vcact.com

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    • 开课时间:2019年08月22日 09:00 周四 已结束
    • 结束时间:2019年08月25日 17:00
    • 开课地点:成都市
    • 授课讲师: 张老师
    • 课程编号:367428
    • 课程分类:职业素养
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    课程编号 城市 培训讲师 上课时间 价格 点击报名
    367420 苏州市 张老师 2019-10-22 09:00 ¥6800元 点击报名
    367421 珠海市 张老师 2019-11-20 09:00 ¥6800元 点击报名
    367422 北京市 张老师 2019-12-20 09:00 ¥6800元 点击报名

    培训受众:

    业务支撑建设维护室、业务维护室、经营分析室人员;网络部、网管中心、网优中心从事大数据相关工作的人员

    课程大纲:

    培训费用及须知
    6800元/人(含教材、培训费、考证费以及学习用具等费用) 食宿统一安排,费用自理。关于举办“Hadoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知颁发证书
    参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:
    工业和信息化部颁发的-《大数据开发高级工程师证书》。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。注:请学员带一寸彩照2张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。关于举办“Hadoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知课程介绍
    需求理解
    Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性,正是这些设计上与生俱来的优点,才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐,同时也引起了研究界的普遍关注。
    对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。传统经营分析系统小型机加关系型数据库的架构无法满足对海量非结构化数据的处理需求,搭建基于X86的Hadoop 平台,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的经营分析系统混搭架构成为电信运营商最为倾向的选择。本课程将全面介绍Hadoop平台开发和运维的各项技术,对学员使用该项技术具有很高的应用价值。
    培训课程架构与设计思路
    (1)培训架构:
    本课程分为三个主要部分:
    第一部分:重点讲述大数据技术在的应用,使学员对大数据技术的广泛应用有清晰的认识,在这环节当中会重点介绍Hadoop技术在整个大数据技术应用中的重要地位和应用情况。
    第二部分:具体对hadoop技术进行??榛植?,从大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用谈起,介绍Hadoop技术各主要应用工具和方法,以及在运维维护当中的主流做法,使学员全面了解和掌握Hadoop技术的精华。
    第三部分:重点剖析大数据的应用案例,使学员在案例当中对该项技术有更深入的感观印象
    (2)设计思路:
    本课程采用??榛萄Х椒?,以案例分析为主线,由浅入深、循序渐进、由理论到实践操作进行设计。
    (3)与企业的贴合点:
    本课程结合企业转型发展及大数据发展战略,围绕企业大数据业务及行业应用市场拓展发展目标,重点讲授Hadoop的应用技术,提升企业IT技术人员的开发和运维能力,有很强的贴合度。关于举办“Hadoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知培训目标
    掌握大数据处理平台(Hadoop、Spark、Storm)技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发;掌握主流大数据Hadoop平台和Spark实时处理平台的技术架构和实际应用;利用Hadoop+Spark对行业大数据进行存储管理和分析挖掘的技术应用;讲解Hadoop生态系统组件,包括Storm,HDFS,MapReduce,HIVE,HBase,Spark,GraphX,MLib,Shark, ElasticSearch等大数据存储管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数据查询与搜索、大数据分析挖掘与分布式处理技术关于举办“Hadoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知培训大纲
    (1)课程框架
    第一天上午第一部分:移动互联网、大数据、云计算相关技术介绍
    第二部分:大数据的挑战和发展方向
    下午第三部分:大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用
    第四部分:Hadoop文件系统HDFS最佳实战
    第二天上午第五部分:Hadoop运维管理与性能调优
    第六部分:NOSQL数据库Hbase与Redis
    下午第七部分:类SQL语句工具——Hive
    第八部分:数据挖掘SPARK建?;〗樯?br>第三天上午第九部分:Kafka基础介绍
    第十部分:大数据典型应用与开发案例分析:互联网数据运营
    下午第十一部分:当前数据中心的改造和转换分析-以国内外运营商、互联网公司为例
    第十二部分:课程总结与问题答疑
    评估培训关于举办“Hadoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知详细培训内容介绍
    ??橐灰贫チ?、大数据、云计算相关技术介绍
    数据中心与云计算技术应用
    智慧城市与云计算技术应用
    移动互联网、大数据与云计算关联技术
    移动云计算的生态系统及产业链
    大数据技术在运营商、金融业、银行业、电子商务行业、零售业、制造业、政务信息化、互联网、教育信息化等行业中的应用实践
    国内外主流的大数据解决方案介绍
    当前大数据解决方案与传统数据库方案的剖析比较
    Cloudera Hadoop 大数据平台方案剖析
    开源的大数据生态系统平台剖析
    ??槎笫莸奶粽胶头⒄狗较?br>大数据时代的挑战
    战略决策能力
    技术开发和数据处理能力
    组织和运营能力
    大数据时代的发展方向
    云计算是基础设施架构
    大数据是灵魂资产
    分析、挖掘是手段
    发现和预测是最终目标
    大数据挖掘在各行业应用情况
    电信行业应用及案例分析
    互联网行业应用及案例分析
    金融行业应用及案例研究
    销售行业应用案例分析
    ??槿笫菸募娲⑾低臣际鹾头植际轿募低称教捌溆τ?br>Hadoop的发展历程
    Hadoop大数据平台架构
    基于Hadoop平台的PB级大数据存储管理与分析处理的工作原理与机制
    Hadoop 的核心组件剖析
    分布式文件系统HDFS
    概述、功能、作用、优势
    应用范畴、应用现状
    发展趋势
    分布式文件系统HDFS架构及原理
    核心关键技术
    设计精髓
    基本工作原理
    系统架构
    文件存储模式
    工作机制
    存储扩容与吞吐性能扩展
    分布式文件系统HDFS操作
    SHELL命令操作
    I/O流式操作
    文件数据读取、写入、追加、删除
    文件状态查询
    数据块分布机制
    数据同步与一致性
    元数据管理技术
    主节点与从节点工作机制
    大数据负载均衡技术
    HDFS大数据存储集群管理技术
    Hadoop生态系统组件
    Storm
    HDFS
    MapReduce
    HIVE
    HBase
    Spark
    GraphX
    MLib
    Shark
    ??樗腍adoop文件系统HDFS最佳实战
    HDFS的设计
    HDFS的概念
    数据块
    namenode和datanode
    联邦HDFS
    HDFS的高可用性
    命令行接口
    Hadoop文件系统
    Java接口
    从Hadoop URL读取数据
    通过FileSystem API读取数据
    写入数据
    目录
    查询文件系统
    删除数据
    数据流
    剖析文件读取
    剖析文件写入
    一致模型
    通过Flume和Sqoop导入数据
    通过distcp并行复制
    Hadoop存档
    使用Hadoop存档工具
    不足
    ??槲錒adoop运维管理与性能调优
    第二代大数据处理框架
    Yarn的工作原理及
    DAG并行执行机制
    Yarn大数据分析处理案例分析
    Yarn 框架并行应用程序实践
    集群配置管理
    Hadoop集群配置
    Hadoop性能调优与参数配置
    Hadoop机架感知策略与配置
    Hadoop压缩机制
    Hadoop任务负载均衡
    Hadoop 集群维护
    Hadoop监控管理
    HDFS的静态调优技巧
    HDFS 的高吞吐量I/O性能调优技巧
    MapReduce/Yarn的并行处理性能调优技巧
    Hadoop集群的运行故障剖析,以及解决方案
    基于Hadoop大数据应用程序的性能瓶颈剖析与提
    Hadoop 大数据运维监控管理系统 HUE 平台的安装部署与应用配置
    Hadoop运维管理监控系统Ambari平台的安装部配置
    Hadoop 集群运维系统 Ganglia, Nagios的安装部署与应用配置
    ??榱鵑OSQL数据库Hbase与RedisNOSQL基础
    CAP理论
    Base与ACID
    NOSQL数据库存储类型
    键值存储
    列存储
    文档存储
    图形存储
    HBase分布式数据基础
    安装Hbase
    Hbase应用
    HBase的逻辑数据模型,HBase的表、行、列族、列、单元格、版本、row key排序
    HBase的物理模型,命名空间(表空间)、表模式(Schema)的设计法则
    HBase 主节点HMaster的工作原理,HMaster的高可用配置,以及性能调优
    HBase 从节点RegionServer(分区服务节点)的工作原理,表分区及存储I/O高并发配置,以及性能调优
    HBase的存储引擎工作原理,以及HBase表数据的键值存储结构,以及HFile存储结构剖析
    HBase表设计与数据操作以及数据库管理操作
    HBase集群的安装部署、参数配置和性能优化
    HBase分布式数据库简介、发展历程、应用场景、工作原理、以及应用优势与不足之处
    HBase分布式数据库集群的主从式平台架构和关键技术剖析
    HBase伪分布式和物理集群分布式的控制与运行配置
    HBase从节点RegionServer(分区服务节点)的工作原理,表分区及存储I/O高并发配置,以及性能调优
    HBase的存储引擎工作原理,以及HBase表数据的键值存储结构,以及HFile存储结构剖析
    HBase表设计与数据操作以及数据库管理操作
    HBase集群的安装部署、参数配置和性能优化
    ZooKeeper分布式协调服务系统的工作原理、平台架构、集群部署应用实战
    ZooKeeper集群的原理架构,以及应用配置
    Redis内存数据库介绍,以及业界应用案例
    Redis内存数据库集群架构以及核心技术剖析
    Redis 集群的安装部署与应用开发实战
    ??槠呃郤QL语句工具——Hive安装Hive
    示例
    运行Hive
    配置Hive
    Hive服务
    Metastore
    Hive与传统数据库相比
    读时模式vs.写时模式
    更新、事务和索引
    HiveQL
    数据类型
    操作与函数

    托管表和外部表
    分区和桶
    存储格式
    导入数据
    表的修改
    表的丢弃
    查询数据
    排序和聚集
    MapReduce脚本
    连接
    子查询
    视图
    用户定义函数
    写UDF
    写UDAF
    ??榘耸萃诰騍PARK建?;〗樯?br>Spark简介
    Spark是什么
    Spark生态系统BDAS
    Spark架构
    Spark分布式架构与单机多核架构的异同
    Spark集群的安装与部署
    Spark的安装与部署
    Spark集群初试
    Spark硬件配置
    Spark硬件
    Spark硬件配置流程
    ??榫臟afka基础介绍
    Kafka介绍
    kafka体系结构
    kafka设计理念简介
    kafka通信协议
    kafka的伪分布安装、集群安装
    kafka的shell操作、java操作
    kafka设计理念*
    kafka producer和consumer开发
    Kafka分布式消息订阅系统的应用介绍、平台架构、集群部署与配置应用实战
    Flume-NG数据采集系统的数据流模型、平台架构、集群部署与配置应用实战
    Hadoop与DBMS之间数据交互工具Sqoop的应用实践,
    Sqoop导入导出数据以及Sqoop集群部署与配置
    Kettle 集群的平台架构、核心技术、部署配置和应用实战
    利用Sqoop实现 MySQL 与 Hadoop 集群之间
    ??槭笫莸湫陀τ糜肟咐治觯夯チ菰擞?br>案例1:贵州数据交易中心
    交易所交易形式:电子交易
    交易所服务:大数据交易、大数据清洗建模分析、大数据定向采购、大数据平台技术开发
    大数据交易安全性探讨分析
    数据交易中心商业模式探讨分析
    案例2:大数据应用案例:公共交通线路的智能规划
    UrbanInsights:为公交公司提供基于订阅访问的大数据工具以及大数据咨询服务
    Urban Insights数据源、数据收集、数据仓库、数据分析——设计运营线路
    Urban Insights通过互联网数据的运营
    讨论:浙江移动大数据应用与开发方向
    ??槭坏鼻笆葜行牡母脑旌妥环治?以国内外运营商、互联网公司为例
    流商业大数据解决方案比较
    主流开源云计算系统比较
    国内外代表性大数据平台比较
    各厂商最新的大数据产品介绍
    案例分析
    Facebook的SNS平台应用
    Google的搜索引擎应用
    Rackspace的日志处理
    Verizon成立精准市场营销部
    TelefonicaDynamicInsights推出的名为“智慧足?!钡纳桃捣?br>中国联通的“移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统”
    ??槭纬套芙嵊胛侍獯鹨晒赜诰侔臁癏adoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知
    师资介绍
    张老师:阿里大数据高级专家,国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家,对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究,更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用,因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有:某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。

    本课程名称: 关于举办“Hadoop大数据平台开发与案例分析 ”高级工程师实战培训班的通知

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