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            曙海教育集團
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            大數據(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐課程

             
              班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
                  每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
              上間和地點
            上部份地點:【上?!客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
            最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
              實驗設備
                ◆小班教學,教學效果好
                   
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              質量保障

                   1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                   2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
                   3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?!詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

            部份程大綱
             
            • 培訓對象
            • 各類 IT/軟件企業和研發機構的軟件架構師、軟件設計師、程序員。對于懷有設計疑問和問題,需要梳理解答的團隊和個人,效果最佳。
            • 學員基礎
            • 了解Linux系統及相關語言環境
            • 課程大綱
            • 主題 內容
              Hadoop簡介和生態系統介紹
            • 傳統大規模數據分析存在的問題
              Hadoop概述
              Hadoop與分布式文件系統
              Hadoop生態系統
              Hadoop的行業應用案例分析
              Hadoop在云計算和大數據的位置和關系
              Hadoop版本介紹
              Hadoop與Google FS的關系
              Hadoop在國內的使用情況和未來
            • Hadoop安裝和主要配置文件介紹
            • Hadoop安裝所需軟件介紹
              Hadoop單機安裝
              Hadoop偽分布式安裝
              Hadoop完全分布式安裝
              Hadoop三個節點安裝的配置介紹
              Hahoop多節點ssh配置
              Hadoop格式化詳解
              Hadoop核心配置文件介紹
              核心配置文件core-site.xml
              HDFS配置文件hdfs-site.xml
              Mapreduce配置文件mapred-site.xml
              master文件配置詳解
              slave文件配置詳解
              Hadoop啟動和停止方法一
              —start-all.sh詳解
              —stop-all.sh詳解
              Hadoop的啟動和停止方法二
              —hadoop-deamon.sh詳解
              Hadoop安裝的常見錯誤介紹和解決方案
              使用自帶的wordcount和pi測試集群安裝是否成功
              使用Streaming來測試集群安裝是否成功
            • Hadoop組件介紹
            • Hadoop NameNode 介紹
              Hadoop SecondaryNameNode 介紹
              Hadoop DataNode 介紹
              Hadoop JobTracker 介紹
              Hadoop TaskTracker 介紹
            • Hadoop的HDFS模塊
            • HDFS架構介紹
              HDFS原理介紹
              NameNode功能詳解
              DataNode功能詳解
              SecondaryNameNode功能詳解
              HSFD的fsimage和editslog詳解
              HDFS的block詳解
              HDFS的block的備份策略
              Hadoop的機架感知配置
              HDFS的shell命令介紹
              HDFS的thrift server服務介紹
              HDFS的API接口介紹
              HDFS的權限詳解
              Hadoop的客服端接入案例
            • MapReducer入門
            • Mapreduce原理
              MapReduce流程
              剖析一個MapReduce程序
              Mapper和Reducer抽象類詳解
              Mapreduce的最小驅動類
              MapReduce自帶的類型
              自定義Writables和WritableComparables
              Mapreduce的輸入InputFormats
              MapReduce的輸出OutputFormats
              Combiner詳解
              Partitioner詳解
              DistributeFileSystem詳解
              Hadoop Tools工具介紹
              Counter計數器詳解
              自定義Counter計數器
              基于Hadoop二次開發實戰
              MapReduce的優化
              Map和Reduce的個數設置
              Hadoop小文件優化
              任務調度
              默認的任務調度
              公平任務調度
              能力任務調度
              使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
              MapReduce的單元測試
            • Hive
            • Hive和Pig基礎
              Hive、Impala和presto的比較
              Hive的作用和原理說明
              Hadoop倉庫和傳統數據倉庫的協作關系
              Hadoop/Hive倉庫數據數據流
              Hive部署和安裝
              HiveCli的基本用法
              Hive的server啟動
              HQL基本語法
              Hive的加載數據本地加載和HDFS加載
              Hive的partition詳解
              Hive的存儲方式詳解
              RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE
              Hive的UDF和UDAF
              Hive的transform詳解
              Hive的JDBC連接
            • Sqoop介紹
            • Sqoop是什么
              Sqoop安裝
              Sqoop把mysql數據導入HDFS
              Sqoop把HDFS數據導入Mysql
              Sqoop吧Mysql數據導入Hive
              Sqoop吧Mysql數據導入Hive分區
            • Hadoop集群配置和維護
            • Hadoop集群的部署要點
              NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker機器的配置要求
              dataNode與tasktracker機器的配置要求
              Hadoop集群管理的工具介紹
              Ganglia和nigos監控Hadoop集群介紹
              Ambri介紹
              添加和刪除節點演示
              Namenode的單點解決方案
              NameNode的NFS備份介紹
              集群所有dataNode掛掉的故障介紹
              集群NameNode的fsimage丟掉恢復方法
              Hadoop集群維護的注意點
            • Hbase使用
            • Hbase原理
              Hmaster詳解
              RegionServer詳解
              Zookeeper介紹
              Hbase安裝
              Hbase邏輯視圖介紹
              Hbase物理視圖介紹
              Hbase的二級索引介紹
              Hbase的DDL和DML
              Hbase表的設計案例
              Hbase的import功能介紹
              MapReduce操作Hbase
              Hbase的thriftServer介紹
              Hbase的API介紹
              Hbase使用場景介紹
              Hbase案例分析
            • 大數據在國內的運用
            • 大數據在國內的使用介紹
              離線計算框架介紹
              流式計算框架介紹
              內存計算框架介紹
              內存流式計算介紹
              大數據實時請求框架介紹
              大數據在移動的案例介紹
              大數據在銀行的案例介紹
              大數據在阿里的案例介紹
            • Spark生態介紹
            • Spark產生背景
              Spark(內存計算框架)
              SparkSteaming(流式計算框架)
              SparkSQL(ad-hoc)
              Mllib(MachineLearning)
              GraphX(bagel將被代)
            • spark安裝部署
            • Spark安裝簡介
              Spark的源碼編譯
              SparkStandalone安裝
              SparkStandaloneHA安裝
              Spark應用程序部署工具spark-submit
            • Spark運行架構和解析
            • Spark的運行架構
              基本術語
              運行架構
              SparkonStandalone運行過程
              SparkonYARN運行過程
              Spark運行實例解析
              SparkonStandalone實例解析
              SparkonYARN實例解析
            • SparkSQL原理和實踐
            • SparkSQL原理
              SparkSQL的Catalyst優化器
              SparkSQL內核
              SparkSQL和Hive
              SparkSQL的實例和編程
              SparkSQL的實例操作demo
              SparkSQL的編程
             

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              備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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