Hadoop与Spark大数据开发与案例分析高级工程师实战（深圳，8月9-11日）
【举办单位】北京曼顿培训网  www.mdpxb.com   det365手机版  www.poford.com
【咨询电话】4006820825   010-56133998  13810210257 
【培训日期】
北京，2018年7月5-7日；杭州，2018年7月19-21日
深圳，2018年8月9-11日；北京，2018年8月23-25日
【培训地点】北京、杭州、深圳
【培训对象】各地政府，院校云计算物联网产业相关负责人，各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员、技术总监、数据挖掘负责人、数据挖掘开发工程师等

【课程背景】
为贯彻落实党中央国务院“十三五”规划指导精神，实施网络强国战略，加快建设数字中国;构建高效信息网络，推进物联网发展;实施“互联网+”行动计划，促进多领域融合发展;实施国家大数据战略，加快政府数据开放;加强数据安全包含，全面保障信息系统安全;推进军民融合发展立法。要实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。加快政府数据开放共享，促进大数据产业健康发展。
现如今，大数据的应用并不仅存在于一些“理工类领域”，它已经渗透到我们生活的方方面面，将来，大数据在能源、金融、电信、汽车、消费等大多数行业都有用武之地，行业发展潜力巨大。去年，国内数据创业已是风起云涌，其实，2016才是真正意义上的大数据元年。据IDC预测，到2020年，大数据分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。大数据分析及其相关的市场的复合年增长率将达到26.4%，在2018年全球将发展到415亿美元的规模。同时，IDC认为，到2020年大数据分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。然而大数据架构最火热的莫过于Hadoop，Spark和Storm这三种

【课程目标】
1、了解Hadoop与Spark的历史及目前发展的现状、以及Hadoop与Spark的技术特点，从而把握分布式计算框架及未来发展方向，在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。
2、全面掌握Hadoop与Spark的架构原理和使用场景，并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼，从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍，帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。
3、深入理解Hadoop与Spark技术架构,对Hadoop与Spark运作机制有清晰全面的认识，可以独立规划及部署生产环境的Hadoop与Spark集群，掌握Hadoop与Spark基本运维思路和方法，对Hadoop与Spark集群进行管理和优化。

【培训特色】
■注重应用：分析国内实际情况，结合国际、国内成功经验。采用实战的项目，让学员在短时间内掌握Hadoop与Spark的搭建与配置。并进行高效的大数据清洗和分析。
■形式灵活：互动课堂、免费技术沙龙、提供云计算项目建设咨询、大数据Hadoop平台的搭建。

【课程大纲】
HADOOP模块
模块一 Hadoop在云计算技术的作用和地位
■传统大规模系统存在的问题
■Hadoop概述
■Hadoop分布式文件系统    
■MapReduce工作原理       
■Hadoop集群剖析          
■Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求
■Hadoop的行业应用案例分析
■Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
■数据开放,数据云服务平台(DAAS)时代
■Hadoop平台在数据云平台(DAAS)上的天然优势
■数据云平台(DAAS 平台)组成部分
■互联网公共数据大云(DAAS)案例
■Hadoop构建构建游戏云(Web Game Daas)平台
模块二 Hadoop生态系统介绍和演示
■Hadoop HDFS 和 MapReduce
■Hadoop数据库之HBase
■Hadoop数据仓库之Hive
■Hadoop数据处理脚本Pig
■Hadoop数据接口Sqoop和Flume，Scribe DataX
■Hadoop工作流引擎 Oozie
■运用Hadoop自下而上构建大规模企业数据仓库
■暴风影音数据仓库实战解析
模块三 Hadoop组件详解
■Hadoop HDFS 基本结构
■Hadoop HDFS 副本存放策略
■Hadoop NameNode 详解
■HadoopSecondaryNameNode 详解
■Hadoop DataNode 详解
■Hadoop JobTracker 详解
■Hadoop TaskTracker 详解
■Hadoop Mapper类核心代码
■Hadoop Reduce类核心代码
■Hadoop 核心代码
模块四 Hadoop安装和部署
■Hadoop系统模块组件概述
■Hadoop试验集群的部署结构
■Hadoop 安装依赖关系
■Hadoop 生产环境的部署结构
■Hadoop集群部署
■Hadoop 高可用配置方法
■Hadoop 集群简单测试方法
■Hadoop 集群异常Debug方法
■Hadoop安装部署实验
■Red hat Linux基础环境搭建
■Hadoop 单机系统版本安装配置
■Hadoop 集群系统版本安装和启动配置
■使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速测试系统
■Hadoopcore-site，hdfs-site，mapred-site 配置详解
模块五 Hadoop集群规划
■Hadoop 集群内存要求
■Hadoop集群磁盘分区
■集群和网络拓扑要求
■集群软件的端口配置
■针对NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver 等不同组件需求推荐服务器配置
模块六 MapReduce 算法原理
■Hadoop MapReduce 算法的原理和优化思想
■灵活运用MapReduce 实现算法
■运用MapReduce 构建数据库算法
■Select Sort GrougBy Sum Count
■Join 新进流失算法
■使用 Y-Smart 快速转换SQL 为MapReduce 代码
模块七 编写MapReduce高级程序
■使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
■MapReduce流程        
■剖析一个MapReduce程序
■基本MapReduceAPI概念
■驱动代码 Mapper、Reducer
■Hadoop流
■API 使用Eclipse进行快速开发             
■新MapReduce API
■MapReduce的优化
■MapReduce的任务调度
■MapReduce编程实战
■如何利用其他Hadoop相关技术，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie等
■满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API 
■Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差异。
■MapReduce 实现数据库功能
■利用Combiners来减少中间数据
■编写Partitioner来优化负载平衡
■直接访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）
■Hadoop的join操作
■辅助排序在Reducer方的合并
■定制Writables和WritableComparables
■使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
■创建InputFormats OutputFormats
■Hadoop的二次排序
■Hadoop的海量日志分析
■在Map方的合并     
模块八
集成Hadoop到现有工作流
及Hadoop API深入探讨
■存储系统
■利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop
■利用Flume导入实时数据到Hadoop
■ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试
■使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭 
■使用FuseDFS和Hadoop访问HDFS
■使用分布式缓存（Distributed Cache）
■直接访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）
■利用Combiners来减少中间数据
■编写Partitioner来优化负载平衡
模块九 使用Hive和Pig开发及技巧
■Hive和Pig基础            
■Hive的作用和原理说明
■Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
■Hadoop/Hive仓库数据数据流
■Hive 部署和安装
■Hive Cli 的基本用法
■HQL基本语法
■运用Pig 过滤用户数据  
■使用JDBC 连接Hive进行查询和分析
■使用正则表达式加载数据
■HQL高级语法
■编写UDF函数
■编写UDAF自定义函数
■基于Hive脚本内嵌Streaming 编程
模块十 Hbase安装和使用
Hbase 安装部署          
Hbase原理和结构
■Hbase 运维和管理
使用Hbase+Hive 提供 OLAP SQL查询能力
使用Hbase+Phoenix提供 OLTP SQL能力
■基于Hbase 的时间序列数据库 OpenTsDb 结构解析
模块十一 Hadoop2.0 集群探索
■Hadoop2.0 HDFS 原理
■Hadoop2.0 Yarn 原理
■Hadoop2.0 生态系统
■基于Hadoop2.0 构建分布式系统
模块十二
Hadoop企业级别案例解析
■Hadoop 结构化数据案例
■Hadoop 非结构化案例
■Hbase 数据库案例
■Hadoop 视频分析案例
■利用大数据分析改进交通管理
■区域医疗大数据应用案例
■银联大数据数据票据详单平台
■广东移动省公司请账单系统
■上海电信网络优化
■某通信运营商全国用户上网记录
■浙江台州市智能交通系统
■移动广州详单实时查询系统
■跨区域实时视频监控系统
模块十三
RedHadoop 企业版本
■运用RedHadoop快速构建服务集群
■运用RedHadoop DW 构建数据仓库
■基于RedHadoop Hive构建数据仓库平台
■灵活运用 Hive 加速游戏数据仓库
■基于Pig+OpenCV大规模图像人脸识别
模块十四
Spark
生态介绍
■Mapreduce、storm和spark模型的比较和使用场景介绍
■Spark产生背景
■Spark（内存计算框架）
■SparkSteaming（流式计算框架）
■Spark SQL（ad-hoc）
■Mllib（MachineLearning）
■GraphX（bagel将被代）
■DlinkDB介绍
■SparkR介绍

模块十五
Spark
安装部署
■Spark安装简介
■Spark的源码编译
■Spark Standalone安装
■Spark应用程序部署工具spark-submit
■Spark的高可用性部署

模块十六
Spark
运行架构和解析
■Spark的运行架构
■基本术语
■运行架构
■Spark on Standalone运行过程
■Spark on YARN 运行过程
■Spark运行实例解析
■Spark on Standalone实例解析
■Spark on YARN实例解析
■比较 Standalone与YARN模式下的优缺点
模块十七
Spark
scala编程
■Scala基本语法与高阶语法
■Scala基本语法
■Scala开发环境搭建
■Scala开发Spark应用程序
■使用java编程
■使用scala编程
■使用python编程

【讲师介绍】
 张老师,曼顿培训网(www.mdpxb.com )资深讲师。 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。　

【费用及报名】
1、费用：培训费6800元（含培训费、讲义费）；如需食宿，会务组可统一安排,费用自理。
2、报名咨询：4006820825  010-56133998  56028090  13810210257   鲍老师
3、报名流程：电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函
4、备注：如课程已过期，请访问我们的网站，查询最新课程
5、详细资料请访问北京曼顿培训网：www.mdpxb.com (每月在全国开设四百多门公开课，欢迎报名学习)