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Hadoop原理、应用与优化
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学生报名
专家讲师:
刘老师,某大型互联网企业大数据架构师,技术委员会首席专家。
地点时间:
北京 上海 深圳 根据报名开班
课程费用
:
5000元/人
(学生3折),详见
公开课学习手册
企业内训:
可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册
《数据架构师》
认证方式
1.知识:权威知识考试;
2.技能:真实案例实践考评;
3.经验:工作经验审核;
4.素养:未来发展潜力的评估。
本课程结合大规模大数据案例,讲解完整的hadoop的工作周期中的相关的工具、原理和应用方法。涉及:采集、存储、访问、挖掘和分析、优化。
培训目标:
大数据存储概览
大数数据平台Hadoop概览
Hadoop集群规划
Hadoop简介和生态系统介绍
Hadoop安装和主要配置文件介绍
Hadoop组件介绍
Hadoop的HDFS模块
MapReducer入门和高级开发实战
Hive的使用和实战
Hbase使用
Hadoop集群配置介绍和维护
数据抽取工具Sqoop使用
培训对象:
程序员、架构师、运维工程师、数据库开发人员、后台开发人员。
学员基础:
具有大数据系统知识,最好有开发或者运维经验。
授课方式:
定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练,详见
公开课学习手册
培训
内容
:2天
大数据存储概览
大数据的产生、引用、存储与应用
大数据存储的特点
大数据库的基本元素
海量数据库的开发特性
数据库的数据分析与挖掘应用
数据仓库与数据集市
大数数据平台Hadoop概览
传统大规模系统存在的问题
Hadoop概述
文件存储-HDFS
HDFS-工作原理
数据计算MapReduce
MapReduce工作原理
SQL分析-Hive
海量实时读写-HBase
分布式协调系统—Zookeeper
数据抽取工具Sqoop使用
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
Hadoop集群规划
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Namenode的机器配置
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Hadoop简介和生态系统介绍
传统大规模数据分析存在的问题
Hadoop概述
Hadoop与分布式文件系统
Hadoop生态系统
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
Hadoop版本介绍
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Hadoop安装和主要配置文件介绍
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MapReduce的输出OutputFormats
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自定义InputSPlits
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Hbase使用
Hbase原理
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Hbase安装
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Hbase的二级索引介绍
Hbase 的DDL和DML
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MapReduce操作Hbase
Hbase的 thrift Server介绍
Hbase 的API介绍
Hbase案例分析
Hadoop集群配置介绍和维护
Hadoop集群的部署要点
NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker机器的配置要求
dataNode与tasktracker机器的配置要求
Hadoop集群管理的工具介绍
Ganglia和nigos监控Hadoop集群介绍
Ambri介绍
添加和删除节点演示
Namenode的单点解决方案
NameNode的NFS备份介绍
集群所有dataNode挂掉的故障介绍
集群NameNode的fsimage丢掉恢复方法
Hadoop集群维护的注意点
数据抽取工具Sqoop使用
Sqoop是什么
Sqoop安装
Sqoop把mysql数据导入HDFS
Sqoop把HDFS数据导入Mysql
Sqoop吧Mysql数据导入Hive
Sqoop吧Mysql数据导入Hive分区
执行脚本的解析
数据导入过程中的典型问题和解决办法
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