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2013年4月，火龙果软件在北京成功实施了Hadoop培训与研讨会。
课程以实际的环境部署和程序开发为主，分享实际大规模Hadoop应用的一线经验，深入结合企业的实际工作场景，让学员对Hadoop系统有了清晰的认知，掌握MapReduce与Hive/HBase的中高级应用开发技能，搭建稳定可靠的Hadoop集群。
企业培训需求：
- Hadoop系列（包括HBASE）高可用集群架构知识获取以及实战演练，个人搭建过程中的疑问咨询。
- HADOOP及其组件版本选择，CDH4本地源搭建。
- 高可用可扩展集群架构搭建，常见故障举例以及处理方式。
- HADOOP以及hbase版本的选择对开发的影响（如jar包的更换）。
- 在线运行系统，技术架构较新且容易维护，包含监控，故障恢复，性能优化注意事项，版本升级注意事项。
- 希望解决hadoop的生产环境的安装部署以及hbase的表结构如何设计，hive的使用。
- 老师最好能给学生充分的时间根据各自的需求进行提问，并尽可能给予实际操作。
- 希望解决对大数据量的存储和统计问题，及对 Hadoop的安装与配置问题。
- Hadoop、Hbase和Hive的安装和高级应用，以及java代码编程。
- 希望通过案例，提供对大数据处理的思路，并对表设计和处理流程给予启示。
- 如何存储大数据？如何查询大数据？如何管理大数。
- Hadoop集群的搭建，mapreduce代码开发，hbase的使用，hive的使用。
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火龙果软件在培训前了解了每一位学员的背景和培训需求，培训通过具体实际案例深入剖析Hadoop技术架构、部署、实施原则与解决方案，同时与学员交流了工作中遇到的问题。培训的目的不在于记住多少知识，而在于能够引起我们多少思考，并用这些思考应用到未来的工作中。
学员课后收益：
- 了解hadoop的系统框架，掌握了hasoop的基本使用。
- 对hadoop整体生态有清晰认识。
- 了解了Hadoop整体，会搭建平台，用于实际工作。
- Hadoop配置管理方面的收获比较大。
- Hadoop搭建，MapReduce编程等等都会用于工作。
- 深入了解了Hadoop、HBase架构与原理。
- 学习了Hadoop性能测试与部署。
- MapReduce和HBase将在下一步工作中运用。
- Hadoop相关工具有助于将实验产品提升到产品级。
- 掌握了Hadoop底层之间的数据交换。
- 理解了Hadoop环境与搭建、应用场景。
- 大数据分析、架构设计对工作很有帮助。
- 了解了Hadoop配置管理，Hadoop原理与实践。
- 学习了解了Hadoop、Hive、HBase。
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课程大纲：
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