Hadoop與Spark大數據架構專題培訓課程

課程介紹

 

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曙海教學優勢

　 本課程面向企事業項目實際需要,秉承二十一年積累的教學品質，Hadoop與Spark大數據架構專題培訓課程以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經驗。線上/線下/上門皆可,Hadoop與Spark大數據架構專題培訓課程專家,課程可定制,熱線:4008699035。

　 大批企業和曙海
建立了良好的合作關系,合作企業30萬+。曙海的課程培養了大批受企業歡迎的工程師。曙海的課程在業內有著響亮的知名度。

 

精品課程班級列表

• 　　培訓對象

  　　本次Hadoop培訓對象針對各類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Java語言、Linux系統;

  　　課程大綱

  　　大數據架構概述

  　　1.1大數據層級架構及各層軟件設計要求，包括數據收集、存儲、計算框、應用

  　　1.2 Hadoop生態系統概述以及版本演化，并給出版本選擇建議。

  　　1.3 Spark生態系統概述及其特點，并與Hadoop對比

  　　數據收集系統Flume與Sqoop

  　　2.1使用flume和sqoop兩個系統將外部流式數據(比如網站日志，用戶行為數據等)、關系型數據庫(比如MySQL、Oracle等)中的數據導入Hadoop中進行分析和挖掘

  　　大數據存儲系統HDFS與HBase

  　　3.1 與HDFS1.0進行對比介紹2.0原理、特性與基本架構(快照、緩存、異構存儲)。

  　　3.2 HBase原理，基本架構與案例分析

  　　3.3 HBase應用場景、原理和架構，典型應用案例(互聯網、銀行)

  　　集群資源管理與調度系統

  　　4.1 介紹YARN應用場景、基本架構與資源調度

  　　Zookeeper部署及典型應用

  　　5.1 介紹Zookeeper是什么，基本原理及在應用

  　　大數據計算平臺

  　　介紹主流的三大類大數據計算框架，分別是批處理、交互式計算和流式計算框架，并選取當下主流的開源實現進行介紹。

  　　6.1 批處理計算框架

  　　6.1.1 MapReduce2.0基本原理與架構、程序編寫(使用java、C++、php語言)

  　　6.1.2 數據分析系統Hive與Pig應用與比較，如何使用其中的海量數據

  　　6.1.3 Spark計算框架，背景及應用案例

  　　6.2 交互式計算框架，Impala和presto應用場景，基本架構和典型應用案例

  　　6.3 流式/實時計算框架，storm、SparkStreaming基本架構特點，及應用案例

  　　數據挖掘與機器學習庫

  　　7.1 Mahout與MLlib兩個主流的分布式數據挖掘與機器學習庫的實現以及應用案例。

  
  
  

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