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Hadoop大数据处理技术及实践

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培训受众:

•系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员
•牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人
•政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人
•高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人

课程收益:

•全面了解大数据处理技术的相关知识
•学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征
•深入使用Hadoop相关工具在大数据中的使用
•掌握传统数据中心向云计算中心转换的关键技术

课程大纲:

第一讲互联网思维及大数据
1)互联网思维
2)云计算技术
3)大数据概念及其应用
4)大数据的主要技术 第二讲大数据中的主要技术
1)分布式文件系统
2)MapReduce算法机制
3)对稀疏大表的管理技术
4)并发锁管理技术
5)Hadoop技术介绍
第三讲分布式文件系统
1)分布式文件系统HDFS
2) HDFS与GFS的区别
2)NameNode和DataNode
3)Jobtracker和Tasktracker
4) Yarn和HA、Federation技术 第四讲 MapReduce计算模型
1) 并行计算和无共享
2) MapReduce计算模型
3) MapReduce工作流程
4) 行业应用案例
第五讲 Pig大数据分析工具
1)Pig Latine
2)分析环境搭建
3)关键性技术
4)Pig应用实例 第六讲 NoSQL和云数据库
1) NoSQL云数据库
2)列数据库HBase介绍
3) HBase的关键技术
4) ZooKeeper的使用和管理
5)使用案例介绍
第七讲 Hive及云数据仓库
1) Hive介绍
2) 云数据仓库搭建
3) Hive数据分析
4) Hive实用案例 第八讲从关系数据库到云数据
1)云数据抽取技术
2)Chukwa的使用
3)Sqoop数据抽取
4)数据抽取案例
第九讲其它大数据产品介绍
1)流数据处理技术-Storm介绍
2)实时数据处理技术-Spark介绍
3)各厂商的大数据产品介绍

培训师介绍:

 
杨老师,光环国际高级顾问
97年博士毕业于北京大学计算机系,美国朗讯公司贝尔实验室研究员,北邮世纪学院物联网中心主任、责任教授。主要从事物联网、移动互联网以及大数据处理技术、大数据分析以及云计算技术研究,熟悉Android、iOS平台上的产品研发技术,具有丰富的J2EE以及Hadoop实战经验。长期主持数据仓库,数据挖掘和决策支持系统的研究开发工作,主持和参与了多个国家和省部级基金项目,具有丰富的工程实践及软件研发经验。

本课程名称: Hadoop大数据处理技术及实践

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