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大数据处理技术:基于HadoopYarn的大数据技术实战

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  • 开课时间:2016年04月25日 09:00 周一 查找最新
  • 结束时间:2016年04月27日 17:00 周三
  • 课程时长:18小时
  • 招生进展: 确定开班
  • 开课地点:上海市
  • 授课讲师: 杨老师
  • 课程编号:303709
  • 课程分类:互联网/语言
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培训受众:


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1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
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2,牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
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3,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。
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4,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。。
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课程大纲:


第一讲云计算及大数据处理技术介绍
1)云计算的概念
2)云计算发展现状
3)大数据的概念
4)大数据的应用
5)大数据关键技术
第二讲Google的关键技术
1)GFS分布式文件系统
2)Chubby并发锁机制
3)MapReduce计算模型
4)Bigtable大表管理技术
第三讲Hadoop系统及HDFS
1) Hadoop及其运行架构
2) Yarn中的隔离和调度机制
3) HDFS分布式文件及块
4) Seqenence file等DFS文件格式
5) HA和Federation
第四讲MapReduce计算模型设计
1) MapReduce产生背景
2) MapReduce编程模型
3) MapReduce实现机制
4) MapReduce案例分析
第五讲Pig 数据流处理工具
1)Pig 设计的目标
2)Pig Latine介绍
3)Pig关键性技术
4)Pig的实用案例
第六讲 云数据仓库Hive
1) Hive设计目标
2) Hive数据模型
3) Hive关键性技术
4) Hive的使用案例
第七讲HBase和NoSQL
1)NoSQL技术及其应用介绍
2)HBase数据处理机制
3)HBase列族设计及API
4)HBase高并发读写的实现
5)ZooKeeper并发控制模型
第八讲 数据抽取工具Sqoop
1)云中数据与DBMS数据的交换
2)Sqoop数据抽取关键技术
3)Sqoop数据抽取策略
4)Sqoop的使用实例
第九讲 Hadoop与其他云数据处理技术的融合
1)其他云环境中大数据处理技术介绍
2)与Spark实时处理技术的融合
3)与Storm流数据处理技术的融合
4)与Docker等其它云工具的融合
5)基于HadoopYarn的大数据挖掘应用

培训师介绍:

 
杨老师,资深讲师。主要研究网络信息分析以及云计算相关技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信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: 大数据处理技术:基于HadoopYarn的大数据技术实战

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