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Hadoop大數據開發培訓課程

模塊一
移動互聯網、大數據、云計算相關技術介紹
1、數據中心與云計算技術應用
2、智慧城市與云計算技術應用
3、移動互聯網、大數據與云計算關聯技術
4、移動云計算的生態系統及產業鏈
5、大數據技術在運營商、金融業、銀行業、電子商務行業、零售業、制造業、政務信息化、互聯網、教育信息化等行業中的應用實踐
6、國內外主流的大數據解決方案介紹
7、當前大數據解決方案與傳統數據庫方案的剖析比較
8、Coudera Hadoop 大數據平臺方案剖析
9、開源(yuan)的大數據生態(tai)系統平臺剖析

模塊二
大數據的挑戰和發展方向
1、大數據時代的挑戰
戰略決策能力
技術開發和數據處理能力
組織和運營能力
2、大數據時代的發展方向
云計算是基礎設施架構
大數據是靈魂資產
分析、挖掘是手段
發現和預測是最終目標
3、大數據挖掘在各行業應用情況
電信行業應用及案例分析
互聯網行業應用及案例分析
金融行業應用及案例研究
銷售行(xing)業應用案例(li)分析(xi)

模塊三
大數據文件存儲系統技術和分布式文件系統平臺及其應用
1、Hadoop的發展歷程
Hadoop大數據平臺架構
基于Hadoop平臺的PB級大數據存儲管理與分析處理的工作原理與機制
Hadoop 的核心組件剖析
2、分布式文件系統HDFS
概述、功能、作用、優勢
應用范疇、應用現狀
發展趨勢
3、分布式文件系統HDFS架構及原理
核心關鍵技術
設計精髓
基本工作原理
系統架構
文件存儲模式
工作機制
存儲擴容與吞吐性能擴展
4、分布式文件系統HDFS操作
SHE命令操作
I/O流式操作
文件數據讀取、寫入、追加、刪除
文件狀態查詢
數據塊分布機制
數據同步與一致性
元數據管理技術
主節點與從節點工作機制
大數據負載均衡技術
HDFS大數據存儲集群管理技術
5、Hadoop生態系統組件
Storm
HDFS
MapReduce
HIVE
Hbase
Spark
GraphX
Mib
Shark

模塊四
Hadoop文件系統HDFS*實戰
1、HDFS的設計
2、HDFS的概念
數據塊
namenode和datanode
聯邦HDFS
HDFS的高可用性
3、命令行接口
4、Hadoop文件系統
5、Java接口
從Hadoop UR讀取數據
通過FieSystem API讀取數據
寫入數據
目錄
查詢文件系統
刪除數據
6、數據流
剖析文件讀取
剖析文件寫入
一致模型
7、通過Fume和Sqoop導入數據
8、通過distcp并行復制
9、Hadoop存檔
使用Hadoop存檔工具
不足

模塊五
Hadoop運維管理與性能調優
1、第二代大數據處理框架
Yarn的工作原理及
DAG并行執行機制
Yarn大數據分析處理案例分析
Yarn 框架并行應用程序實踐
2、集群配置管理
Hadoop集群配置
Hadoop性能調優與參數配置
Hadoop機架感知策略與配置
Hadoop壓縮機制
Hadoop任務負載均衡
Hadoop 集群維護
Hadoop監控管理
3、HDFS的靜態調優技巧
HDFS 的高吞吐量I/O性能調優技巧
MapReduce/Yarn的并行處理性能調優技巧
Hadoop集群的運行故障剖析，以及解決方案
基于Hadoop大數據應用程序的性能瓶頸剖析與提
Hadoop 大數據運維監控管理系統 HUE 平臺的安裝部署與應用配置
Hadoop運維管理監控系統Ambari平臺的安裝部配置
Hadoop 集群(qun)運(yun)維系統 Gangia, Nagios的安裝部署與(yu)應用配置(zhi)

模塊六
*SQ數據庫Hbase與Redis
1、*SQ基礎
CAP理論
base與ACID
*SQ數據庫存儲類型
鍵值存儲
列存儲
文檔存儲
圖形存儲
2、Hbase分布式數據基礎
3、安裝Hbase
4、Hbase應用
Hbase的邏輯數據模型，Hbase的表、行、列族、列、單元格、版本、row key排序
Hbase的物理模型，命名空間（表空間）、表模式（Schema）的設計法則
Hbase 主節點HMaster的工作原理，HMaster的高可用配置，以及性能調優
Hbase 從節點RegionServer（分區服務節點）的工作原理，表分區及存儲I/O高并發配置，以及性能調優
Hbase的存儲引擎工作原理，以及Hbase表數據的鍵值存儲結構，以及HFie存儲結構剖析
Hbase表設計與數據操作以及數據庫管理操作
Hbase集群的安裝部署、參數配置和性能優化
5、Hbase分布式數據庫簡介、發展歷程、應用場景、工作原理、以及應用優勢與不足之處
Hbase分布式數據庫集群的主從式平臺架構和關鍵技術剖析
Hbase偽分布式和物理集群分布式的控制與運行配置
Hbase從節點RegionServer（分區服務節點）的工作原理，表分區及存儲I/O高并發配置，以及性能調優
Hbase的存儲引擎工作原理，以及Hbase表數據的鍵值存儲結構，以及HFie存儲結構剖析
Hbase表設計與數據操作以及數據庫管理操作
Hbase集群的安裝部署、參數配置和性能優化
ZooKeeper分布式協調服務系統的工作原理、平臺架構、集群部署應用實戰
ZooKeeper集群的原理架構，以及應用配置
6、Redis內存數據庫介紹，以及業界應用案例
Redis內存數據庫集群架構以及核心技術剖析
Redis 集群(qun)的安裝部署與(yu)應用開發(fa)實戰

模塊七
類SQ語句工具——Hive
1、安裝Hive
2、示例
3、運行Hive
配置Hive
Hive服務
metastore
4、Hive與傳統數據庫相比
讀時模式vs.寫時模式
更新、事務和索引
5、HiveQ
數據類型
操作與函數
6、表
托管表和外部表
分區和桶
存儲格式
導入數據
表的修改
表的丟棄
7、查詢數據
排序和聚集
MapReduce腳本
連接
子查詢
視圖
8、用戶定義函數
寫UDF
寫UDAF

模塊八
數據挖掘SPARK建模基礎介紹
1、Spark簡介
Spark是什么
Spark生態系統BDAS
2、Spark架構 
Spark分布式架構與單機多核架構的異同 
3、Spark集群的安裝與部署 
Spark的安裝與部署 
Spark集群初試
4、Spark硬件配置 
Spark硬件
Spark硬件配置流程(cheng)

模塊九
Kafka基礎介紹
1、Kafka介紹
2、kafka體系結構
3、kafka設計理念簡介
4、kafka通信協議
5、kafka的偽分布安裝、集群安裝
6、kafka的she操作、java操作
7、kafka設計理念*
8、kafka producer和consumer開發
9、Kafka分布式消息訂閱系統的應用介紹、平臺架構、集群部署與配置應用實戰
10、Fume-NG數據采集系統的數據流模型、平臺架構、集群部署與配置應用實戰
11、Hadoop與DBMS之間數據交互工具Sqoop的應用實踐，
12、Sqoop導入導出數據以及Sqoop集群部署與配置
13、Kette 集群的平臺架構、核心技術、部署配置和應用實戰
14、利用Sqoop實現 MySQ 與 Hadoop 集群之間

模塊十
大數據典型應用與開發案例分析：互聯網數據運營
1、案例1：貴州數據交易中心
交易所交易形式：電子交易
交易所服務：大數據交易、大數據清洗建模分析、大數據定向采購、大數據平臺技術開發
大數據交易安全性探討分析
數據交易中心商業模式探討分析
2、案例2：大數據應用案例：公共交通線路的智能規劃
UrbanInsights：為公交公司提供基于訂閱訪問的大數據工具以及大數據咨詢服務
Urban Insights數據源、數據收集、數據倉庫、數據分析——設計運營線路
Urban Insights通過互聯網數據的運營
3、討論：浙江(jiang)移動大數據應用(yong)與開發方向(xiang)

模塊十一
當前數據中心的改造和轉換分析-以國內外運營商、互聯網公司為例
1、流商業大數據解決方案比較 
2、主流開源云計算系統比較 
3、國內外代表性大數據平臺比較 
4、各廠商*的大數據產品介紹
5、案例分析
Facebook的SNS平臺應用
Googe的搜索引擎應用
Rackspace的日志處理
Verizon成立精準市場營銷部
TeefonicaDynamicInsights推出的名為“智慧足跡”的商業服務
中(zhong)(zhong)國聯通(tong)的“移動(dong)通(tong)信用戶上網記(ji)錄集(ji)中(zhong)(zhong)查詢與分析支撐系統” 

Hadoop大數據開發培訓課程