 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
第一部分： 云計算及大數據處理技術介紹
1、云計算的概念
2、云計算發展現狀
3、大數據的概念
4、大數據的應用
5、大數據關鍵技術
第二部分： Google中的關鍵技術
1、GFS文件系統
2、Chubby中的Paxos算法
3、MapReduce技術機制
4、Bigtable表管理技術
第三部分： Hadoop文件系統HDFS及其文件結構
1、Hadoop項目簡介
2、HDFS體系結構
3、HDFS關鍵運行機制
4、Hadoop vs Google
5、Hadoop API
第四部分： MapReduce編程模型及其應用開發
1、MapReduce產生背景
2、MapReduce編程模型
3、MapReduce實現機制
4、MapReduce案例分析
第五部分： Pig Latin及其使用
1、Pig 設計的目標
2、Pig Latine介紹
3、Pig關鍵性技術
4、Pig的實用案例
第六部分： 數據倉庫Hive使用
1、Hive設計目標
2、Hive數據模型
3、Hive關鍵性技術
4、Hive的使用案例
第七部分： HBase和ZooKeeper使用
1、Hbase運行機制簡介
2、HBase與 HDFS
3、HBase的對外接口
4、ZooKeeper的數據模型
5、ZooKeeper的讀寫機制
6、ZooKeeper的使用方法
第八部分： SPARK使用
1、SPARK設計目標
2、SPARK與HADOOP對比
3、SPARK的使用場景
4、SPARK的運行模式
5、RDD概念
6、RDD的創建
7、RDD的轉換與操作
8、SPARK的資源管理與作業調度
9、SPARK接口編程
第九部分：Hadoop配置優化
1、hdfs-site.xml配置文件
2、dfs.replication
3、mapred-site.xml配置文件
4、core-sit.xml配置文件
第十部分：當前數據中心的改造和轉換分析
1、主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、國內代表性大數據平臺比較 |
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