曙海教學優勢
本課程以項目實現為導向,面向企事業項目實際需要,秉承二十一年積累的教學品質，老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。線上/線下/上門皆可,課程可定制,熱線:4008699035。
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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。
了解Java語言、Linux系統;
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。
