Hadoop大数据应用与开发高级工程师_公开课

培训费用及须知
5800 元/人（含教材、培训费、以及学习用具等费用） Hadoop大数据应用与开发高级工程师课程目标
1、了解Hadoop的历史及目前发展的现状、以及Hadoop的技术特点，从而把握分布式计算框架及未来发展方向，在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。

2、全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景，并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼，从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。

课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍，帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。

3、深入理解Hadoop技术架构,对Hadoop运作机制有清晰全面的认识，可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本运维思路和方法，对Hadoop集群进行管理和优化。

Hadoop大数据应用与开发高级工程师师资力量
张老师：阿里大数据高级专家，国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家，对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究，更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用，因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。

近年主要典型的项目有：某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。

　Hadoop大数据应用与开发高级工程师培训特色
注重应用：分析国内实际情况，结合国际、国内成功经验。

Hadoop采用实战的项目，让学员在短时间内掌握Hadoop的搭建与配置。

并进行高效的大数据清洗和分析。

形式灵活：互动课堂、免费技术沙龙、提供云计算项目建设咨询、大数据Hadoop平台的搭建。

Hadoop大数据应用与开发高级工程师颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
工业和信息化部颁发的-大数据处理高级工程师。

该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

注：请学员带一寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。

内容：
模块一Hadoop在云计算技术的作用和地位
传统大规模系统存在的问题
Hadoop概述
Hadoop分布式文件系统　　　
MapReduce工作原理　　　　
Hadoop集群剖析　　　　　　
Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求
Hadoop的行业应用案例分析
Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
数据开放,数据云服务平台(DAAS)时代
Hadoop平台在数据云平台(DAAS)上的天然优势
数据云平台(DAAS 平台)组成部分
互联网公共数据大云(DAAS)案例
Hadoop构建构建游戏云(Web Game Daas)平台
模块二Hadoop生态系统介绍和演示
Hadoop HDFS 和 MapReduce
Hadoop数据库之HBase
Hadoop数据仓库之Hive
Hadoop数据处理脚本Pig
Hadoop数据接口Sqoop和Flume，Scribe DataX
Hadoop工作流引擎 Oozie
运用Hadoop自下而上构建大规模企业数据仓库
暴风影音数据仓库实战解析
模块三Hadoop组件详解
Hadoop HDFS 基本结构
Hadoop HDFS 副本存放策略
Hadoop NameNode 详解
HadoopSecondaryNameNode 详解
Hadoop DataNode 详解
Hadoop JobTracker 详解
Hadoop TaskTracker 详解
Hadoop Mapper类核心代码
Hadoop Reduce类核心代码
Hadoop 核心代码
模块四Hadoop安装和部署
Hadoop系统模块组件概述
Hadoop试验集群的部署结构
Hadoop 安装依赖关系
Hadoop 生产环境的部署结构
Hadoop集群部署
Hadoop 高可用配置方法
Hadoop 集群简单测试方法
Hadoop 集群异常Debug方法
Hadoop安装部署实验
Red hat Linux基础环境搭建
Hadoop 单机系统版本安装配置
Hadoop 集群系统版本安装和启动配置
使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速测试系统
Hadoopcore-site，hdfs-site，mapred-site 配置详解
模块五Hadoop集群规划
Hadoop 集群内存要求
Hadoop集群磁盘分区
集群和网络拓扑要求
集群软件的端口配置
针对NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver 等不同组件需求推荐服务器配置
模块六MapReduce 算法原理
Hadoop MapReduce 算法的原理和优化思想
灵活运用MapReduce 实现算法
运用MapReduce 构建数据库算法
Select Sort GrougBy Sum Count
Join 新进流失算法
使用 Y-Smart 快速转换SQL 为MapReduce 代码
模块七编写MapReduce高级程序
使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
MapReduce流程　　　　　
剖析一个MapReduce程序
基本MapReduceAPI概念　
驱动代码 Mapper、Reducer
Hadoop流
API 使用Eclipse进行快速开发　　　　　　　
新MapReduce API
MapReduce的优化
MapReduce的任务调度
MapReduce编程实战
如何利用其他Hadoop相关技术，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie等
满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差异。

MapReduce 实现数据库功能
利用Combiners来减少中间数据
编写Partitioner来优化负载平衡
直接访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）
Hadoop的join操作
辅助排序在Reducer方的合并
定制Writables和WritableComparables
使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
创建InputFormats OutputFormats
Hadoop的二次排序
Hadoop的海量日志分析
在Map方的合并　　　
模块八集成Hadoop到现有工作流
及Hadoop API深入探讨
存储系统
利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop
利用Flume导入实时数据到Hadoop
ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试
使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭使用FuseDFS和Hadoop访问HDFS
使用分布式缓存（Distributed Cache）
直接访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）
利用Combiners来减少中间数据
编写Partitioner来优化负载平衡　
模块九使用Hive和Pig开发及技巧
Hive和Pig基础　　　　　　　
Hive的作用和原理说明
Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
Hadoop/Hive仓库数据数据流
Hive 部署和安装
Hive Cli 的基本用法
HQL基本语法
运用Pig 过滤用户数据　
使用JDBC 连接Hive进行查询和分析
使用正则表达式加载数据
HQL高级语法
编写UDF函数
编写UDAF自定义函数
基于Hive脚本内嵌Streaming 编程
模块十Hbase安装和使用
Hbase 安装部署　　　　　　
Hbase原理和结构
Hbase 运维和管理
使用Hbase+Hive 提供 OLAP SQL查询能力
使用Hbase+Phoenix提供 OLTP SQL能力
基于Hbase 的时间序列数据库 OpenTsDb 结构解析
模块十一Hadoop2.0 集群探索
Hadoop2.0 HDFS 原理
Hadoop2.0 Yarn 原理
Hadoop2.0 生态系统
基于Hadoop2.0 构建分布式系统
模块十二Hadoop企业级别案例解析
Hadoop 结构化数据案例
Hadoop 非结构化案例
Hbase 数据库案例
Hadoop 视频分析案例
利用大数据分析改进交通管理
区域医疗大数据应用案例
银联大数据数据票据详单平台
广东移动省公司请账单系统
上海电信网络优化
某通信运营商全国用户上网记录
浙江台州市智能交通系统
移动广州详单实时查询系统
跨区域实时视频监控系统
模块十三RedHadoop 企业版本
运用RedHadoop快速构建服务集群
运用RedHadoop DW 构建数据仓库
基于RedHadoop Hive构建数据仓库平台
灵活运用 Hive 加速游戏数据仓库
基于Pig+OpenCV大规模图像人脸识别
模块十四Spark原理和入门
Spark原理；Spark的架构图；Spark运行模式介绍
—local；—standalone；—messos；—yarn；Spark的RDD
什么是RDD；RDD的种类；—Tranformation；—Action
Spark的存储级别；Cache介绍；Spark的容错原理
Lineage容错；Checkpoint容错；RDD的创建
案例—统计单词的个数

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