¬ Spark的运行架构 • 基本术语 • 运行架构 • Spark on Standalone运行过程 • Spark on YARN 运行过程 ¬ Spark运行实例解析 • Spark on Standalone实例解析 • Spark on YARN实例解析
• 比较 Standalone与YARN模式下的优缺点
培训师介绍
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。
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培训受众:
课程收益:
2、全面掌握Hadoop与Spark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与Spark技术架构,对Hadoop与Spark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与Spark集群,掌握Hadoop与Spark基本运维思路和方法,对Hadoop与Spark集群进行管理和优化。
培训颁发证书:
课程大纲
课程大纲
课程模块
课程主题
主要内容
案例和演示
模块一
Hadoop在云计算技术的作用和地位
u 传统大规模系统存在的问题
u Hadoop概述
u Hadoop分布式文件系统
u MapReduce工作原理
u Hadoop集群剖析
u Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求
u Hadoop的行业应用案例分析
u Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
u 数据开放,数据云服务平台(DAAS)时代
u Hadoop平台在数据云平台(DAAS)上的天然优势
u 数据云平台(DAAS 平台)组成部分
u 互联网公共数据大云(DAAS)案例
u 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
u Hadoop HDFS 和 MapReduce
u Hadoop数据库之HBase
u Hadoop数据仓库之Hive
u Hadoop数据处理脚本Pig
u Hadoop数据接口Sqoop和Flume,Scribe DataX
u Hadoop工作流引擎 Oozie
u 运用Hadoop自下而上构建大规模企业数据仓库
u 暴风影音数据仓库实战解析
模块三
Hadoop组件详解
u Hadoop HDFS 基本结构
u Hadoop HDFS 副本存放策略
u Hadoop NameNode 详解
u HadoopSecondaryNameNode 详解
u Hadoop DataNode 详解
u Hadoop JobTracker 详解
u Hadoop TaskTracker 详解
u Hadoop Mapper类核心代码
u Hadoop Reduce类核心代码
u Hadoop 核心代码
模块四
Hadoop安装和部署
u Hadoop系统模块组件概述
u Hadoop试验集群的部署结构
u Hadoop 安装依赖关系
u Hadoop 生产环境的部署结构
u Hadoop集群部署
u Hadoop 高可用配置方法
u Hadoop 集群简单测试方法
u Hadoop 集群异常Debug方法
u Hadoop安装部署实验
u Red hat Linux基础环境搭建
u Hadoop 单机系统版本安装配置
u Hadoop 集群系统版本安装和启动配置
u 使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速测试系统
u Hadoopcore-site,hdfs-site,mapred-site 配置详解
模块五
Hadoop集群规划
u Hadoop 集群内存要求
u Hadoop集群磁盘分区
u 集群和网络拓扑要求
u 集群软件的端口配置
u 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
u Hadoop MapReduce 算法的原理和优化思想
u 灵活运用MapReduce 实现算法
u 运用MapReduce 构建数据库算法
u Select Sort GrougBy Sum Count
u Join 新进流失算法
u 使用 Y-Smart 快速转换SQL 为MapReduce 代码
模块七
编写MapReduce高级程序
u 使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
u MapReduce流程
u 剖析一个MapReduce程序
u 基本MapReduceAPI概念
u 驱动代码 Mapper、Reducer
u Hadoop流
u API 使用Eclipse进行快速开发
u 新MapReduce API
u MapReduce的优化
u MapReduce的任务调度
u MapReduce编程实战
u 如何利用其他Hadoop相关技术,包括Apache Hive, Apache Pig,Sqoop和Oozie等
u 满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
u Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差异。
u MapReduce 实现数据库功能
u 利用Combiners来减少中间数据
u 编写Partitioner来优化负载平衡
u 直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
u Hadoop的join操作
u 辅助排序在Reducer方的合并
u 定制Writables和WritableComparables
u 使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
u 创建InputFormats OutputFormats
u Hadoop的二次排序
u Hadoop的海量日志分析
u 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
u 存储系统
u 利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop
u 利用Flume导入实时数据到Hadoop
u ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试
u 使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭
u 使用FuseDFS和Hadoop访问HDFS
u 使用分布式缓存(Distributed Cache)
u 直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
u 利用Combiners来减少中间数据
u 编写Partitioner来优化负载平衡
模块九
使用Hive和Pig开发及技巧
u Hive和Pig基础
u Hive的作用和原理说明
u Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
u Hadoop/Hive仓库数据数据流
u Hive 部署和安装
u Hive Cli 的基本用法
u HQL基本语法
u 运用Pig 过滤用户数据
u 使用JDBC 连接Hive进行查询和分析
u 使用正则表达式加载数据
u HQL高级语法
u 编写UDF函数
u 编写UDAF自定义函数
u 基于Hive脚本内嵌Streaming 编程
模块十
Hbase安装和使用
u Hbase 安装部署
u Hbase原理和结构
u Hbase 运维和管理
u 使用Hbase+Hive 提供 OLAP SQL查询能力
u 使用Hbase+Phoenix提供 OLTP SQL能力
u 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
u Hadoop2.0 HDFS 原理
u Hadoop2.0 Yarn 原理
u Hadoop2.0 生态系统
u 基于Hadoop2.0 构建分布式系统
模块十二
Hadoop企业级别案例解析
u Hadoop 结构化数据案例
u Hadoop 非结构化案例
u Hbase 数据库案例
u Hadoop 视频分析案例
u 利用大数据分析改进交通管理
u 区域医疗大数据应用案例
u 银联大数据数据票据详单平台
u 广东移动省公司请账单系统
u 上海电信网络优化
u 某通信运营商全国用户上网记录
u 浙江台州市智能交通系统
u 移动广州详单实时查询系统
u 跨区域实时视频监控系统
模块十三
RedHadoop 企业版本
u 运用RedHadoop快速构建服务集群
u 运用RedHadoop DW 构建数据仓库
u 基于RedHadoop Hive构建数据仓库平台
u 灵活运用 Hive 加速游戏数据仓库
u 基于Pig+OpenCV大规模图像人脸识别
模块十四
Spark
生态介绍
¬ Mapreduce、storm和spark模型的比较和使用场景介绍
¬ Spark产生背景
¬ Spark(内存计算框架)
¬ SparkSteaming(流式计算框架)
¬ Spark SQL(ad-hoc)
¬ Mllib(MachineLearning)
¬ GraphX(bagel将被代)
¬ DlinkDB介绍
¬ SparkR介绍
模块十五
Spark
安装部署
¬ Spark安装简介
¬ Spark的源码编译
¬ Spark Standalone安装
¬ Spark应用程序部署工具spark-submit
¬ Spark的高可用性部署
模块十六
Spark
运行架构和解析
¬ Spark的运行架构
• 基本术语
• 运行架构
• Spark on Standalone运行过程
• Spark on YARN 运行过程
¬ Spark运行实例解析
• Spark on Standalone实例解析
• Spark on YARN实例解析
• 比较 Standalone与YARN模式下的优缺点
培训师介绍
本课程名称: Hadoop与Spark大数据开发与案例分析
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