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Hadoop与Spark大数据架构专题培训课程

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    曙海教学优势

      本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质,Hadoop与Spark大数据架构专题培训课程以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,Hadoop与Spark大数据架构专题培训课程专家,课程可定制,热线:4008699035。

      大批企业和曙海
    建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。

     

    精品课程班级列表

    •   培训对象

        本次Hadoop培训对象针对各类IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题,需要梳理解答的团队和个人,效果最佳。

        学员基础

        了解Java语言、Linux系统;

        课程大纲

        大数据架构概述

        1.1大数据层级架构及各层软件设计要求,包括数据收集、存储、计算框、应用

        1.2 Hadoop生态系统概述以及版本演化,并给出版本选择建议。

        1.3 Spark生态系统概述及其特点,并与Hadoop对比

        数据收集系统Flume与Sqoop

        2.1使用flume和sqoop两个系统将外部流式数据(比如网站日志,用户行为数据等)、关系型数据库(比如MySQL、Oracle等)中的数据导入Hadoop中进行分析和挖掘

        大数据存储系统HDFS与HBase

        3.1 与HDFS1.0进行对比介绍2.0原理、特性与基本架构(快照、缓存、异构存储)。

        3.2 HBase原理,基本架构与案例分析

        3.3 HBase应用场景、原理和架构,典型应用案例(互联网、银行)

        集群资源管理与调度系统

        4.1 介绍YARN应用场景、基本架构与资源调度

        Zookeeper部署及典型应用

        5.1 介绍Zookeeper是什么,基本原理及在应用

        大数据计算平台

        介绍主流的三大类大数据计算框架,分别是批处理、交互式计算和流式计算框架,并选取当下主流的开源实现进行介绍。

        6.1 批处理计算框架

        6.1.1 MapReduce2.0基本原理与架构、程序编写(使用java、C++、php语言)

        6.1.2 数据分析系统Hive与Pig应用与比较,如何使用其中的海量数据

        6.1.3 Spark计算框架,背景及应用案例

        6.2 交互式计算框架,Impala和presto应用场景,基本架构和典型应用案例

        6.3 流式/实时计算框架,storm、SparkStreaming基本架构特点,及应用案例

        数据挖掘与机器学习库

        7.1 Mahout与MLlib两个主流的分布式数据挖掘与机器学习库的实现以及应用案例。




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