[課程簡(jiǎn)介]：培訓(xùn)目標(biāo)
掌握大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)（Hadoop、Spark、Storm）技術(shù)架構(gòu)、以及平臺(tái)的安裝部署、運(yùn)維配置、應(yīng)用開發(fā)；掌握主流大數(shù)據(jù)Hadoop平臺(tái)和Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用；利用Hadoop+Spark對(duì)行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理和分析挖掘的技術(shù)應(yīng)用；講解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件，包括Storm，HDFS，MapReduce，HIVE，HBase，Spark，GraphX，MLib，Shark， ElasticSearch等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)查詢與搜索、大數(shù)據(jù)分析挖掘與分布式處理技術(shù) ...
| 【時(shí)間地點(diǎn)】 | 2020年1月09-11日 上海 | |
| 【培訓(xùn)講師】 | 張老師 | |
| 【參加對(duì)象】 | 業(yè)務(wù)支撐建設(shè)維護(hù)室、業(yè)務(wù)維護(hù)室、經(jīng)營(yíng)分析室人員；網(wǎng)絡(luò)部、網(wǎng)管中心、網(wǎng)優(yōu)中心從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人員 | |
| 【參加費(fèi)用】 | ￥6800元/人 （含教材、培訓(xùn)費(fèi)、考證費(fèi)以及學(xué)習(xí)用具等費(fèi)用） 食宿統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。 | |
| 【會(huì)務(wù)組織】 | 森濤培訓(xùn)網(wǎng)（m.gzlkec.com）．廣州三策企業(yè)管理咨詢有限公司 | |
| 【咨詢電話】 | 020-34071250；020-34071978（提前報(bào)名可享受更多優(yōu)惠） | |
| 【聯(lián) 系 人】 | 龐先生，鄧小姐；13378458028、18924110388（均可加微信） | |
| 【在線 QQ 】 | 568499978 |  課綱下載  |
| 【溫馨提示】 | 本課程可引進(jìn)到企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)，歡迎來(lái)電預(yù)約！ | |
課程介紹
1. 需求理解
Hadoop 設(shè)計(jì)之初的目標(biāo)就定位于高可靠性、高可拓展性、高容錯(cuò)性和高效性，正是這些設(shè)計(jì)上與生俱來(lái)的優(yōu)點(diǎn)，才使得Hadoop 一出現(xiàn)就受到眾多大公司的青睞，同時(shí)也引起了研究界的普遍關(guān)注。
對(duì)電信運(yùn)營(yíng)商而言,用戶上網(wǎng)日志包含了大量用戶個(gè)性化需求、喜好信息,對(duì)其進(jìn)行分析和挖掘,能更好地了解客戶需求。傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)小型機(jī)加關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)無(wú)法滿足對(duì)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理需求,搭建基于X86的Hadoop 平臺(tái),引入大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的方式,實(shí)現(xiàn)高效率、低成本、易擴(kuò)展的經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)混搭架構(gòu)成為電信運(yùn)營(yíng)商最為傾向的選擇。本課程將全面介紹Hadoop平臺(tái)開發(fā)和運(yùn)維的各項(xiàng)技術(shù)，對(duì)學(xué)員使用該項(xiàng)技術(shù)具有很高的應(yīng)用價(jià)值。
2. 培訓(xùn)課程架構(gòu)與設(shè)計(jì)思路
（1）培訓(xùn)架構(gòu)：
本課程分為三個(gè)主要部分：
第一部分：重點(diǎn)講述大數(shù)據(jù)技術(shù)在的應(yīng)用，使學(xué)員對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用有清晰的認(rèn)識(shí)，在這環(huán)節(jié)當(dāng)中會(huì)重點(diǎn)介紹Hadoop技術(shù)在整個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中的重要地位和應(yīng)用情況。
第二部分：具體對(duì)hadoop技術(shù)進(jìn)行模塊化分拆，從大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)技術(shù)和分布式文件系統(tǒng)平臺(tái)及其應(yīng)用談起，介紹Hadoop技術(shù)各主要應(yīng)用工具和方法，以及在運(yùn)維維護(hù)當(dāng)中的主流做法，使學(xué)員全面了解和掌握Hadoop技術(shù)的精華。
第三部分：重點(diǎn)剖析大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，使學(xué)員在案例當(dāng)中對(duì)該項(xiàng)技術(shù)有更深入的感觀印象
（2）設(shè)計(jì)思路：
本課程采用模塊化教學(xué)方法，以案例分析為主線，由淺入深、循序漸進(jìn)、由理論到實(shí)踐操作進(jìn)行設(shè)計(jì)。
（3）與企業(yè)的貼合點(diǎn)：
本課程結(jié)合企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展及大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，圍繞企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)及行業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)拓展發(fā)展目標(biāo)，重點(diǎn)講授Hadoop的應(yīng)用技術(shù)，提升企業(yè)IT技術(shù)人員的開發(fā)和運(yùn)維能力，有很強(qiáng)的貼合度。
培訓(xùn)目標(biāo)
掌握大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)（Hadoop、Spark、Storm）技術(shù)架構(gòu)、以及平臺(tái)的安裝部署、運(yùn)維配置、應(yīng)用開發(fā)；掌握主流大數(shù)據(jù)Hadoop平臺(tái)和Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用；利用Hadoop+Spark對(duì)行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理和分析挖掘的技術(shù)應(yīng)用；講解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件，包括Storm，HDFS，MapReduce，HIVE，HBase，Spark，GraphX，MLib，Shark， ElasticSearch等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)查詢與搜索、大數(shù)據(jù)分析挖掘與分布式處理技術(shù)
培訓(xùn)大綱
（1）課程框架
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時(shí)間 |
培訓(xùn)內(nèi)容 |
教學(xué)方式 | |
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第一天 |
上午 |
第一部分：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算相關(guān)技術(shù)介紹 |
理論講授+案例分析 |
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下午 |
第三部分：大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)技術(shù)和分布式文件系統(tǒng)平臺(tái)及其應(yīng)用 |
理論講授+案例分析+小組討論 | |
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第二天 |
上午 |
第五部分：Hadoop運(yùn)維管理與性能調(diào)優(yōu) |
理論講授+案例分析+實(shí)戰(zhàn)演練 |
|
下午 |
第七部分：類SQL語(yǔ)句工具——Hive |
理論講授+案例分析+實(shí)戰(zhàn)演練 | |
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第三天 |
上午 |
第九部分：Kafka基礎(chǔ)介紹 |
理論講授+案例分析 |
|
下午 |
第十一部分：當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的改造和轉(zhuǎn)換分析-以國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)公司為例 |
理論講授+案例分析+小組討論 | |
（2）培訓(xùn)內(nèi)容介紹
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課程模塊 |
課程主題 |
主要內(nèi)容及案例和演示 | |
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模塊一 |
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算相關(guān)技術(shù)介紹 |
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模塊二 |
大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和發(fā)展方向 |
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模塊三 |
大數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)系統(tǒng)技術(shù)和分布式文件系統(tǒng)平臺(tái)及其應(yīng)用 |
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模塊四 |
Hadoop文件系統(tǒng)HDFS最佳實(shí)戰(zhàn) |
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模塊五 |
Hadoop運(yùn)維管理與性能調(diào)優(yōu) |
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模塊六 |
NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase與Redis |
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模塊七 |
類SQL語(yǔ)句工具——Hive |
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模塊八 |
數(shù)據(jù)挖掘SPARK建模基礎(chǔ)介紹 |
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模塊九 |
Kafka基礎(chǔ)介紹 |
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模塊十 |
大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用與開發(fā)案例分析：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng) |
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模塊十一 |
當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的改造和轉(zhuǎn)換分析-以國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)公司為例 |
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模塊十二 |
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課程總結(jié)與問(wèn)題答疑 | |
師資介紹
張老師：阿里大數(shù)據(jù)高級(jí)專家，國(guó)內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)專家、虛擬化專家，對(duì)HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)進(jìn)行了多年的深入的研究，更主要的是這些技術(shù)在大量的實(shí)際項(xiàng)目中得到廣泛的應(yīng)用，因此在Hadoop開發(fā)和運(yùn)維方面積累了豐富的項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。近年主要典型的項(xiàng)目有：某電信集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、中國(guó)移動(dòng)某省移動(dòng)公司請(qǐng)賬單系統(tǒng)和某省移動(dòng)詳單實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)、中國(guó)銀聯(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺(tái)、某大型銀行大數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、某大型通信運(yùn)營(yíng)商全國(guó)用戶上網(wǎng)記錄、某省交通部門違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目、互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)和構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺(tái)項(xiàng)目等。
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