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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. 大数据处理与优化最佳实践培训
      大数据处理与优化最佳实践培训
    课程安排
     
    主题
    内容见要
    第一部分
    海量数据处理系统
    的架构设计
    这个部分主要讲解海量数据处理的架构设计,针对海量数据的问题设计海量数据的架构解决方案。
    Ø  海量数据处理的系统场景
    Ø  大数据时代的数据架构解决方案
    Ø  海量数据处理的架构汇总
    Ø  8种海量数据处理的架构设计比较
    Ø  分布式系统架构的海量数据处理设计
    Ø  海量数据处理设计
    典型案例分析:
    NoSQL的实践应用
            NoSQL综述解决的实际问题
            关系数据库暴露的问题
    n  High performance并发要求
    n  Huge Storage的存取
    n  High Scalability的服务器分布要求
    n  High Availability的服务器健壮要求
            关系型数据库失效的场景
            NoSQL与关系型数据库设计理念比较
            NoSQL设计模型分析
    n  K-V模型的Column设计
    n  Document模型的B Tree设计
    n  Object模型的基于Object数据访问设计
            NoSQL实例分析
    n  Apache Hbase架构解析
    n  Facebook Cassandra架构解析
    n  Google BigTable架构解析
    典型案例分析:
    进入Hadoop的精彩世界
            文件存储-HDFS
            HDFS-工作原理
            数据计算MapReduce
            MapReduce工作原理
            SQL分析-Hive
            海量实时读写-HBase
            工作流调度-Ooize
            分布式协调系统—Zookeeper
    第二部分
    Hadoop部署与编程
            Hadoop版本介绍与选择
            Hadoop部署实践
            Hadoop安装文件构成与配置体系
            机器硬件建议配置
            系统环境配置
            基本参数配置与说明
            进程分布规划与启动
            Hadoop基本使用操作
            HDFS
            权限
            MapReduce
            HDFS编程
            开发环境准备
            读文件
            写文件
            Hadoop系统容灾策略
            Hadoop资源调度策略
            Hadoop安全
            Hadoop系统监控与报警策略
    Hive架构及实践案例沙盘演练
            Hive系统部署与搭建
            Hive工作机制
            基于Hive的网站日志分析示例
            Hive的用户自定义函数开发
            Hive底层数据文件与数据压缩选择
    n  gzip
    n  bz2
    n  lzo
    n  rcfile
            Hive运行参数调优
            Hive程序编写性能建议
    n  MapJoin
    n  数据倾斜
    n  Join顺序
    n  UDF编写注意事项
    n  快速获取结果TopN
            通过Explain观察Hive行为
            典型案例分析
    第三部分
    Hadoop集群架构搭建及实践案例沙盘演练
            Hadoop集群架构搭建方法
            Hadoop集群架构性能管理
            HDFS,NameNode,DataNode的调优和节点扩展最佳实践
            主要调优工具和性能监控工具
            Hadoop集群对于硬件的要求和选型
            Hadoop集群中对硬件、操作系统的调优方法
            实际案例分析
            基于Hadoop的集群解决方案
            典型案例分析:
    MapReduce架构及实践案例沙盘演练
            MapReduce剖析
    n  MapReduce的原理和运行过程
    n  构建MapReduce的开发环境
            MapReduce案例实战
    n  使用MapReduce的Java接口实现经典的WordCount
    n  wordcount运行过程解析
    n  MapReduce实现数据去重操作
    n  MapReduce实现数据排序
    n  MapReduce实现数据平均数据的计算
            典型案例分析:
    HBase架构及实践案例沙盘演练
            为什么实用Hadoop/HBase
            Hadoop的架构体系与HBase的应用关系
            HBase的核心设计机制
            HBase的使用场景?什么情况下使用HBase,为什么使用HBase,HBase使用带来的实践价值
            关系型数据库与HBase
            HBase的Client端
            HBase架构分析
            基于HBase项目架构设计
            HBase开发环境搭建
            入库和查询的设计与实现
            统计功能的设计与实现
            案例演练HBase的主体特性
    n  Features:Scalability实现
    n  HBaseFeatures:Column-Oriented实现
    n  High Performance Random R/W实现
    n  HBase Features: Scan Search实现
    n  HBase Features: High‐Availability实现
    典型案例分析:

  2.  
     












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