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曙海教育集團(tuán)
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     班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
         每期人數(shù)限3到5人。
     上課時(shí)間和地點(diǎn)
  上課地點(diǎn)：【上?！浚和瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日
     實(shí)驗(yàn)設(shè)備
  　    ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練
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     質(zhì)量保障
 

        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
 
課程大綱
   
 

課程大綱

Hadoop高階應(yīng)用課程

Hadoop 2.0

Hadoop 2.0產(chǎn)生背景

Hadoop 2.0基本構(gòu)成

HDFS 2.0

MapReduce 2.0

Hadoop 2.0安裝配置

集群測(cè)試

YARN資源管理系統(tǒng)

YARN產(chǎn)生背景

YARN基本設(shè)計(jì)思想

YARN基本架構(gòu)

YARN工作流程

YARN通信協(xié)議

YARN容錯(cuò)

YARN資源調(diào)度機(jī)制

YARN支持的計(jì)算框架（Storm，Tez，Spark）

以YARN為核心的生態(tài)系統(tǒng)

Storm基本概念

Storm流式計(jì)算框架

基于YARN的Storm架構(gòu)

YARN-Storm部署

Storm On YARN服務(wù)

Apache Tez介紹

Tez特點(diǎn)

Tez數(shù)據(jù)處理引擎

DAGAppMaster實(shí)現(xiàn)

Tez優(yōu)化機(jī)制

Tez應(yīng)用場(chǎng)景

Tez部署

什么是Spark

Spark生態(tài)系統(tǒng)

Spark的核心--RDD和Lineage

RDD的存儲(chǔ)、容錯(cuò)機(jī)制、內(nèi)部設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)模型

Spark調(diào)度框架

Spark的分布式部署方式

基于Mesos的Spark模式

基于YARN的Spark模式

Spark的獨(dú)立模式部署

Spark的YARN模式部署

MapReduce多語言編程

MapReduce編程接口

Java編程接口實(shí)例解析

Hadoop Streaming實(shí)現(xiàn)方式

Hadoop Streaming編程實(shí)戰(zhàn)（C++，PHP，PYTHON）

Hadoop Streaming原理剖析

Hadoop Pipes的編程實(shí)例

Hadoop Pipes的原理剖析

MapReduce高階實(shí)現(xiàn)

復(fù)雜的MapReduce應(yīng)用

K-means聚類、貝葉斯分類等

工作流編程實(shí)例及原理剖析

JobControl、ChainMapper/ChainReducer

Hadoop工作流引擎

常用MapReduce優(yōu)化技巧

配置多個(gè)reducer

設(shè)置Stream的處理格式

控制分片的大小

避免分片

輸入格式：文本輸入、多種類型輸入

輸出控制：多個(gè)輸出、延遲輸出

實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)分區(qū)

MapReduce高級(jí)特性

計(jì)數(shù)器、內(nèi)置計(jì)數(shù)器

實(shí)例：用戶自定義計(jì)數(shù)器

MapReduce部分排序的實(shí)現(xiàn)

實(shí)例：MapReduce全排序

Terasort算法分析

實(shí)例：MapReduce實(shí)現(xiàn)二次排序

連接、Map端連接的實(shí)現(xiàn)

實(shí)例：Reduce端連接

連接類型、連接策略介紹

重分區(qū)連接框架的實(shí)現(xiàn)

復(fù)制連接框架的實(shí)現(xiàn)

實(shí)例：半連接

全局作業(yè)參數(shù)/數(shù)據(jù)文件傳遞

HBase編程實(shí)踐及案例分析

HBase基礎(chǔ)精講

HBase Java編程實(shí)例

HBase多語言編程

Thrift安裝、服務(wù)配置

HBase C++編程實(shí)例

HBase Python編程實(shí)例

HBase MapReduce編程基礎(chǔ)

實(shí)戰(zhàn)：HBase MapReduce編程

Hbase案例：OpenTSDB的實(shí)現(xiàn)

基于HBase的爬蟲調(diào)度庫

基于HBase的爬蟲索引庫

銀行人民幣查詢系統(tǒng)

Sqoop（6課時(shí)）

Sqoop產(chǎn)生背景、基本

Sqoop1和Sqoop2架構(gòu)及特點(diǎn)

Sqoop1安裝配置（版本1.4.4）

Sqoop導(dǎo)入介紹

實(shí)戰(zhàn)：從mysql導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS

實(shí)戰(zhàn)：從mysql導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

Sqoop導(dǎo)出介紹

實(shí)戰(zhàn)：將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)出到Mysql

Sqoop與Hbase結(jié)合

Sqoop作業(yè)操作

Sqoop作業(yè)安全配置

Sqoop2安裝配置（版本1.99.3）

Sqoop2使用綜合實(shí)戰(zhàn)

Flume日志收集系統(tǒng)

Flume概念和特點(diǎn)

Flume OG架構(gòu)、組成、特點(diǎn)、容錯(cuò)機(jī)制設(shè)計(jì)

日志收集系統(tǒng)綜合比較

Flume NG架構(gòu)、核心概念

Flume OG的安裝

Flume OG的配置（Web端、Flume shell）

Flume NG的安裝配置、測(cè)試

Flume NG模塊配置（Source、Channel、Sink）

Flume NG配置實(shí)戰(zhàn)分析

Avro數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)

Avro介紹

Avro特性、主要作用

RPC使用Avro

Avro與其他序列化系統(tǒng)的區(qū)別

Mahout數(shù)據(jù)挖掘工具

數(shù)據(jù)挖掘概念、系統(tǒng)組成

數(shù)據(jù)挖掘常用方法及算法（回歸分析、分類、聚類等）

數(shù)據(jù)挖掘分析工具

Mahout支持的算法

Mahout起源和特點(diǎn)

Mahout安裝、配置及測(cè)試

實(shí)戰(zhàn)：Mahout K-means聚類分析

Mahout實(shí)現(xiàn)Canopy算法

Mahout實(shí)現(xiàn)分類算法

實(shí)戰(zhàn)：Mahout邏輯回歸分類預(yù)測(cè)

實(shí)戰(zhàn)：Mahout樸素貝葉斯分類

推薦系統(tǒng)的概念及分類

協(xié)同過濾推薦算法概念、分類及應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)：實(shí)現(xiàn)基于Mahout的電影推薦系統(tǒng)

Hadoop綜合實(shí)戰(zhàn)-文本挖掘項(xiàng)目

文本挖掘的概念及應(yīng)用場(chǎng)景

項(xiàng)目背景

項(xiàng)目流程

中文分詞技術(shù)

庖丁分詞器的使用

MapReduce并行分詞程序的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

Pig劃分?jǐn)?shù)據(jù)集

Mahout構(gòu)建樸素貝葉斯文本分類器

模型應(yīng)用-計(jì)算用戶偏好類別
 

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