大数据平台搭建与高性能计算培训方案
浏览:266次 作者:小编培训简述
参与本课程培训,学习者将获得以下丰厚收益,全面提升自身在大数据领域的专业素养:
1. 深入剖析“互联网+”时代大数据的诞生背景、发展脉络及未来演变趋势,形成系统全面的认知框架。
2. 把握市场需求脉搏,紧跟国内外大数据技术的最新动态,洞悉大数据的潜在商业价值。
3. 理解大数据解决方案的构建过程,学习业界成功案例,为企业在大数据项目中的技术选择与架构设计提供有力决策支持。
4. 精通当前业界最热门的Hadoop与Spark大数据技术体系,奠定扎实的技术基础。
5. 掌握大数据采集的关键技术,确保数据源的准确性与完整性。
6. 熟练运用大数据分布式存储技术,提高数据存储的安全性与效率。
7. 掌握NoSQL与NewSQL分布式数据库技术,满足多样化的大数据存储需求。
8. 精通大数据仓库与统计机器学习技术,为数据挖掘与分析提供强大工具。
9. 掌握大数据分析挖掘与商业智能(BI)技术,助力企业实现数据驱动的决策。
10. 熟悉大数据离线处理技术,提升数据处理的速度与质量。
11. 精通Storm流式大数据处理技术,实时响应高速流动的数据流。
12. 掌握基于内存计算的大数据实时处理技术,实现快速、高效的数据分析。
13. 深入学习大数据管理技术的原理与应用,提升数据治理能力。
14. 深刻理解大数据平台的技术架构与应用场景,为实际项目提供坚实的理论支撑。
15. 熟练运用Hadoop与Spark技术体系,规划解决方案以满足实际项目需求,展现卓越的技术应用能力。
16. 精通基于Hadoop与Spark大数据平台的应用程序开发、集群运维管理与性能调优,提升系统运行的稳定性和效率。
培训特色
1. 本课程深入讲授当前业界最流行、应用最为广泛的大数据技术体系——Hadoop与Spark。课程将重点强化大数据平台的分布式集群架构、核心关键技术实现,以及大数据应用项目的开发与集群运维实践。通过全过程的沙盘模拟实战,学员将亲身体验Hadoop与Spark大数据项目应用开发与调优的每一个环节,确保理论与实践的完美结合。
2. 课程涵盖一个完整的大数据开发项目,辅以一组实际项目训练案例,全面覆盖Hadoop与Spark生态系统平台的应用开发与运维实践。学员将以项目小组的形式参与沙盘实操练习,重点培养对大数据项目各阶段工作重点的深刻理解,并掌握作为大数据项目管理者的基本技术与业务素养,从而在实际工作中游刃有余。
3. 我们的授课师资均具备多年一线从事Hadoop与Spark大数据项目的丰富经验。课程采用原理技术剖析与实战案例相结合的互动教学模式,注重构建大数据项目解决方案的应用开发、技术讨论与交流咨询。在学习过程中,我们鼓励讲师与学员之间的深入交流,确保每位学员都能学到实用的大数据技术知识体系及应用实战技能。此外,授课过程中将根据学员需求增设交流环节,针对实际工作中遇到的问题进行讨论。讲师将根据学员实际情况灵活调整授课内容,引导学员积极参与讨论,并提供机会让学员上台发言,现场解析问题并提出切实可行的解决方案。
培训收益
精通大数据基础架构的核心原理、高效管理策略、精准部署流程,以及相关组件的运作机制与应用实例。通过系统培训,使学员全面掌握构建和运维企业级大数据平台的专业技能,培养其在企业大数据环境中进行高效部署与管理的实战能力。
日程安排
章节 | 授课内容 | |
第一单元 | 大数据技术基础 | 大数据的产生背景与发展历程 大数据的4V特征,以及与云计算的关系 大数据应用需求以及潜在价值分析 业界最新的大数据技术发展态势与应用趋势 大数据思维的转变 大数据项目的系统与技术选型,及落地实施的挑战 “互联网+”时代下的电子商务、制造业、交通行业、电信运营商、银行金融业、电子政务、移动互联网、教育信息化等行业应用实践与应用案例介绍 |
业界主流的大数据技术方案 | 大数据软硬件系统全栈与关键技术介绍 大数据生态系统全景图 主流的大数据解决方案介绍 Apache大数据平台方案剖析 CDH大数据平台方案剖析 HDP大数据平台方案剖析 基于云的大数据平台方案剖析 大数据解决方案与传统数据库方案比较 国内外大数据平台方案与厂商对比 | |
大数据计算模型(一)——批处理MapReduce | MapReduce产生背景与适用场景 MapReduce计算模型的基本原理 MapReduce作业执行流程 MapReduce基本组件,JobTracker和TaskTracker MapReduce高级编程应用,Combiner和Partitioner MapReduce性能优化技巧 MapReduce案例分析与开发实践操作 | |
第二单元 | 大数据存储系统与应用实践 | 分布式文件系统HDFS产生背景与适用场景 HDFS master-slave系统架构与读写工作原理 HDFS核心组件技术讲解,NameNode与fsimage、editslog,DataNode与数据块 HDFS Federation机制,viewfs机制,使用场景讲解 HDFS高可用保证机制,SecondaryNameNode,NFS冷备份,基于zookeeper的HA方案 |
大数据实战练习一 | 1. Hadoop平台搭建、部署与应用实践,包含HDFS分布式文件系统,YARN资源管理软件,MapReduce计算框架软件 | |
第三单元 | Hadoop框架与生态发展,以及应用实践操作 | Hadoop的发展历程 Hadoop 1.0的核心组件JobTracker,TaskTracker,以及适用范围Hadoop 2.0的核心组件YARN工作原理,以及与Hadoop 1.0的联系与区别 Hadoop YARN的资源管理与作业调度机制 Hadoop 常用性能优化技术 |
大数据计算模型(二)——实时处理/内存计算 Spark | MapReduce计算模型的瓶颈 Spark产生动机、基本概念与适用场景 Spark编程模型与RDD弹性分布式数据集的工作原理与机制 Spark实时处理平台运行架构与核心组件 Spark宽、窄依赖关系与DAG图分析 Spark容错机制 Spark作业调度机制 Spark standardalone,Spark on YARN运行模式 Scala开发介绍与Spark常用Transformation函数介绍 | |
第四单元 | 大数据仓库查询技术Hive、SparkSQL、Impala,以及应用实践 | 基于MapReduce的大型分布式数据仓库Hive基础知识与应用场景 Hive数据仓库的平台架构与核心技术剖析 Hive metastore的工作机制与应用 Hive分区、分桶机制,Hive行、列存储格式 基于Spark的大型分布式数据仓库SparkSQL基础知识与应用场景 Spark SQL实时数据仓库的实现原理与工作机制 SparkSQL程序开发与DataFrame机制介绍 基于MPP的大型分布式数据仓库Impala基础知识与应用场景 Impala实时查询系统平台架构、关键技术介绍,以及与Hive,SparkSQL的对比 |
Hadoop集群运维监控工具 | 1.Hadoop运维管理监控系统Ambari工具介绍 | |
大数据实战练习二 | 1.基于 Hadoop平台搭建、部署与配置Spark集群,Spark shell环境实践,Spark案例程序分析,Spark程序开发与运行 | |
第五单元 | 大数据计算模型(三)——流处理Storm, SparkStreaming | 流数据处理应用场景与流数据处理的特点 流数据处理工具Storm的平台架构与集群工作原理 Storm关键技术与并发机制 Storm编程模型与基本开发模式 Storm数据流分组 Storm可靠性保证与Acker机制 Storm应用案例分析 流数据处理工具Spark Streaming基本概念与数据模型 SparkStreaming工作机制 SparkStreaming程序开发介绍 Storm与SparkStreaming的对比 |
第六单元 | 大数据ETL操作工具,与大数据分布式采集系统 | Hadoop与DBMS之间数据交互工具的应用 Sqoop导入导出数据的工作原理 Flume-NG数据采集系统的数据流模型与系统架构 Kafka分布式消息订阅系统的应用介绍与平台架构,及其使用模式 |
面向OLTP型应用的NoSQL数据库及应用实践 | 关系型数据库瓶颈,以及NoSQL数据库的发展,概念,分类,及其在半结构化和非结构化数据场景下的适用范围 列存储NoSQL数据库HBase简介与数据模型剖析 HBase分布式集群系统架构与读写机制,ZooKeeper分布式协调服务系统的工作原理与应用 HBase表设计模式与primary key设计规范 文档NoSQL数据库MongoDB简介与数据模型剖析 MongoDB集群模式、读写机制与常用API操作 值型NoSQL数据库Redis简介与数据模型剖析 Redis多实例集群架构与关键技术 NewSQL数据库技术简介及其适用场景 | |
大数据实战练习三 | 1.Sqoop安装、部署与配置,基于Sqoop、MySQL与Hive操作MySQL数据库与Hive数据仓库数据导入导出 | |
大数据项目选型、实施、优化等问题交流讨论 | 大数据项目的需求分析、应用实施、系统优化,以及解决方案等咨询与交流讨论 | |
学习考核与业内经验交流 |
(注:大纲还可根据需求进行调整)
推荐讲师
赵老师 一位才华横溢的清华大学计算机科学双学士,具备深厚的大数据、数据库、中间件技术及Java领域专长。凭借15年IT行业的丰富从业经历和10年培训授课的宝贵经验,赵老师已成为业界的佼佼者。
【职业生涯辉煌篇章】
自2007年5月至今,赵老师担任BEA系统(中国)有限公司及甲骨文(中国)软件系统有限公司全球支持中心的高级技术顾问,为全球客户提供了卓越的技术支持与解决方案。在此之前,赵老师曾在北电网络(中国)有限公司北京研发中心担任高级软件架构师,以其敏锐的技术洞察力和卓越的架构设计能力,推动了企业技术的革新与发展。在此之前,赵老师还曾在Motorola(中国)有限公司北京研发中心担任高级软件工程师,以及亿阳增值业务通信股份有限公司担任售前工程师、软件工程师,为企业的技术进步做出了杰出贡献。此外,赵老师还曾在IBM CRL(IBM中国研究中心)电子商务组实习,积累了宝贵的研发经验。
【培训业绩斐然】
赵培训足迹遍布全国,曾为深圳移动、湖北移动提供Hadoop大数据管理培训,助力企业掌握大数据时代的技术精髓;在成都运达科技股份有限公司、中石油、AutoDesk(上海)有限公司等知名企业开展Oracle 11g数据库性能优化、NoSQL数据库管理与开发等课程,提升了企业数据库管理的水平。同时,赵老师还为北京市公安局、中国人寿保险(集团)公司、中国电信等机构提供了Oracle 11g数据库开发SQL与PLSQL、Weblogic 11g系统管理、J2EE应用开发技术框架与实践等培训,推动了行业技术的进步与发展。
【教育贡献显著】
赵老师不仅在企业培训领域取得了卓越成绩,还在北京交通大学软件学院等多所院校开展Hadoop原理与实践、Oracle 11g数据库开发与管理等课程,为培养新一代信息技术人才贡献了自己的力量。
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