大数据平台搭建与高性能计算培训方案
浏览：192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。
企业内训1
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