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  上課地點:【上?!浚和瑵髮W(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/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(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
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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        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,免費提供課后技術(shù)支持。
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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

集群測試

YARN資源管理系統(tǒng)

YARN產(chǎn)生背景

YARN基本設(shè)計思想

YARN基本架構(gòu)

YARN工作流程

YARN通信協(xié)議

YARN容錯

YARN資源調(diào)度機制

YARN支持的計算框架(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

Tez數(shù)據(jù)處理引擎

DAGAppMaster實現(xiàn)

Tez優(yōu)化機制

Tez應(yīng)用場景

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、容錯機制、內(nèi)部設(shè)計及數(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編程接口實例解析

Hadoop Streaming實現(xiàn)方式

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

Hadoop Streaming原理剖析

Hadoop Pipes的編程實例

Hadoop Pipes的原理剖析

MapReduce高階實現(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:多個輸出、延遲輸出

實戰(zhàn):數(shù)據(jù)分區(qū)

MapReduce高級特性

計數(shù)器、內(nèi)置計數(shù)器

實例:用戶自定義計數(shù)器

MapReduce部分排序的實現(xiàn)

實例:MapReduce全排序

Terasort算法分析

實例:MapReduce實現(xiàn)二次排序

連接、Map端連接的實現(xiàn)

實例:Reduce端連接

連接類型、連接策略介紹

重分區(qū)連接框架的實現(xiàn)

復(fù)制連接框架的實現(xiàn)

實例:半連接

全局作業(yè)參數(shù)/數(shù)據(jù)文件傳遞

HBase編程實踐及案例分析

HBase基礎(chǔ)精講

HBase Java編程實例

HBase多語言編程

Thrift安裝、服務(wù)配置

HBase C++編程實例

HBase Python編程實例

HBase MapReduce編程基礎(chǔ)

實戰(zhàn):HBase MapReduce編程

Hbase案例:OpenTSDB的實現(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)

Sqoop產(chǎn)生背景、基本

Sqoop1和Sqoop2架構(gòu)及特點

Sqoop1安裝配置(版本1.4.4)

Sqoop導(dǎo)入介紹

實戰(zhàn):從mysql導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS

實戰(zhàn):從mysql導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive

Sqoop導(dǎo)出介紹

實戰(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使用綜合實戰(zhàn)

Flume日志收集系統(tǒng)

Flume概念和特點

Flume OG架構(gòu)、組成、特點、容錯機制設(shè)計

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、測試

Flume NG模塊配置(Source、Channel、Sink)

Flume NG配置實戰(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

Mahout安裝、配置及測試

實戰(zhàn):Mahout K-means聚類分析

Mahout實現(xiàn)Canopy算法

Mahout實現(xiàn)分類算法

實戰(zhàn):Mahout邏輯回歸分類預(yù)測

實戰(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

實戰(zhàn):實現(xiàn)基于Mahout的電影推薦系統(tǒng)

Hadoop綜合實戰(zhàn)-文本挖掘項目

文本挖掘的概念及應(yīng)用場景

項目背景

項目流程

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)計與實現(xiàn)

Pig劃分數(shù)據(jù)集

Mahout構(gòu)建樸素貝葉斯文本分類器

模型應(yīng)用-計算用戶偏好類別

 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
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??????? Troubleshooting Servers
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??????? Troubleshooting JDBC
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