隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們已經(jīng)切實地迎來了一個大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，對大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個非常重要且緊迫的需求。目前對大數(shù)據(jù)的分析工具，的是Hadoop平臺。Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可的優(yōu)勢，事實上已成為當前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主流的大數(shù)據(jù)分析平臺。為解決廣大系統(tǒng)設計人員深入研究與開發(fā)大數(shù)據(jù)技術的需要，培訓中心特舉辦“大數(shù)據(jù)處理技術-基于Hadoop的實戰(zhàn)”培訓班，具體事宜通知如下：
一、培訓對象
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、程序員、開發(fā)人員。
2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設計負責人。
3，政府機關，金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負責人。
4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項目負責人。
二、學員基礎
1，對IT系統(tǒng)設計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。
2，有一定的數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)處理的基礎知識。
三、師資
由業(yè)界知名云計算親自授課：
楊老師 主要研究網(wǎng)絡信息分析以及云計算相關技術，長期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡信息處理、商務智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。
四、培訓要點
互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡的各類評論，成為了海量信息的多種形式。當數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時候，我們在內(nèi)部系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的決策模型和技術支持。
五、培訓內(nèi)容
講 云計算及大數(shù)據(jù)處理技術介紹
1)云計算的概念
2)云計算發(fā)展現(xiàn)狀
3)大數(shù)據(jù)的概念
4)大數(shù)據(jù)的應用
5)大數(shù)據(jù)關鍵技術
第二講 Google中的關鍵技術
1)GFS文件系統(tǒng)
2)Chubby中的Paxos算法
3)MapReduce技術機制
4)Bigtable表管理技術
第三講 Hadoop文件系統(tǒng)HDFS及其文件結(jié)構(gòu)
1) Hadoop項目簡介
2) HDFS體系結(jié)構(gòu)
3) HDFS關鍵運行機制
4) Hadoop vs Google
5) Hadoop API
第四講 MapReduce編程模型及其應用開發(fā)
1) MapReduce產(chǎn)生背景
2) MapReduce編程模型
3) MapReduce實現(xiàn)機制
4) MapReduce案例分析
第五講 Pig Latin及其使用
1)Pig 設計的目標
2)Pig Latine介紹
3)Pig關鍵性技術
4)Pig的實用案例
第六講 數(shù)據(jù)倉庫Hive使用
1) Hive設計目標
2) Hive數(shù)據(jù)模型
3) Hive關鍵性技術
4) Hive的使用案例
第七講 HBase和ZooKeeper使用
1) Hbase運行機制簡介
2) HBase與 HDFS
3) HBase的對外接口
4) ZooKeeper的數(shù)據(jù)模型
5) ZooKeeper的讀寫機制
6) ZooKeeper的使用方法
第八講 數(shù)據(jù)抽取工具Sqoop使用
1)數(shù)據(jù)抽取技術介紹
2)Sqoop中的關鍵技術
3)Sqoop數(shù)據(jù)抽取策略
4)數(shù)據(jù)挖掘及分析
第九講 當前數(shù)據(jù)中心的改造和轉(zhuǎn)換分析
1)主流商業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案比較
2)主流開源云計算系統(tǒng)比較
3)國內(nèi)代表性大數(shù)據(jù)平臺比較
第十講各廠商的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹
1)IBM的大數(shù)據(jù)技術
2)HP的大數(shù)據(jù)技術
3)Teradata的大數(shù)據(jù)技術
4)其它廠商的大數(shù)據(jù)處理
六、培訓目標
1, 了解大數(shù)據(jù)處理技術的相關知識。
2，學習Hadoop的核心技術方法以及應用特征。
3，深入使用Hadoop相關工具在大數(shù)據(jù)中的使用。
4，掌握傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心向云計算中心轉(zhuǎn)換的關鍵技術。
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