大数据处理Hadoop应用与开发
二、培训对象
各地政府云计算物联网产业相关负责人,各企业CIO、信息中心负责人、技术总监,云计算中心负责人,云计算产业投资团队,云计算应用开发商,云计算硬件设备供应商,云服务提供商,高校、科研院所云计算项目负责人。
各企业大数据架构师、技术总监、数据挖掘负责人、数据挖掘开发工程师
四、培训特色
注重应用:分析国内实际情况,结合国际、国内成功经验。Hadoop采用实战的项目,让学员在短时间内掌握Hadoop的搭建与配置。并进行高效的大数据清洗和分析。
形式灵活:互动课堂、免费技术沙龙、提供云计算项目建设咨询、大数据Hadoop平台的搭建。
附件一、课程大纲
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课程模块
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课程主题
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主要内容
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案例和演示
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模块一
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Hadoop的来源和动机
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u 传统大规模系统存在的问题
u Hadoop概述
u Hadoop分布式文件系统
u MapReduce工作原理
u Hadoop集群剖析
u Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求
u Hadoop的行业应用案例分析
u Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
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u 阿里集团技术平台,Hadoop在淘宝、支付宝的作用
u 电商眼中的Hadoop和推荐系统。
u 暴风数据台:Hadoop对于产品优化的价值。
u Hadoop对于趣游、热酷等游戏公司的作用
u 移动大云项目(big cloud)中的Hadoop
u 联通使用Hadoop/Hbase解决3G详单查询问题。
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模块二
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Hadoop生态系统介绍和演示
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u Hadoop HDFS 和 MapReduce
u Hadoop数据库之HBase
u Hadoop数据仓库之Hive
u Hadoop数据处理脚本Pig
u Hadoop数据接口Sqoop和Flume,Scribe DataX
u Hadoop工作流引擎 Oozie
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u Yahoo如何使用Hadoop构建大规模搜索的应用
u FaceBook 基于Hadoop构建数据仓库
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模块三
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Hadoop组件详解
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u Hadoop HDFS 基本结构
u Hadoop HDFS 副本存放策略
u Hadoop NameNode 详解
u Hadoop SecondaryNameNode 详解
u Hadoop DataNode 详解
u Hadoop JobTracker 详解
u Hadoop TaskTracker 详解
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u Hadoop Mapper类核心代码
u Hadoop Reduce类核心代码
u Hadoop 核心代码
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模块四
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Hadoop安装和部署
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u Hadoop系统模块组件概述
u Hadoop试验集群的部署结构
u Hadoop 安装依赖关系
u Hadoop 生产环境的部署结构
u Hadoop集群部署
u Hadoop 高可用配置方法
u Hadoop 集群简单测试方法
u Hadoop 集群异常Debug方法
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u Hadoop安装部署实验
u Red hat Linux基础环境搭建
u Hadoop 单机系统版本安装配置
u Hadoop 集群系统版本安装和启动配置
u 使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速测试系统
u Hadoopcore-site,hdfs-site,mapred-site 配置详解
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模块五
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Hadoop和传统数据库技术优劣势对比
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u Hadoop/Hive 对比 Oracle 在构建数据仓库上的优劣势
u Hadoop 如何和传统IT系统配合完成原来不可能的任务
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u Apache社区版本:Cloudera 版本、MapR版本、Intel版本、Oracle、Dell、HP版本
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模块六
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编写MapReduce高级程序
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u 使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
u MapReduce流程
u 剖析一个MapReduce程序
u 基本MapReduceAPI 概念
u 驱动代码 Mapper、Reducer
u Hadoop流
u API 使用Eclipse进行快速开发
u 新MapReduce API
u MapReduce的优化
u MapReduce的任务调度
u MapReduce编程实战
u 如何利用其他Hadoop相关技术,包括Apache Hive, Apache Pig,Sqoop和Oozie等
u 满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
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u Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差异。
u MapReduce 实现数据库功能
u 利用Combiners来减少中间数据
u 编写Partitioner来优化负载平衡
u 直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
u Hadoop的join操作
u 辅助排序在Reducer方的合并
u 定制Writables和WritableComparables
u 使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
u 创建InputFormats OutputFormats
u Hadoop的二次排序
u Hadoop的海量日志分析
u 在Map方的合并
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模块七
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集成Hadoop到现有工作流
及Hadoop API深入探讨
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u 存储系统
u 利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop
u 利用Flume导入实时数据到Hadoop
u ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试
u 使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭
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u 使用FuseDFS和Hadoop访问HDFS
u 使用分布式缓存(Distributed Cache)
u 直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
u 利用Combiners来减少中间数据
u 编写Partitioner来优化负载平衡
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模块八
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使用Hive和Pig开发及技巧
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u Hive和Pig基础
u Hive的作用和原理说明
u Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
u Hadoop/Hive仓库数据数据流
u Hive 部署和安装
u Hive Cli 的基本用法
u HQL基本语法
u 使用Oozie的动机
u Oozie工作流定义格式
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u 使用JDBC 连接Hive进行查询和分析
u 使用正则表达式加载数据
u HQL高级语法
u 编写UDF函数
u 编写UDAF自定义函数
u 使用Sqoop进行数据分析
u 使用oozie配置工作流
u phpHiveAdmin 安装和使用
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模块九
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实用开发技巧
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u 排序和搜索索引
u 用Mahout进行机器学习
u Term Frequency – Inverse Document Frequency
u 图论简介
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u Word Co-Occurrenc
u 用Hadoop表示图
u 一个图算法的实现:单源最短路径
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