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       1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
       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(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書(shū)受到廣泛認(rèn)可。

• 課程信息
  當(dāng)下是大數(shù)據(jù)時(shí)代，為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，需要對(duì)分布式數(shù)據(jù)收集，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，分布式計(jì)算，資源管理等系統(tǒng)有全面而又深入的理解。眾所周知，大數(shù)據(jù)源自于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，目前互聯(lián)網(wǎng)公司已有一套完善的大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方案，大部分選用開(kāi)源的Hadoop和Spark兩大生態(tài)系統(tǒng)，本課程正是以這兩套系統(tǒng)為主介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)及架構(gòu)的構(gòu)建策略及經(jīng)驗(yàn)。
• 培訓(xùn)特色
  當(dāng)下是大數(shù)據(jù)時(shí)代，為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，需要對(duì)分布式數(shù)據(jù)收集，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，分布式計(jì)算，資源管理等系統(tǒng)有全面而又深入的理解。眾所周知，大數(shù)據(jù)源自于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，目前互聯(lián)網(wǎng)公司已有一套完善的大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方案，大部分選用開(kāi)源的Hadoop和Spark兩大生態(tài)系統(tǒng)，本課程正是以這兩套系統(tǒng)為主介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)及架構(gòu)的構(gòu)建策略及經(jīng)驗(yàn)。
• 目標(biāo)收益
  本課程將為大家全面而又深入的介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建流程，涉及分布式數(shù)據(jù)收集，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，資源管理及分布式計(jì)算框架等。本課程重點(diǎn)以Hadoop和Spark兩大生態(tài)系統(tǒng)作為基準(zhǔn)進(jìn)行介紹，涉及Flume，HDFS,Hbase，YARN，MapReduce，Hive，Zookeeper，Spark，Storm，SparkStreaming等主流的大數(shù)據(jù)開(kāi)源系統(tǒng)架構(gòu)及應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
• 培訓(xùn)對(duì)象
• 各類IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員。對(duì)于懷有設(shè)計(jì)疑問(wèn)和問(wèn)題，需要梳理解答的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人，效果最佳。
• 學(xué)員基礎(chǔ)
• 了解Java語(yǔ)言、Linux系統(tǒng)；
• 主題 內(nèi)容
  大數(shù)據(jù)架構(gòu)概述
• 1.1大數(shù)據(jù)層級(jí)架構(gòu)及各層軟件設(shè)計(jì)要求，包括數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、計(jì)算框、應(yīng)用
  1.2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述以及版本演化，并給出版本選擇建議。
  1.3 Spark生態(tài)系統(tǒng)概述及其特點(diǎn)，并與Hadoop對(duì)比
• 數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume與Sqoop
• 2.1使用flume和sqoop兩個(gè)系統(tǒng)將外部流式數(shù)據(jù)（比如網(wǎng)站日志，用戶行為數(shù)據(jù)等）、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（比如MySQL、Oracle等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop中進(jìn)行分析和挖掘
• 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS與HBase
• 3.1 與HDFS1.0進(jìn)行對(duì)比介紹2.0原理、特性與基本架構(gòu)（快照、緩存、異構(gòu)存儲(chǔ)）。
  3.2 HBase原理，基本架構(gòu)與案例分析
  3.3 HBase應(yīng)用場(chǎng)景、原理和架構(gòu)，典型應(yīng)用案例（互聯(lián)網(wǎng)、銀行）
• 集群資源管理與調(diào)度系統(tǒng)
• 4.1 介紹YARN應(yīng)用場(chǎng)景、基本架構(gòu)與資源調(diào)度
• Zookeeper部署及典型應(yīng)用
• 5.1 介紹Zookeeper是什么，基本原理及在應(yīng)用
• 大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)
• 介紹主流的三大類大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，分別是批處理、交互式計(jì)算和流式計(jì)算框架，并選取當(dāng)下主流的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)進(jìn)行介紹。
  6.1 批處理計(jì)算框架
  6.1.1 MapReduce2.0基本原理與架構(gòu)、程序編寫(xiě)（使用java、C++、php語(yǔ)言）
  6.1.2 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Hive與Pig應(yīng)用與比較，如何使用其中的海量數(shù)據(jù)
  6.1.3 Spark計(jì)算框架，背景及應(yīng)用案例
  6.2 交互式計(jì)算框架，Impala和presto應(yīng)用場(chǎng)景，基本架構(gòu)和典型應(yīng)用案例
  6.3 流式/實(shí)時(shí)計(jì)算框架，storm、SparkStreaming基本架構(gòu)特點(diǎn)，及應(yīng)用案例
• 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
• 7.1 Mahout與MLlib兩個(gè)主流的分布式數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)以及應(yīng)用案例。