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課程對象
　　 各地政府云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)相關(guān)負(fù)責(zé)人，各企業(yè)CIO、信息中心負(fù)責(zé)人、技術(shù)總監(jiān)，云計(jì)算中心負(fù)責(zé)人，云計(jì)算產(chǎn)業(yè)投資團(tuán)隊(duì)，云計(jì)算應(yīng)用開發(fā)商，云計(jì)算硬件設(shè)備供應(yīng)商，云服務(wù)提供商，高校、科研院所云計(jì)算項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。
　　 各企業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、技術(shù)總監(jiān)、數(shù)據(jù)挖掘負(fù)責(zé)人、數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)工程師
課程目標(biāo)
　　 1、了解Hadoop的歷史及目前發(fā)展的現(xiàn)狀、以及Hadoop的技術(shù)特點(diǎn)，從而把握分布式計(jì)算框架及未來發(fā)展方向，在大數(shù)據(jù)時(shí)代能為企業(yè)的技術(shù)選型及架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考。
　　 2、全面掌握Hadoop的架構(gòu)原理和使用場景，并通過貫穿課程的項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)鍛煉，從而熟練使用Hadoop進(jìn)行MapReduce程序開發(fā)。課程還涵蓋了分布式計(jì)算領(lǐng)域的常用算法介紹，幫助學(xué)員為企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)自身價(jià)值。
　　 3、深入理解Hadoop技術(shù)架構(gòu),對Hadoop運(yùn)作機(jī)制有清晰全面的認(rèn)識，可以獨(dú)立規(guī)劃及部署生產(chǎn)環(huán)境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本運(yùn)維思路和方法，對Hadoop集群進(jìn)行管理和優(yōu)化。
　　
培訓(xùn)特色
　　 注重應(yīng)用：分析國內(nèi)實(shí)際情況，結(jié)合國際、國內(nèi)成功經(jīng)驗(yàn)。Hadoop采用實(shí)戰(zhàn)的項(xiàng)目，讓學(xué)員在短時(shí)間內(nèi)掌握Hadoop的搭建與配置。并進(jìn)行高效的大數(shù)據(jù)清洗和分析。形式靈活：互動課堂、免費(fèi)技術(shù)沙龍、提供云計(jì)算項(xiàng)目建設(shè)咨詢、大數(shù)據(jù)Hadoop平臺的搭建。


課程大綱
模塊一
Hadoop在云計(jì)算技術(shù)的作用和地位
◆ 傳統(tǒng)大規(guī)模系統(tǒng)存在的問題
◆ Hadoop概述
◆ Hadoop分布式文件系統(tǒng)　　?
◆ MapReduce工作原理　　　　
◆ Hadoop集群剖析　　　　　?
◆ Hadoop生態(tài)系統(tǒng)對一種新的解決方案的需求
◆ Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析
◆ Hadoop在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
◆ 數(shù)據(jù)開放,數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺(DAAS)時(shí)代
◆ Hadoop平臺在數(shù)據(jù)云平臺(DAAS)上的天然優(yōu)勢
◆ 數(shù)據(jù)云平臺(DAAS 平臺)組成部分
◆ 互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)案例
◆Hadoop構(gòu)建構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺

模塊二
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)介紹和演示
◆ Hadoop HDFS 和 MapReduce
◆ Hadoop數(shù)據(jù)庫之HBase
◆ Hadoop數(shù)據(jù)倉庫之Hive
◆ Hadoop數(shù)據(jù)處理腳本Pig
◆ Hadoop數(shù)據(jù)接口Sqoop和Flume，Scribe DataX
◆ Hadoop工作流引擎 Oozie
◆ 運(yùn)用Hadoop自下而上構(gòu)建大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫
◆ 暴風(fēng)影音數(shù)據(jù)倉庫實(shí)戰(zhàn)解析

模塊三
Hadoop組件詳解
◆ Hadoop HDFS 基本結(jié)構(gòu)
◆ Hadoop HDFS 副本存放策略
◆ Hadoop NameNode 詳解
◆ HadoopSecondaryNameNode 詳解
◆ Hadoop DataNode 詳解
◆ Hadoop JobTracker 詳解
◆ Hadoop TaskTracker 詳解
◆ Hadoop Mapper類核心代碼
◆ Hadoop Reduce類核心代碼
◆ Hadoop 核心代碼

模塊四
Hadoop安裝和部署
◆ Hadoop系統(tǒng)模塊組件概述
◆ Hadoop試驗(yàn)集群的部署結(jié)構(gòu)
◆ Hadoop 安裝依賴關(guān)系
◆ Hadoop 生產(chǎn)環(huán)境的部署結(jié)構(gòu)
◆ Hadoop集群部署
◆ Hadoop 高可用配置方法
◆ Hadoop 集群簡單測試方法
◆ Hadoop 集群異常Debug方法
◆ Hadoop安裝部署實(shí)驗(yàn)
◆ Red hat Linux基礎(chǔ)環(huán)境搭建
◆ Hadoop 單機(jī)系統(tǒng)版本安裝配置
◆ Hadoop 集群系統(tǒng)版本安裝和啟動配置
◆ 使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速測試系統(tǒng)
◆ Hadoopcore-site，hdfs-site，mapred-site 配置詳解

模塊五
Hadoop集群規(guī)劃
◆ Hadoop 集群內(nèi)存要求
◆ Hadoop集群磁盤分區(qū)
◆ 集群和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?br> ◆ 集群軟件的端口配置
◆ 針對NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver 等不同組件需求推薦服務(wù)器配置

模塊六
MapReduce 算法原理
◆ Hadoop MapReduce 算法的原理和優(yōu)化思想
◆ 靈活運(yùn)用MapReduce 實(shí)現(xiàn)算法
◆ 運(yùn)用MapReduce 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫算法
◆ Select Sort GrougBy Sum Count
◆ Join 新進(jìn)流失算法
◆ 使用 Y-Smart 快速轉(zhuǎn)換SQL 為MapReduce 代碼

模塊七
編寫MapReduce高級程序
◆ 使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
◆ MapReduce流程　　　　?
◆ 剖析一個(gè)MapReduce程序
◆ 基本MapReduceAPI概念?
◆ 驅(qū)動代碼 Mapper、Reducer
◆ Hadoop流
◆ API 使用Eclipse進(jìn)行快速開發(fā)　　　　　　　
◆ 新MapReduce API
◆ MapReduce的優(yōu)化
◆ MapReduce的任務(wù)調(diào)度
◆ MapReduce編程實(shí)戰(zhàn)
◆ 如何利用其他Hadoop相關(guān)技術(shù)，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie等
◆ 滿足解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問題的高級Hadoop API
◆ Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差異。
◆ MapReduce 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫功能
◆ 利用Combiners來減少中間數(shù)據(jù)
◆ 編寫Partitioner來優(yōu)化負(fù)載平衡
◆ 直接訪問Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）
◆ Hadoop的join操作
◆ 輔助排序在Reducer方的合并
◆ 定制Writables和WritableComparables
◆ 使用SequenceFiles和Avro文件保存二進(jìn)制數(shù)據(jù)
◆ 創(chuàng)建InputFormats OutputFormats
◆ Hadoop的二次排序
◆ Hadoop的海量日志分析
◆ 在Map方的合并　　?

模塊八
集成Hadoop到現(xiàn)有工作流
及Hadoop API深入探討
◆ 存儲系統(tǒng)
◆ 利用Sqoop從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hadoop
◆ 利用Flume導(dǎo)入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)到Hadoop
◆ ToolRunner介紹、使用MRUnit進(jìn)行測試
◆ 使用Configure和Close方法來進(jìn)行Map/Reduce設(shè)置和關(guān)閉
◆ 使用FuseDFS和Hadoop訪問HDFS
◆ 使用分布式緩存（Distributed Cache）
◆ 直接訪問Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）
◆ 利用Combiners來減少中間數(shù)據(jù)
◆ 編寫Partitioner來優(yōu)化負(fù)載平衡

模塊九
使用Hive和Pig開發(fā)及技巧
◆ Hive和Pig基礎(chǔ)　　　　　　?
◆ Hive的作用和原理說明
◆ Hadoop倉庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)作關(guān)系
◆ Hadoop/Hive倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流
◆ Hive 部署和安裝
◆ Hive Cli 的基本用法
◆ HQL基本語法
◆ 運(yùn)用Pig 過濾用戶數(shù)據(jù)?
◆ 使用JDBC 連接Hive進(jìn)行查詢和分析
◆ 使用正則表達(dá)式加載數(shù)據(jù)
◆ HQL高級語法
◆ 編寫UDF函數(shù)
◆ 編寫UDAF自定義函數(shù)
◆ 基于Hive腳本內(nèi)嵌Streaming 編程

模塊十
Hbase安裝和使用
◆ Hbase 安裝部署　　　　　?
◆ Hbase原理和結(jié)構(gòu)
◆ Hbase 運(yùn)維和管理
◆ 使用Hbase+Hive 提供 OLAP SQL查詢能力
◆ 使用Hbase+Phoenix提供 OLTP SQL能力
◆ 基于Hbase 的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫 OpenTsDb 結(jié)構(gòu)解析

模塊十一
Hadoop2.0 集群探索
◆ Hadoop2.0 HDFS 原理
◆ Hadoop2.0 Yarn 原理
◆ Hadoop2.0 生態(tài)系統(tǒng)
◆ 基于Hadoop2.0 構(gòu)建分布式系統(tǒng)

模塊十二
Hadoop企業(yè)級別案例解析
◆ Hadoop 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)案例
◆ Hadoop 非結(jié)構(gòu)化案例
◆ Hbase 數(shù)據(jù)庫案例
◆ Hadoop 視頻分析案例
◆利用大數(shù)據(jù)分析改進(jìn)交通管理
◆區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
◆銀聯(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺
◆廣東移動省公司請賬單系統(tǒng)
◆上海電信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
◆某通信運(yùn)營商全國用戶上網(wǎng)記錄
◆浙江臺州市智能交通系統(tǒng)
◆移動廣州詳單實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)
◆ 跨區(qū)域?qū)崟r(shí)視頻監(jiān)控系統(tǒng)

模塊十三
RedHadoop 企業(yè)版本
◆ 運(yùn)用RedHadoop快速構(gòu)建服務(wù)集群
◆ 運(yùn)用RedHadoop DW 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫
◆基于RedHadoop Hive構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫平臺
◆靈活運(yùn)用 Hive 加速游戲數(shù)據(jù)倉庫
◆基于Pig+OpenCV大規(guī)模圖像人臉識別

模塊十四
Spark原理和入門
◆ Spark原理；Spark的架構(gòu)圖；Spark運(yùn)行模式介紹
◆ —local；—standalone；—messos；—yarn；Spark的RDD
◆ 什么是RDD；RDD的種類；—Tranformation；—Action
◆ Spark的存儲級別；Cache介紹；Spark的容錯(cuò)原理
◆ Lineage容錯(cuò)；Checkpoint容錯(cuò)；RDD的創(chuàng)建
◆ 案例—統(tǒng)計(jì)單詞的個(gè)數(shù)