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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(fèi)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(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)。

一、Linux基礎(chǔ) 1)Linux的介紹，Linux的安裝：VMware Workstation虛擬軟件安裝過程、CentOS虛擬機(jī)安裝過程
2)了解機(jī)架服務(wù)器，采用真實(shí)機(jī)架服務(wù)器部署linux
3)Linux的常用命令：常用命令的介紹、常用命令的使用和練習(xí)
4)Linux系統(tǒng)進(jìn)程管理基本原理及相關(guān)管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；
5)Linux啟動(dòng)流程，運(yùn)行級(jí)別詳解，chkconfig詳解
6)VI、VIM編輯器：VI、VIM編輯器的介紹、VI、VIM扥使用和常用快捷鍵
7)Linux用戶和組賬戶管理：用戶的管理、組管理
8)Linux磁盤管理，lvm邏輯卷，nfs詳解
9)Linux系統(tǒng)文件權(quán)限管理：文件權(quán)限介紹、文件權(quán)限的操作
10)Linux的RPM軟件包管理：RPM包的介紹、RPM安裝、卸載等操作
11)yum命令，yum源搭建
12)Linux網(wǎng)絡(luò)：Linux網(wǎng)絡(luò)的介紹、Linux網(wǎng)絡(luò)的配置和維護(hù)
13)Shell編程：Shell的介紹、Shell腳本的編寫
14)Linux上常見軟件的安裝：安裝JDK、安裝Tomcat、安裝mysql,web項(xiàng)目部署
二、大型網(wǎng)站高并發(fā)處理 1)第四層負(fù)載均衡: 2)第七層負(fù)載均衡 3)Tomcat、jvm優(yōu)化提高并發(fā)量 4)緩存優(yōu)化
5)Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache構(gòu)建二層負(fù)載均衡千萬并發(fā)處理
6)Fastdfs小文件獨(dú)立存儲(chǔ)管理
三、初識(shí)hadoop 1)Hadoop生態(tài)環(huán)境介紹 2)國內(nèi)外Hadoop應(yīng)用案例介紹 3)Hadoop 概念、版本、歷史 4)Hadoop 核心組成介紹及hdfs、mapreduce 體系結(jié)構(gòu) 5)Hadoop 的集群結(jié)構(gòu) 6)Hadoop 偽分布的詳細(xì)安裝步驟 7)通過命令行和瀏覽器觀察hadoop
四、 HDFS體系結(jié)構(gòu)和shell以及java操作 1)HDFS底層工作原理 2)HDFS datanode,namenode詳解 3)Hdfs shell 4)Hdfs java api
五、詳細(xì)講解Mapreduce 1)Mapreduce四個(gè)階段介紹 2)Writable 3)InputSplit和OutputSplit 4)Maptask 5)Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner 6)Reducer
六、Mapreduce案例案例 1)二次排序 2)倒排序索引 3)最優(yōu)路徑 4)電信數(shù)據(jù)挖掘之--移動(dòng)軌跡預(yù)測分析（中國棱鏡計(jì)劃） 5)社交好友推薦算法 6)互聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)廣告推送 算法 7)阿里巴巴天池大數(shù)據(jù)競賽 《天貓推薦算法》案例 8)Mapreduce實(shí)戰(zhàn)pagerank算法
七、Hadoop2.x集群搭建 1)Hadoop2.x集群結(jié)構(gòu)體系介紹 2)Hadoop2.x集群搭建 3)NameNode的高可用性（HA） 4)HDFS Federation 5)ResourceManager 的高可用性（HA） 6)Hadoop集群常見問題和解決方法 7)Hadoop集群管理
八、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase 1)HBase定義 2)HBase與RDBMS的對比 3)數(shù)據(jù)模型 4)系統(tǒng)架構(gòu) 5)HBase上的MapReduce 6)表的設(shè)計(jì) 7)集群的搭建過程講解 8)集群的監(jiān)控 9)集群的管理 10)HBase Shell以及演示 11)Hbase 樹形表設(shè)計(jì) 12)Hbase 一對多 和 多對多 表設(shè)計(jì) 13)Hbase 微博 案例 14)Hbase 訂單案例 15)Hbase表級(jí)優(yōu)化 16)Hbase 寫數(shù)據(jù)優(yōu)化 17)Hbase 讀數(shù)據(jù)優(yōu)化
九、數(shù)據(jù)倉庫Hive 1)數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)知識(shí) 2)Hive定義 3)Hive體系結(jié)構(gòu)簡介 4)Hive集群 5)客戶端簡介 6)HiveQL定義 7)HiveQL與SQL的比較 8)數(shù)據(jù)類型 9)外部表和分區(qū)表 10)ddl與CLI客戶端演示 11)dml與CLI客戶端演示 12)select與CLI客戶端演示 13)Operators 和 functions與CLI客戶端演示 14)Hive server2 與jdbc 15)用戶自定義函數(shù)（UDF 和 UDAF）的開發(fā)與演示 16)Hive 優(yōu)化
十、elasticsearch分布式搜索 1)elasticsearch簡介 2)elasticsearch和solr的對比 3)elasticsearch安裝部署 4)elasticsearch service wrapper啟動(dòng)插件 5)使用curl操作elasticsearch索引庫 6)elasticsearch DSL查詢 7)elasticsearch批量查詢meet 8)elasticsearch批量操作bulk 9)elasticsearch插件介紹 10)elasticsearch配置文件詳解 11)java操作elasticsearch 12)elasticsearch的分頁查詢 13)elasticsearch中文分詞工具的集成 14)elasticsearch優(yōu)化 15)elasticsearch集群部署 16)elasticsearch+hbase大型搜索系統(tǒng)架構(gòu)
十一、CM+CDH集群管理 1)CM + CDH集群的安裝 2)基于CM主機(jī)及各種服務(wù)組件的管理 3)CDH集群的配置和參數(shù)調(diào)優(yōu) 4)CDH集群HA配置及集群升級(jí) 5)CM的監(jiān)控管理 6)集群管理的注意事項(xiàng) 7)HUE實(shí)戰(zhàn)詳解
十二、 Impala 1)Impala介紹和架構(gòu) 2)Impala實(shí)戰(zhàn)安裝，架構(gòu)，外部shell 3)Impala內(nèi)部shell,存儲(chǔ)分區(qū)，SQL 4)Impala SQL、hbase整合，JDBC、性能優(yōu)化 5)Impala配置及其調(diào)優(yōu) 6)Impala項(xiàng)目應(yīng)用
十三、Oozie 1)Oozie入門介紹 2)Oozie安裝配置及其簡單操作 3)hPDL語言學(xué)習(xí)及流程定義 4)oozie工作流配置及元數(shù)據(jù)庫定義 5)oozie定時(shí)任務(wù)調(diào)度和oozie API操作
十四、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop 1)介紹 和 配置Sqoop 2)Sqoop shell使用 3)Sqoop-import 4)Sqoop-export
十五、Flume分布式日志框架 1)flume簡介-基礎(chǔ)知識(shí) 2)flume安裝與測試 3)flume部署方式 4)flume source相關(guān)配置及測試 5)flume sink相關(guān)配置及測試 6)flume selector 相關(guān)配置與案例分析 7)flume Sink Processors相關(guān)配置和案例分析 8)flume Interceptors相關(guān)配置和案例分析 9)flume AVRO Client開發(fā) 10)flume 和kafka 的整合
十六、Zookeeper 開發(fā) 1)zookeeper架構(gòu) 2)zookeeper實(shí)戰(zhàn)環(huán)境 3)zookeeper內(nèi)部算法詳解 4)Zookeeper java api開發(fā) 6)Zookeeper實(shí)現(xiàn)SOA高可用架構(gòu)框架 7)Netty 異步io通信框架 8)Zookeeper實(shí)現(xiàn)netty分布式架構(gòu)的高可用 9)Zookeeper分布式鎖實(shí)現(xiàn)