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實(shí)戰(zhàn)基于開源平臺的大數(shù)據(jù)開發(fā)與運(yùn)維

課程編號:40782

課程價格:¥21000/天

課程時長:2 天

課程人氣:403

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:張曉誠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


時間 一級 二級 細(xì)節(jié)
第1天上午 任務(wù)1 (思想) 前導(dǎo)與模擬項(xiàng)目  
學(xué)習(xí)方法  
敏捷開發(fā)  
所需工具 相關(guān)的鏡像設(shè)備進(jìn)行發(fā)放
課程技術(shù)描述 Linux與Hadoop
HDFS
Java+MapReduce
Hive+Sqoop+Hadoop+mysql
Hive+Sqoop+Hbase+mysql
JavaWeb+Hadoop
Hadoop+Spark+SparkSQL
Flume+Kafka+Spark+Spark Streaming
任務(wù)2 (大數(shù)據(jù)技術(shù)點(diǎn)) Hadoop-Spark(Storm)發(fā)展歷史  
大數(shù)據(jù)廠商對比 Apache
Cloudera
Hortonworks
開源大數(shù)據(jù)的一線場景  
現(xiàn)場討論  
任務(wù)3 (Linux與Hadoop2) Linux歷史、目前實(shí)用版本  
概述基于Linux集群的Hadoop2的安裝與配置  
Hadoop的Web界面的介紹  
基于Hadoop2的Linux實(shí)用命令介紹  
現(xiàn)場實(shí)戰(zhàn)  
任務(wù)4 (HDFS) 主要功能  
架構(gòu)與運(yùn)行方式  
關(guān)鍵技術(shù) NameNode
DataNOde
Java與HDFS API  
現(xiàn)場實(shí)戰(zhàn)  
第1天下午 任務(wù)5 (MapReduce) 主要工作方式理解  
官方wordCount的MR分析  
實(shí)戰(zhàn)Java+MapReduce 員工工資求和的MR計(jì)算
員工工資求平均的MR計(jì)算
模仿并改造自己的項(xiàng)目  
任務(wù)6 (開源平臺介紹) 運(yùn)維管理HUE平臺  
運(yùn)維管理Ambari平臺  
運(yùn)維系統(tǒng)Ganglia、Nagios的應(yīng)用  
任務(wù)7 (Hadoop生態(tài)系統(tǒng) 其他軟件介紹) Hive 是什么?
概述配置
能解決什么一線問題
經(jīng)常和那些軟件結(jié)合
Sqoop 是什么?
概述配置
能解決什么一線問題
經(jīng)常和那些軟件結(jié)合
Hbase 是什么?
概述配置
能解決什么一線問題
經(jīng)常和那些軟件結(jié)合
第2天上午 Flume 是什么?
概述配置
能解決什么一線問題
經(jīng)常和那些軟件結(jié)合
Kafka 是什么?
概述配置
能解決什么一線問題
經(jīng)常和那些軟件結(jié)合
任務(wù)8 (Hive+Sqoop+Hadoop+mysql) 能解決什么問題?  
實(shí)戰(zhàn)1抽取數(shù)據(jù)到Hadoop,調(diào)用Hive來查詢  
實(shí)戰(zhàn)2之將HDFS的結(jié)果寫回到MySQL  
模仿并改造自己的項(xiàng)目  
任務(wù)9 (Hive+Sqoop+Hbase+mysql) 能解決什么問題?  
實(shí)戰(zhàn)1抽取數(shù)據(jù)到HBase,調(diào)用Hive來查詢  
實(shí)戰(zhàn)2之將HBase的結(jié)果寫回到MySQL  
模仿并改造自己的項(xiàng)目  
第2天下午 任務(wù)10 (JavaWeb+Hadoop) 能解決什么問題?  
實(shí)戰(zhàn)1使用JavaWeb讀取Hadoop的結(jié)果并進(jìn)行圖表展現(xiàn)  
模仿并改造自己的項(xiàng)目  
任務(wù)11 (Hadoop+Spark+SparkSQL) 能解決什么問題?  
實(shí)戰(zhàn)1之SparkSQL對海量數(shù)據(jù)的訪問  
模仿并改造自己的項(xiàng)目  
任務(wù)12 (Flume+Kafka+Spark+Spark Streaming) 能解決什么問題?  
實(shí)戰(zhàn)1之基于內(nèi)存的流計(jì)算  
模仿并改造自己的項(xiàng)目  
任務(wù)13 (拓展) 基于Spark Mlib的算法數(shù)據(jù)分析  
介紹Tensorflow  
介紹Caffee  
Spark新技術(shù)、AI面向未來應(yīng)用   

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