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Hadoop与Spark大数据架构专题培训课程

 

Hadoop与Spark大数据架构专题培训课程

培训对象

各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题,需要梳理解答的团队和个人,效果最佳。

学员基础

了解Java语言、Linux系统;

课程大纲

 

主题 内容

大数据架构概述

1.1 大数据层级架构及各层软件设计要求,包括数据收集、存储、计算框、应用
1.2 Hadoop生态系统概述以及版本演化,并给出版本选择建议。
1.3 Spark生态系统概述及其特点,并与Hadoop对比

数据收集系统Flume与Sqoop

2. 使用flume和sqoop两个系统将外部流式数据(比如网站日志,用户行为数据等)、关系型数据库(比如MySQL、Oracle等)中的数据导入Hadoop中进行分析和挖掘

大数据存储系统HDFS与HBase

3.1与HDFS 1.0进行对比介绍2.0原理、特性与基本架构(快照、缓存、异构存储)。
3.2 HBase原理,基本架构与案例分析
3.3 HBase应用场景、原理和架构,典型应用案例(互联网、银行)

集群资源管理与调度系统

4. 介绍 YARN应用场景、基本架构与资源调度

Zookeeper部署及典型应用

5. 介绍Zookeeper是什么,基本原理及在应用

大数据计算平台

介绍主流的三大类大数据计算框架,分别是批处理、交互式计算和流式计算框架,并选取当下主流的开源实现进行介绍。
6.1 批处理计算框架
(1)MapReduce 2.0基本原理与架构、程序编写(使用java、C++、php语言)。
(2)数据分析系统Hive与Pig应用与比较,如何使用其中的海量数据
(3)Spark计算框架,背景及应用案例
6.2 交互式计算框架,Impala和presto应用场景,基本架构和典型应用案例
6.3 流式/实时计算框架,storm、Spark Streaming基本架构特点,及应用案例

数据挖掘与机器学习库

7. Mahout与MLlib两个主流的分布式数据挖掘与机器学习库的实现以及应用案例。




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丰富专家资源,精准匹配相关行业,相关项目技术精英,面向用户实际需求,针对性培训或咨询,互动式交流,案例教学,精品小班,实际工程项目经验分享,快捷高效,节省时间与金钱,少走弯路与错路。

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