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课程培训
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Hadoop与Spark大数据架构专题培训课程
培训对象本次Hadoop培训对象针对各类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 2.1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HDFS1.0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 4.1 介绍YARN应用场景、基本架构与资源调度 Zookeeper部署及典型应用 5.1 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 6.1.1 MapReduce2.0基本原理与架构、程序编写(使用java、C++、php语言) 6.1.2 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 6.1.3 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、SparkStreaming基本架构特点，及应用案例 数据挖掘与机器学习库 7.1 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。 如果您想学习本课程，请预约报名
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