 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
上课地点：【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：2024年12月30日 |
| 实验设备 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
大数据已经得到了各行各业广泛的共识，已经作为众多CIO的新的的挑战及企业重要的战略决策。目前大数据技术百家争鸣，日新月异，同时作为其支撑技术的云计算技术也有了长足进步特别是在稳定性方面。本次培训将带大家了解bigdata的技术架构与案例，及Openstack相关的技术架构与案例。
培训目标：
•理解大数据处理的分析思路与方法
•提高大数据数据模型分析的技术架构设计能力
•大数据分析的特征及工具
•理解云计算虚拟化技术
•理解Openstack相关技术架构与案例
课程大纲
大数据概述 •大数据时代的数据特征与数据来源分析
•大数据的积累和管理方法
•辨析对大数据的误解
•数据的生命周期
大数据时代的发展趋势
•软件应用的泛互联网化
•行业应用垂直整合
•数据银行的诞生
大数据时代处理数据理念的三个大改变
大数据时代的核心技术 •数据分析技术（Hadoop、MPI、BSP）
•数据挖掘
•可视化技术精解
•预测技术
大数据的分布式处理的框架——Hadoop •Hadoop 技术起源与发展及适用场景分析
•Hadoop 技术目前厂家版本对比与产品特征分析HDP、CDH等
•Hadoop 电信行业应用实践案例解析
• Hadoop HDFS 文件系统原理深入解析与HA，Federation
•Hadoop MapReduce 原理深入解析
•Hadoop Yarn 原理深入解析
•Hadoop 集群规划与注意事项
•Hadoop 生态系统解析与架构设计技巧分享
云计算及 OpenStack 云平台技术概览 云计算及 OpenStack 云平台技术的机遇与挑战
OpenStack 开源社区现状、动态和未来方向
OpenStack 云计算边个对于国内外产业格局的影响及案例分析
•openstack总体系统架构
•nova系统架构概况
•swift系统架构概况
•g1ance系统架构概况
OpenStack 的原理 •云计算
•云存储
•镜像服务
•实现数据中心虚拟化
基于OpenStack的解决方案 国内外 OpenStack 云计算的案例和现状
OpenStack面向企业的解决方案（私有云) •案例剖析
•技术架构
OpenStack面向互联网的解决方案（共有云）中的案例及技术架构
•案例剖析
•技术架构
OpenStack 云平台与其他几种云平台的比 OpenStack 云平台与其他几种云平台的比（ OpenStack,CloudStack,OpenNebula）
OpenStack核心构件
•计算（Compute）：Nova
•对象存储（Object）：Swift
•镜像（Image）：Glance
•身份（Identity）：Keystone
•自助门户（Dashboard）：Horizon
•网络&地址管理：Quantum & Melange
•负载均衡：Atlas-LB（Rackspace）
•消息队列：Burrow（Piston）
•云管理工具：Clanavi（Drupal）
•自动部署：Crowbar（Dell）
•服务部署：Juju（Ubuntu）
•关系型数据库：RedDwarf（Rackspace）
基于OpenStack构建私有云 设置正确的硬件和网络环境
确定部署的组件与位置
•控制器：运行消息服务器，数据库和其他的组件来编排云，
•计算结点
构建外部接口：API服务器
为网络管理者建立Web 控制台
对云的监控
对云的管理 |
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