 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 |
第一部分： 云计算及大数据处理技术介绍
1、云计算的概念
2、云计算发展现状
3、大数据的概念
4、大数据的应用
5、大数据关键技术
第二部分： Google中的关键技术
1、GFS文件系统
2、Chubby中的Paxos算法
3、MapReduce技术机制
4、Bigtable表管理技术
第三部分： Hadoop文件系统HDFS及其文件结构
1、Hadoop项目简介
2、HDFS体系结构
3、HDFS关键运行机制
4、Hadoop vs Google
5、Hadoop API
第四部分： MapReduce编程模型及其应用开发
1、MapReduce产生背景
2、MapReduce编程模型
3、MapReduce实现机制
4、MapReduce案例分析
第五部分： Pig Latin及其使用
1、Pig 设计的目标
2、Pig Latine介绍
3、Pig关键性技术
4、Pig的实用案例
第六部分： 数据仓库Hive使用
1、Hive设计目标
2、Hive数据模型
3、Hive关键性技术
4、Hive的使用案例
第七部分： HBase和ZooKeeper使用
1、Hbase运行机制简介
2、HBase与 HDFS
3、HBase的对外接口
4、ZooKeeper的数据模型
5、ZooKeeper的读写机制
6、ZooKeeper的使用方法
第八部分： SPARK使用
1、SPARK设计目标
2、SPARK与HADOOP对比
3、SPARK的使用场景
4、SPARK的运行模式
5、RDD概念
6、RDD的创建
7、RDD的转换与操作
8、SPARK的资源管理与作业调度
9、SPARK接口编程
第九部分：Hadoop配置优化
1、hdfs-site.xml配置文件
2、dfs.replication
3、mapred-site.xml配置文件
4、core-sit.xml配置文件
第十部分：当前数据中心的改造和转换分析
1、主流商业大数据解决方案比较
2、主流开源云计算系统比较
3、国内代表性大数据平台比较 |
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