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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
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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
 
  1. 大数据Hadoop最佳实践培训
      大数据Hadoop最佳实践培训
    培训内容
    第一部分
    第1个主题:Hadoop思考
    1.Hadoop的设计目标和适用场景
    2.Hadoop架构解析
    3.MapReduce工作原理和案例说明
    第2个主题:Hadoop集群与管理
    1、 Hadoop集群的搭建
    2、 Hadoop集群的监控
    3、 Hadoop集群的管理
    4、 集群下运行MapReduce程序
    第3主题:彻底掌握HDFS (具备修改HDFS具体源码实现的能力)
    1、HDFS体系架构剖析
    2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架构
    3、保证NodeName高可靠性最佳实践
    4、DataNode中Block划分的原理和具体存储方式
    5、修改Namenode、DataNode数据存储位置
    6、使用CLI操作HDFS
    7、使用Java操作HDFS
    第4主题:彻底掌握HDFS (具备修改HDFS具体源码实现的能力)
    1、RPC架构剖析
    2、源码剖析Hadoop构建于RPC之上
    3、源码剖析HDFS的RPC实现
    4、源码剖析客户端与与NameNode的RPC通信
    第5个主题:彻底掌握MapReduce(从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力)
    1、MapReduce执行的经典步骤
    2、wordcount运行过程解析
    3、Mapper和Reducer剖析
    4、自定义Writable
    5、新旧API的区别以及如何使用就API
    6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行运行
    第6个主题:彻底掌握MapReduce(具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力)
    1、 Hadoop是如何把HDFS文件转化为键值对的?
    2、 源码剖析Hadoop读取HDFS文件并转化为键值对的过程实现
    3、 源码剖析转化为键值对后供Map调用的过程实现
    第7个主题:彻底掌握MapReduce(具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力)
    1、 Hadoop内置计数器及如何自定义计数器
    2、 Combiner具体的作用和使用以及其使用的限制条件
    3、 Partitioner的使用最佳实践
    4、 Hadoop内置的排序算法剖析
    5、 自定义排序算法
    6、 Hadoop内置的分组算法
    7、 自定义分组算法
    8、 MapReduce常见场景和算法实现
    第二部分
    第1个主题:HBase架构设计和实现剖析
    1、 HBase定义
    2、 HBase与RDBMS的对比
    3、 数据模型
    4、 系统架构
    5、 HBase上的MapReduce
    6、 表的设计
    第2个主题:HBase集群及其管理
    1、 集群的搭建过程讲解
    2、 集群的监控
    3、 集群的管理
    第3个主题:HBase客户端
    1、 HBase Shell以及演示
    2、 Java客户端以及代码演示
    第4个主题:HBase案例实战1---使用HBase实现微博系统
    1. 项目架构和设计
    2. 开发环境搭建
    3. 实现用户登录和注销
    4.“关注”功能的设计和实现
    5.“发微博”功能的设计和实现
    6.发布和运行整个基于HBase的微博系统
    第5个主题:HBase与MapReduce
    1. HBase与MapReduce的关系
    2. HBase如何使用MapReduce
    第6个主题:HBase案例实战2---话单查询与统计
    1. 项目架构设计
    2. 开发环境搭建
    3. 话单入库和查询的设计与实现
    4.统计功能的设计与实现
    第7个主题:安装和使用Hive
    1. Hive剖析
    2. 安装Hive
    3.Hive的基本使用
    第8个主题:Hive与HDFS、MapReduce
    1. Hive向HDFS存入结构化数据
    2. 使用MySQL作为Hive的元数据库
    3.Hive与MapReduce
    第三部分
    第1个主题:Hive
    1. Hive的Java扩展开发
    2. Hive UDF和UDAF开发
    3. Hive常见场景,实战练习
    第2个主题:Hive案例实战---数据统计
    1. 项目架构设计
    2. 表结构设计
    3.数据的插入与统计实现
    第3个主题:Sqoop
    1. Sqoop原理
    2. Sqoop使用详解
    3. 用Sqoop实现HDFS/Hive与关系数据库的数据交互
    4. 用Sqoop实现HBase与关系数据库的数据交互
    第4个主题:电商业日志流量分析项目
    电商业日志流量分析项目,互联网企业对海量日志的分析是Hadoop应用的一个重要用途,也是对网站流量、客户行为分析的重要途径。该项目整合Hive、Hbase、Sqoop等常用组件,涉及从后台处理到前台呈现的每一个技术环节。包括:
    1·业务需求介绍
    2·数据建模
    3·后台算法设计
    4·后台业务处理
    5·前台WEB展示等
    第5个主题:Hadoop开发者之路
    1. Hadoop技能模型
    2. Hadoop开发者最佳学习路线和方式
    3.Hadoop开发者最佳成长路线

  2.  
     












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