课程详情

【课程简介】

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓娶管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据技术的需要，培训中心特举办“大数据处理技术-基于Hadoop的实战”培训班，具体事宜通知如下：

一、培训对象

1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。

3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。

4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

二、学员基础

1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。

2，有一定的数据仓库与大数据处理的基础知识。

三、师资

由业界知名云计算专家亲自授课：

杨老师

主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。

四、培训要点

互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。

五、培训内容

讲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

第二讲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

第三讲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)HadoopvsGoogle

5)HadoopAPI

第四讲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

第五讲PigLatin及其使用

1)Pig设计的目标

2)PigLatine介绍

3)Pig关键性技术

4)Pig的实用案例

第六讲数据仓库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

第七讲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

第八讲数据抽取工具Sqoop使用

1)数据抽取技术介绍

2)Sqoop中的关键技术

3)Sqoop数据抽取策略

4)数据挖掘及分析

第九讲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

第十讲各厂商的大数据产品介绍

1)IBM的大数据技术

2)HP的大数据技术

3)Teradata的大数据技术

4)其它厂商的大数据处理

六、培训目标

1,全面了解大数据处理技术的相关知识。

2，学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征。

3，深入使用Hadoop相关工具在大数据中的使用。

4，掌握传统数据中心向云计算中心转换的关键技术。