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    2013年122期特码资料:大数据架构分析和规划暨大数据架构师高级研修班

    关注度:480   编号:158686
    举办时间:
    (本期已结束,点此查询其它计划)
    大数据架构分析和规划暨大数据架构师高级研修班
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    大数据架构分析和规划课程培训,Hadoop采用实战的项目,让学员在短时间内掌握Hadoop基本运维思路和方法,对Hadoop集群进行管理和优化,并进行高效的大数据清洗和分析,对比大数据架构平台的几种方案,解决对企事业单位实际情况来搭建大数据平台,搭建Hadoop大数据平台。
    大数据架构架构分析大数据

    大数据架构分析和规划暨大数据架构师高级研修班课程特色与背景

        从2010年之后Google在后Hadoop时代的新“三驾马车”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影响着全球大数据
    相关内容导读“大数据”
    互联网金融与大数据实践  上海 2016-4-8(1天)

    2013香港正版特码资料 www.ruqmr.tw 互联网金融与大数据实践课程,旨在帮助学员了解了其他行业的新游戏规则,开眼界,新视角,对互联网金融有了新的认识!

    大数据时代的绩效管理—精细化人力资源  苏州 2016-4-10(2天)

    精细化人力资源课程通过业务数据和人力资源实战流程分析,提高人力资源策略的制定和执行跟踪的能力,达到以业务数据分析和跟踪为依据的绩效指标设定和管理,使人力资源绩效管理真正成为战略和策略工具。

    互联网+时代培训体系建立及工具运用—赠送培训系统软件  上海 2016-4-13(4天)

    互联网+时代培训体系构建课程,为了配合互联网+时代大数据的要求,许老师将向所有学员免费赠送其自有知识版权且倍受业界好评的“摆渡人”培训管理系统,并教会所有学员安装、操作和维护这套系统,构建自己的培训管理信息化平台,解读相应的数据和报表……。

    互联网+时代培训体系建立及工具运用—赠送培训系统软件(量培体系建立)  上海 2016-4-13(2天)

    互联网+时代培训体系构建课程,为了配合互联网+时代大数据的要求,许老师将向所有学员免费赠送其自有知识版权且倍受业界好评的“摆渡人”培训管理系统,并教会所有学员安装、操作和维护这套系统,构建自己的培训管理信息化平台,解读相应的数据和报表……。

    技术的发展潮流。但这还远远不够,目前Google内部使用的大数据软件Dremel使大数据处理起来更加智能。
       
        大数据分析作为数据分析的前沿技术,广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等新兴产业。为加强大数据分析,创新发展顶层设计和科学布局,推动相关人员更好理解和掌握大数据分析的关键技术原理和未来发展方向,使各企事业单位利益最大化,中国信息产业商会决定举办 大数据架构分析及规划”暨“大数据架构师”高级研修班,望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下:
        培训特色:
      注重应用:分析国内实际情况,结合国际、国内成功经验。对比大数据架构平台的几种方案,解决对企事业单位实际情况来搭建大数据平台,搭建Hadoop大数据平台。
      信息中心在企事业单位的重要定位,配合单位的各个部门的协和,作为企业命脉的销售部门在大数据的应用之下怎么和信息中心配合完成销售目标。服务部门和信息中心的配合来分析客户需求和问题的所在。大数据和商业模式/营销的结合。
      Hadoop采用实战的项目,让学员在短时间内掌握Hadoop基本运维思路和方法;对Hadoop集群进行管理和优化。并进行高效的大数据清洗和分析。

    课程大纲

    课程内容:
    ???/td> 课程主题 主要内容 案例和演示
    ??橐?/td> 大数据的导入
    • 传统大规模系统存在的问题
    • 大数据的来源及解决的问题
    • 大数据、大数据架构及大数据架构师
    • 大数据的典型应用以及应用方式
    • 大数据领域主要技术
    • 行业大数据特点,大数据在互联网、通信、金融、电力、交通、航空、舆情分析、公安、节能、智慧城市等行业的应用状况与前景
    • 大数据商用解决方案IBM/HP/INTEL/EMC/SAP/ORACLE/TEREDATA/GE等与开源解决方案对比
    • 大数据与云计算的关系
    • 大数据与数据中心
    • 大数据的运维。
    • 大数据能为我们带来什么
    • Hadoop在淘宝
    • 电商眼中的Hadoop和推荐系统。
    • 移动大云项目(big cloud)中的Hadoop
    • LinkedIn大数据应用
    • Intel与IBM的大数据
    • Hadoop数据中心展示
    • 现代大数据应用架构展示
    • 大数据之Nosql应用展示
    • 虚拟化与云计算与hadoop结合案例
    • 个性化:大数据暗海中的领航员
    • 大数据的魅力
    • 大数据应用对网络的影响
    ??槎?/td> Hadoop引入与生态系统
    • 大数据与hadoop
    • Hadoop起源与发展
    • hadoop特点、主要思想及主要架构
    HDFS的思想与架构
    Mapreduce的思想与架构
    • hadoop生态系统
    • hadoop对互联网架构的影响
    • hadoop与未来的数据中心
    • 大数据、MPI和BI
    • hadoop未来发展
    • Yahoo/google如何使用Hadoop构建大规模搜索的应用
    • 传统IT架构与hadoop IT架构对比
    • Apache社区版本:Cloudera 版本、MapR版本、Intel版本、Oracle、Dell、HP版本
    • 未来数据中心架构
    • Hadoop与MPI对比案例
    • Hadoop 与spss/sas/R等数据分析工具对比
    ??槿?/td> HadoopHDFS和MAPREDUCE详解
    • Hadoop HDFS 基本结构
    • Hadoop HDFS 副本存放策略
    • Hadoop NameNode 详解
    • Hadoop SecondaryNameNode 详解
    • Mapreduce的编程模式
    • Hadoop的调度器详解
    • Hadoop DataNode 详解
    • Hadoop JobTracker 详解
    • Hadoop TaskTracker 详解
    • HADOOP 序列化writable与avro
    • HADOOP Job的执行流程详解
    MAP函数
    REDUCE函数
    Combiner与partitioner
    以及shuffle阶段详解
    • 多hadoop job如何工作
    Hadoop工作流oozie与azkaban详解
    • Hadoop HDFS核心代码展示与实现原理示例
    • Hadoop Namenode的核心代码与实现
    Namenode内存数据结构示例
    • Hadoop Mapreduce核心代码展示与实现原理示例
    Jobtracker功能以及内部结构示例
    Tasktracker功能详解以及内部结构示例
    • InputFormat类以及其他实现类原理与代码解析
    • OutPutFomat类以及其他实现类原理与代码解析
    • InputSplit 原理与类代码解析
    • RecordReader原理与类代码解析
    • Mapper类核心代码
    • Hadoop Reduce类核心代码
    • Hadoop 核心代码
    • Hadoop 工作方式实例
    ??樗?/td> NOSQL与HBASE
    • NOSQL的起源
    • CAP的理论
    • NOSQL的主要思想与架构
    • NOSQL、HBASE、HADOOP、RDBMS的比较
    • HBASE原理
    • HBase架构
    HMaster
    HRegionServer
    Region工作模式详解
    • HBASE物理结构与逻辑结构详解
    HLOG、HFILE、MEMSTORE、BLOCKCACH
    Table,rowkey,columnfamily,column,timestamp,cell
    • HBASE四维一体查询方式
    Rowkey:columnfamily:column:timestamp
    • HBASE API详解
    SCAN/GET/PUT/DELETE/INCREMENT
    • HBASE设计
    HBASE行健rowkey的设计
    HBASE列族与列的设计
    • Zookeeper架构
    • HBASE设计案例详解
    • Bigtable在google
    • Dynamo在amazon
    • HBASE多个经典应用的设计案例
    • HBASE与oracle等rdbms比较
    • NOSQL与HBASE和RDBSMS以及hadoop比较
    • HBASE API 操作示例
    PUT、DELETE、SCAN
    INCREMENT、GET
    HTableInterface
    HTableDescriptor等
    • HBASE SHELL 与常用操作示例
    • HBASE在行业内典型应用案例
    HBASE在小米
    HBASE在华为
    HBASE 在中国移动
    • HBASE与IT解决方案优劣势分析
    • HBASE设计调优
    • HFILE结构详解
    • HBASE访问路径分析
    • HBASE写入路径分析
    • HBASE硬件选型和网络拓扑案例
    • HBASE最佳实践
    • 从RDBMS到HBASE
    ??槲?/td> Hadoop数据分析
    • hadoop数据分析的生命周期
    采集、入库、算法定义、mapreduce开发、数据可视化
    • mapreduce程序开发生命周期
    定义需求-算法定义-mapreduce实现
    • 数据采集Flume/scribe
    • 关系型数据库与hadoop数据交换工具sqoop
    • 使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
    • 案例剖析MapReduce程序
    • 主要的Mapreduce API演示
    Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner、InputFormat、OutPutFormat、驱动程序
    • 使用Eclipse进行快速开发
    • MapReduce程序优化
    • MapReduce的任务调度
    • 使用Hive和pig高效开发mapreduce
    Hive基础、Pig基础
    • Hive Cli与HQL
    • Pig shell与piglatin
    • Hadoop数据分析各种方法对比
    Pig/hive/mapreduce/streaming/pipe 
    • hadoop平台常用算法、分类
    聚类
    贝叶斯
    各种图算法
    协同过滤等
    • 使用Mahout做数据挖掘
    • Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差异。
    •  MapReduce 实现数据库功能
    • 利用Combiners来减少中间数据
    • 编写Partitioner来优化负载平衡
    •  直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
    • Hadoop的join操作
    • 辅助排序在Reducer方的合并
    • 定制Writables和WritableComparables 
    • 使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
    • 创建InputFormats OutputFormats
    • Hadoop的二次排序
    • Hadoop的海量日志分析
    • 在Map方的合并
    • 一个图算法的实现:单源最短路径
    • 几个通过pig/hive/mapreduce/streaming联合数据分析的案例
    • 使用分布式缓存(Distributed Cache)
    • 直接访问Hadoop分布式文件系统(HDFS)
    • 使用JDBC 连接Hive进行查询和分析
    • 使用正则表达式加载数据
    • HQL高级语法
    • 编写UDF函数
    • 编写UDAF自定义函数
    • 使用Sqoop进行数据分析
    • 使用oozie配置工作流
    • 一个数据仓库的案例将课程体系的组件串联
    • 经典数据分析应用详解
    ??榱?/td> Hadoop和HBase部署与调优
    • Hadoop与Hbase试验集群的部署结构
    • Hadoop与Hbase安装依赖关系
    • Hadoop与Hbase生产环境的部署结构
    • Hadoop与Hbase集群部署
    • Hadoop与Hbase高可用配置方法
    • Hadoop与Hbase集群测试方法 
    • Hadoop与Hbase集群异常Debug方法
    • Hadoop与Hbase运维与监控
    ganglia/nagios/cati
    • Hadoop与Hbase集群调优
    • Hadoop与Hbase配置项优化
    • Linux操作系统优化
    • 网络带宽参数调优
    • 配置文件管理
    • hadoop 安全管理
    • Hive与pig调优
    • 使用kerberos加强hadoop安全
    • Hadoop安装部署实验
    • Red hat Linux基础环境搭建
    • Hadoop 单机系统版本安装配置
    • Hadoop 集群系统版本安装和启动配置
    • 使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速测试系统
    • Hadoopcore-site,hdfs-site,mapred-site 配置详解
    • 数据压缩解压算法
    • Hadoop 配置项优化:core-site.xml
    • Hadoop 配置项优化:hdfs-site.xml
    • Hadoop 配置项优化:mapred-site.xml
    • Hadoop 配置项优化:机架感知
    • 其他配置项和参数调优
    • HBASE配置项调优: hbase-site.xml
    • HBASE 底层调优:hadoop与linux环境调优
    • Hive与pig参数调优
    • Hive与pig job 调优
    • HBase与hadoop环境变量设置与调优:
    Hbase-env.sh
    Hadoop-env.sh

    课程主讲

        王宝会
        主要从事对物联网、云计算相关技术、应用架构及实施有深入的研究。先后参与国家科技支撑项目《增强型搜索引擎研究及示范应用》、《中国移动POC项目设计与开发》、《华为公司网络高级应用协议测试》《汽车制造工艺开发平台》、《工商系统食品在线监管》项目。在国内外期刊多次发表学术论文及学术著作。
        白  硕
        系统架构设计师;高级软件工程师;项目总监。做hdfs相关的产品?;趆adoop2.0源代码做了修改,修改的功能主要包括了文件的读写,安全模式,添加RPC调用,FileStatus, 装载image,FsEditLog。

    课程对象

    互联网、通信、金融、电力、交通、航空、舆情分析、公安、节能、智慧城市、政府云计算、物联网产业相关负责人,各企业CIO、信息中心负责人、技术总监,云计算硬件设备供应商,云服务提供商,高校、科研院所云计算项目负责人等。
    备  注
    课程费用:4900元/人
    关注本课程网友还浏览了大数据分析应用培训专题

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    • 报名流程一:
    • 电话咨询、传真报名表 -> 书面确认并缴费 -> 参加培训 (下载报名表)
    • 报名流程二:
    • 网上填写报名表 -> 书面确认并缴费 -> 参加培训
    • 咨询热线:
    • 深圳 0755-26063246   26063236
    • 上海 021-51879301    北京 18910826048、010-51651498
    • 报名传真:
    • 深圳 0755-61624059    上海 021-51686940    北京 010-58043505
    • 电子邮件:
    • kf#www.ruqmr.tw    fy1288#vip.163.com(发邮件时请将#改为@)
    课程主题:
    大数据架构分析和规划暨大数据架构师高级研修班
    课程编号:158686 
    *开课计划:
    本期已结束,您仍可报名预约下次课程?;虻慊鞑檠渌渭苹?。
    *姓  名:
    *性  别:  
    *职务:
    *部门:
    *电话:
    *手机:
    传真:
    *E-Mail:
    *参加人数:
    其他人员:
       
       
       
       
       
       
       
    *单位名称:
    通信地址:
    备注:
    (如多人报名、需代订酒店等补充信息请填写到备注栏)
    *验证码:
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