大数据技术与应用

国际上大数据产业发展的新趋势是什么？国内大数据产业发展存在的问题与解决办法是什么？金融、信息技术、消费、教育、医疗等行业如何在大数据中挖掘价值等问题成为国内大数据产业发展关注的焦点。
课程安排 8月30开始连续四个周末共八天
地点：上海
一、Hadoop入门，了解什么是hadoop 1、 Hadoop产生背景
2、 Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、 国内外Hadoop应用案例介绍
5、 分布式系统概述
6、 Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
7、 Hadoop核心MapReduce例子说明
二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程 1、 分布式文件系统DFS简介
2、 HDFS的系统组成介绍
3、 HDFS的组成部分详解
4、 副本存放策略及路由规则
5、 NameNode Federation
6、 命令行接口
7、 Java接口
8、 客户端与HDFS的数据流讲解
9、 HDFS的可用性（HA）
三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程 1、 如何理解map、reduce计算模型
2、 剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程
3、 Yarn模型
4、 序列化
5、 MapReduce的类型与格式
6、 MapReduce开发环境搭建
7、 MapReduce应用开发
8、 更多示例讲解，熟悉MapReduce算法原理
四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程 1、 使用压缩分隔减少输入规模
2、 利用Combiner减少中间数据
3、 编写Partitioner优化负载均衡
4、 如何自定义排序规则
5、 如何自定义分组规则
6、 MapReduce优化
7、 编程实战
五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程 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
六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架 1、ZooKeeper体现结构
2、ZooKeeper集群的安装
3、操作ZooKeeper
七、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库 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
八、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
九、HBase客户端 1、 HBase Shell以及演示
2、Java客户端以及代码演示
十、数据分析挖掘R语言 1、 R概述
2、 R语言功能
3、 R语言开发实战（各种分析挖掘功能讲解练习）
十一、Hive，使用sql进行计算的hadoop框架 1、 数据仓库基础知识
2、 Hive定义
3、 Hive体系结构简介
4、 Hive集群
5、 客户端简介
6、 HiveQL定义
7、 HiveQL与SQL的比较
8、 数据类型
9、表与表分区概念
10、表的操作与CLI客户端演示
11、数据导入与CLI客户端演示
12、查询数据与CLI客户端演示
13、数据的连接与CLI客户端演示
14、用户自定义函数（UDF）的开发与演示
十二、Sqoop，hadoop与rdbms进行数据转换的框架 1、配置Sqoop
2、使用Sqoop把数据从mysql导入到HDFS中
3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到mysql中
十三、大数据实时流式计算和内存计算 1、配置Storm
2、使用Storm开发
3、Spark安装和配置使用

十四、大数据实战 互联网大数据收集、存储、数据使用完整架构和操作
案例：互联网、电信、金融实战项目
注：授课内容可能会根据授课讲师实际情况作适当调整。
联系人：耿老师
电话：13716759158 Q Q：2362465857
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