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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班課程-大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算
一、   培訓(xùn)收益
   通過(guò)此次課程培訓(xùn)，可使學(xué)習(xí)者獲得如下收益：
1.深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢(shì)；
2.了解業(yè)界市場(chǎng)需求和國(guó)內(nèi)外最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流，洞察大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值；
3.理解大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案及業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考；
4.掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系；
5.掌握大數(shù)據(jù)采集技術(shù)；
6.掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)；
7.掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)；
8.掌握大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；
9.掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能（BI）技術(shù)；
10.掌握大數(shù)據(jù)離線(xiàn)處理技術(shù)；
11.掌握Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術(shù)；
12.掌握基于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)；
13.掌握大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識(shí)和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)；
14.深入理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)和使用場(chǎng)景；
15.嫻熟運(yùn)用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿(mǎn)足實(shí)際項(xiàng)目需求；
16.熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、集群運(yùn)維管理和性能調(diào)優(yōu)技巧。
二、   培訓(xùn)特色
1.課程培訓(xùn)業(yè)界最流行、應(yīng)用最廣泛的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。強(qiáng)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分布式集群架構(gòu)和核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和大數(shù)據(jù)集群運(yùn)維實(shí)踐、以及Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用開(kāi)發(fā)與調(diào)優(yōu)的全過(guò)程沙盤(pán)模擬實(shí)戰(zhàn)。
2.通過(guò)一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目及一組實(shí)際項(xiàng)目訓(xùn)練案例，完全覆蓋Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)與運(yùn)維實(shí)踐。課堂實(shí)踐項(xiàng)目以項(xiàng)目小組的形式進(jìn)行沙盤(pán)實(shí)操練習(xí)，重點(diǎn)強(qiáng)化理解Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目各個(gè)階段的工作重點(diǎn)，同時(shí)掌握作為大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理者的基本技術(shù)與業(yè)務(wù)素養(yǎng)。
3.本課程的授課師資都是有著多年在一線(xiàn)從事Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的資深講師，采用原理技術(shù)剖析和實(shí)戰(zhàn)案例相結(jié)合的方式開(kāi)展互動(dòng)教學(xué)、強(qiáng)化以建立大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案為主體的應(yīng)用開(kāi)發(fā)、技術(shù)討論與交流咨詢(xún)，在學(xué)習(xí)的同時(shí)促進(jìn)講師學(xué)員之間的交流，讓每個(gè)學(xué)員都能在課程培訓(xùn)過(guò)程中學(xué)到實(shí)實(shí)在在的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)體系，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)技能，具備實(shí)際大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目的動(dòng)手開(kāi)發(fā)實(shí)踐與運(yùn)維管理部署能力。授課過(guò)程中，根據(jù)學(xué)員需求，增設(shè)交流環(huán)節(jié)，可將具體工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題展開(kāi)討論，講師會(huì)根據(jù)學(xué)員的實(shí)際情況微調(diào)授課內(nèi)容，由講師帶著全部學(xué)員積極討論，并給出一定的時(shí)間讓學(xué)員上臺(tái)發(fā)言，現(xiàn)場(chǎng)剖析問(wèn)題的癥結(jié)，規(guī)劃出可行的解決方案。
三、   日程安排

日程	培訓(xùn)模塊	培訓(xùn)內(nèi)容
第一天 上午	大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)	1.   大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程 2.   大數(shù)據(jù)的4V特征，以及與云計(jì)算的關(guān)系 3.   大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價(jià)值分析 4.   業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)與應(yīng)用趨勢(shì) 5.   大數(shù)據(jù)思維的轉(zhuǎn)變 6.   大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的系統(tǒng)與技術(shù)選型，及落地實(shí)施的挑戰(zhàn) 7.   “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、交通行業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)商、銀行金融業(yè)、電子政務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例介紹
	業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案	1.   大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹 2.   大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全景圖 3.   主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹 4.   Apache大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析 5.   CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析 6.   HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析 7.   基于云的大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析 8.   大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案比較 9.   國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案與廠(chǎng)商對(duì)比
	大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（一）——批處理MapReduce	1.   MapReduce產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景 2.   MapReduce計(jì)算模型的基本原理 3.   MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程 4.   MapReduce基本組件，JobTracker和TaskTracker 5.   MapReduce高級(jí)編程應(yīng)用，Combiner和Partitioner 6.   MapReduce性能優(yōu)化技巧 7.   MapReduce案例分析與開(kāi)發(fā)實(shí)踐操作
第一天 下午	大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐	1.   分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景 2.   HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫(xiě)工作原理 3.   HDFS核心組件技術(shù)講解，NameNode與fsimage、editslog，DataNode與數(shù)據(jù)塊 4.   HDFS Federation機(jī)制，viewfs機(jī)制，使用場(chǎng)景講解 5.   HDFS高可用保證機(jī)制，SecondaryNameNode，NFS冷備份，基于zookeeper的HA方案
	大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)一	1. Hadoop平臺(tái)搭建、部署與應(yīng)用實(shí)踐，包含HDFS分布式文件系統(tǒng)，YARN資源管理軟件，MapReduce計(jì)算框架軟件 2. HDFS shell命令操作 3. MapReduce程序在YARN上運(yùn)行
第二天 上午	Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展，以及應(yīng)用實(shí)踐操作	1.   Hadoop的發(fā)展歷程 2.   Hadoop 1.0的核心組件JobTracker，TaskTracker，以及適用范圍 3.   Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理，以及與Hadoop 1.0的聯(lián)系與區(qū)別 4.   Hadoop YARN的資源管理與作業(yè)調(diào)度機(jī)制 5.   Hadoop 常用性能優(yōu)化技術(shù)
	大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（二）——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark	1.   MapReduce計(jì)算模型的瓶頸 2.   Spark產(chǎn)生動(dòng)機(jī)、基本概念與適用場(chǎng)景 3.   Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制 4.   Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)運(yùn)行架構(gòu)與核心組件 5.   Spark寬、窄依賴(lài)關(guān)系與DAG圖分析 6.   Spark容錯(cuò)機(jī)制 7.   Spark作業(yè)調(diào)度機(jī)制 8.   Spark standardalone，Spark on YARN運(yùn)行模式 9.   Scala開(kāi)發(fā)介紹與Spark常用Transformation函數(shù)介紹
第二天 下午	大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢(xún)技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala，以及應(yīng)用實(shí)踐	1.   基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景 2.   Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的平臺(tái)架構(gòu)與核心技術(shù)剖析 3.   Hive metastore的工作機(jī)制與應(yīng)用 4.   Hive 分區(qū)、分桶機(jī)制，Hive行、列存儲(chǔ)格式 5.   基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)SparkSQL基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景 6.   Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)原理與工作機(jī)制 7.   SparkSQL程序開(kāi)發(fā)與DataFrame機(jī)制介紹 8.   基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Impala基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景 9.   Impala實(shí)時(shí)查詢(xún)系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)介紹，以及與Hive，SparkSQL的對(duì)比
	Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具	1.  Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹 2. 第三方運(yùn)維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios
	大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)二	1.基于 Hadoop平臺(tái)搭建、部署與配置Spark集群，Spark shell環(huán)境實(shí)踐，Spark案例程序分析，Spark程序開(kāi)發(fā)與運(yùn)行 2. 基于MapReduce的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐，Hive集群安裝部署，基于文件的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作，Hive SQL操作，Hive客戶(hù)端操作 3. 基于Hive的SparkSQL shell實(shí)踐操作
第三天 上午	大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming	1.   流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場(chǎng)景與流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn) 2.   流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺(tái)架構(gòu)與集群工作原理 3.   Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機(jī)制 4.   Storm編程模型與基本開(kāi)發(fā)模式 5.   Storm數(shù)據(jù)流分組 6.   Storm可靠性保證與Acker機(jī)制 7.   Storm應(yīng)用案例分析 8.   流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型 9.   SparkStreaming工作機(jī)制 10. SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)介紹 11. Storm與SparkStreaming的對(duì)比
第三天 下午	大數(shù)據(jù)ETL操作工具，與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)	1.   Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用 2.   Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理 3.   Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu) 4.   Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺(tái)架構(gòu)，及其使用模式
	面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用實(shí)踐	1.   關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸，以及NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展，概念，分類(lèi)，及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的適用范圍 2.   列存儲(chǔ)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析 3.   HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫(xiě)機(jī)制，ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用 4.   HBase表設(shè)計(jì)模式與primary key設(shè)計(jì)規(guī)范 5.   文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析 6.   MongoDB集群模式、讀寫(xiě)機(jī)制與常用API操作 8.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Redis簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析 9.Redis多實(shí)例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù) 10.NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)簡(jiǎn)介及其適用場(chǎng)景
	大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)三	1.Sqoop安裝、部署與配置，基于Sqoop、MySQL與Hive操作MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)與Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出 2.Kafka安裝、部署與配置，基于Kafka創(chuàng)建和消費(fèi)topic實(shí)踐操作 3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與分析實(shí)踐操作
	大數(shù)據(jù)項(xiàng)目選型、實(shí)施、優(yōu)化等問(wèn)題交流討論	大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的需求分析、應(yīng)用實(shí)施、系統(tǒng)優(yōu)化，以及解決方案等咨詢(xún)與交流討論
第四天	學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流

四、   授課專(zhuān)家
蔣老師  清華大學(xué)博士，云計(jì)算專(zhuān)家 熟悉主流的云計(jì)算平臺(tái)，并有商業(yè)與開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),對(duì)云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，如分布式系統(tǒng)、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)、云存儲(chǔ)等，參與并領(lǐng)導(dǎo)多個(gè)大型云計(jì)算項(xiàng)目。對(duì)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)處理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。
趙老師  清華大學(xué)計(jì)算機(jī)雙學(xué)士，甲骨文(中國(guó))軟件系統(tǒng)有限公司高級(jí)技術(shù)顧問(wèn)，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件技術(shù)和Java專(zhuān)家。15年IT行業(yè)從業(yè)經(jīng)歷，10年培訓(xùn)授課經(jīng)驗(yàn)。具有豐富的大數(shù)據(jù)方法論、數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)知識(shí)和大數(shù)據(jù)規(guī)劃建設(shè)、應(yīng)用實(shí)施和客戶(hù)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。
五、   培訓(xùn)費(fèi)用
培訓(xùn)費(fèi)5800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、場(chǎng)地費(fèi)、資料費(fèi)、學(xué)習(xí)期間午餐），食宿可統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。請(qǐng)學(xué)員帶身份證復(fù)印件一張。
本課程頒發(fā)《大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算高級(jí)工程師》證書(shū)，證書(shū)可作為專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。