“Hadoop大数据处理高级工程师”实战培训班其它上课时间：

各地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，云计算中心负责人，云计算产业投资团队，云计算应用开发商，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。

培训费用及须知
5800 元/人（含教材、培训费、以及学习用具等费用） 食宿统一安排，费用自理。
各有关单位：
为贯彻落实党中央国务院“十二五”规划指导精神，云计算作为战略重点项目新兴产业，政府和业界都表现出了极大的热情。日前发改委、工信部、财政部支持的云计算项目正式启动，云计算平台和云计算服务模式已成为今后IT服务的主流。云计算服务应用的种类不断增多，普及程度逐渐深入，使用者正向普通用户拓展。未来，云计算及其基础设施将是信息产业的核心平台，其所蕴含的技术变革和创新服务模式，将深刻影响全球产业技术创新的发展。
　　　　目前，互联网正从数据爆炸进一步发展到海量数据分析和挖掘的时代，而基于Hadoop技术的解决方案为海量数据存储和处理提供了经济、高效、高安全性和高可靠性的保障，Apache Hadoop也因此成为大数据行业发展背后的驱动力。由于Hadoop技术已成为当下最火热的云计算技术之一，各行业中希望深入了解并掌握这门技术的人也越来越多，为此决定开展“大数据处理Hadoop应用与开发”实战培训班.




课程目标
　 1、了解Hadoop的历史及目前发展的现状、以及Hadoop的技术特点，从而把握分布式计算框架及未来发展方向，在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。
　 2、全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景，并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼，从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍，帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。
　 3、深入理解Hadoop技术架构,对Hadoop运作机制有清晰全面的认识，可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本运维思路和方法，对Hadoop集群进行管理和优化。




培训对象
各地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，云计算中心负责人，云计算产业投资团队，云计算应用开发商，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。
各企业大数据架构师、技术总监、数据挖掘负责人、数据挖掘开发工程师




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。Hadoop采用实战的项目，让学员在短时间内掌握Hadoop的搭建与配置。并进行高效的大数据清洗和分析。
　　形式灵活：互动课堂、免费技术沙龙、提供云计算项目建设咨询、大数据Hadoop平台的搭建。




颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
工业和信息化部颁发的-《Hadoop大数据处理高级工程师证书》。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。




培训内容（3天课程）
模块一 Hadoop在云计算技术的作用和地位
传统大规模系统存在的问题
Hadoop概述
Hadoop分布式文件系统　　　
MapReduce工作原理　　　　
Hadoop集群剖析　　　　　　
Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求
Hadoop的行业应用案例分析
Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
案例和演示
数据开放,数据云服务平台(DAAS)时代
Hadoop平台在数据云平台(DAAS)上的天然优势
数据云平台(DAAS 平台)组成部分
互联网公共数据大云(DAAS)案例
Hadoop构建构建游戏云(Web Game Daas)平台


模块二 Hadoop生态系统介绍和演示
Hadoop HDFS 和 MapReduce
Hadoop数据库之HBase
Hadoop数据仓库之Hive
Hadoop数据处理脚本Pig
Hadoop数据接口Sqoop和Flume，Scribe DataX
Hadoop工作流引擎 Oozie
案例和演示
运用Hadoop自下而上构建大规模企业数据仓库
暴风影音数据仓库实战解析


模块三 Hadoop组件详解
Hadoop HDFS 基本结构
Hadoop HDFS 副本存放策略
Hadoop NameNode 详解
HadoopSecondaryNameNode 详解
Hadoop DataNode 详解
Hadoop JobTracker 详解
Hadoop TaskTracker 详解
案例和演示
Hadoop Mapper类核心代码
Hadoop Reduce类核心代码
Hadoop 核心代码


模块四 Hadoop安装和部署
Hadoop系统模块组件概述
Hadoop试验集群的部署结构
Hadoop 安装依赖关系
Hadoop 生产环境的部署结构
Hadoop集群部署
Hadoop 高可用配置方法
Hadoop 集群简单测试方法
Hadoop 集群异常Debug方法
案例和演示
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


模块五 Hadoop集群规划
Hadoop 集群内存要求
Hadoop集群磁盘分区
集群和网络拓扑要求
集群软件的端口配置
案例和演示
针对NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver 等不同组件需求推荐服务器配置


模块六 MapReduce 算法原理
Hadoop MapReduce 算法的原理和优化思想
灵活运用MapReduce 实现算法
案例和演示
运用MapReduce 构建数据库算法
Select Sort GrougBy Sum Count
Join 新进流失算法
使用 Y-Smart 快速转换SQL 为MapReduce 代码


模块七 编写MapReduce高级程序
使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
MapReduce流程　　　　　
剖析一个MapReduce程序
基本MapReduceAPI概念　
驱动代码 Mapper、Reducer
Hadoop流
API 使用Eclipse进行快速开发　　　　　　　
新MapReduce API
MapReduce的优化
MapReduce的任务调度
MapReduce编程实战
如何利用其他Hadoop相关技术，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie等
满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
案例和演示
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　　　


模块八 集成Hadoop到现有工作流
及Hadoop API深入探讨 存储系统
利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop
利用Flume导入实时数据到Hadoop
ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试
使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭
案例和演示
使用FuseDFS和Hadoop访问HDFS
使用分布式缓存（Distributed Cache）
直接访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）
利用Combiners来减少中间数据
编写Partitioner来优化负载平衡　


模块九 使用Hive和Pig开发及技巧
Hive和Pig基础　　　　　　　
Hive的作用和原理说明
Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
Hadoop/Hive仓库数据数据流
Hive 部署和安装
Hive Cli 的基本用法
HQL基本语法
运用Pig 过滤用户数据
案例和演示
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
基于Hive脚本内嵌Streaming 编程


模块十 Hbase安装和使用
Hbase 安装部署　　　　　　
Hbase原理和结构
Hbase 运维和管理
案例和演示
使用Hbase+Hive 提供 OLAP SQL查询能力
使用Hbase+Phoenix提供 OLTP SQL能力
基于Hbase 的时间序列数据库 OpenTsDb 结