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大数据时代培训中心

大数据培训核心优势大数据时代培训中心，cloudera授权中国区培训合作伙伴国内Hadoop培训行业领导者，Hadoop大数据人才的培养基地，国内O2O模式大数据人才培训机构。大数据培训机构简介大数据时代培训中心是上海肯智数据科技有限公司旗下品牌，是国内Hadoop培训行业领导者，Hadoop大数据人才的培养基地，国内O2O模式大数据人才培训机构，是美国硅谷Cloudera公司在国内的授权培训合作伙伴。大数据时代培训中心定位于一家以教育培训、技术为主的IT服务型企业，其宗旨是为社会各界人士提供大数据领域企业、订制培训服务，大数据国际认证培训服务，大数据就业培训服务，总部设在上海，在北京、广州、深圳、武汉、南京、杭州、成都、重庆、天津、大连、福州等地设有分支机构和培训教学点，课程包括涉及Hadoop基础、Hadoop管理员、Hadoop程序员、HBase、Spark程序员、数据分析师、数据科学导论、设计和创建大数据应用、Search、 Manger等全套课程，专注大数据，我们只培养大数据人才，目前是中国区较大的专业大数据人才培训机构。大数据时代培训中心拥有强大的大数据专家讲师队伍，所有讲师均通过Cloudera审查，具有丰富的项目实施经历和授课经验，均为Cloudera认证讲师，他们分别来自Cloudera中国，阿里巴巴，阿里云，淘宝，腾讯，百度，高德，Teradata，优酷土豆，中国移动等等。大数据时代培训中心还与Cloudera共同组建中国大数据人才俱乐部，让大数据从业者、爱好者有了自己的社群组织，每月定期开展大数据专题技术、前沿技术的探讨和分享，推动大数据技术的进度与成长，为全球大数据技术的演化和迭代贡献一份力量。大数据培训服务客户专业服务金牌讲师课程设计动态教学拥有原厂认证讲师资格，具有丰富的项目实战经验，扎实的表达技巧及较强的耐心和责任心，保障学员对技术的充分理解和融会贯通。充分挖掘客户需求，为每一位客户提供量身定制的培训解决方案，保障培训的顺利完成。讲师在授课期间，实时掌握学员的学习情况，并及时调整授课内容、深度，让学员达到理想的学习效果。培训方式现场培训课堂培训在线培训博学讲师携带教学设备和资源，在客户现场或客户制定的地点授课，根据客户要求制定培训大纲和教案，为客户节约时间，节省差旅费用，方便客户工作。博学提供标准的培训环境，优秀的讲师资源，客户在博学中心参加面授培训，实时互动，交流反馈，避免工作和家庭的打扰，以取得较佳培训效果。博学联合国内外著名技术专家、讲师，开展视频录播授课，实时在线授课，为国内广大IT技术爱好者提供专业，全面的在线技术培训，并通过多种途径、方式进行答疑解惑。培训地点北京上海深圳广州杭州西安南京天津武汉成都重庆福州服务流程大数据培训国际认证相关证书 Cloudera认证Apache Hadoop管理员培训（CCAH）证书介绍： Cloudera公司目前主要提供Apache Hadoop开发工程师认证（Cloudera CertifiedDeveloper for Apache Hadoop ，CCDH）和Apache Hadoop管理工程师认证（Cloudera CertifiedAdministrator for Apache Hadoop ，CCAH），更多相关信息，请参阅Cloudera公司官方网站。 Apache Hadoop管理工程师认证（Cloudera CertifiedAdministrator for Apache Hadoop ，CCAH），更多相关信息，请参阅Cloudera公司官方网站。 Cloudera认证Apache HBase专家(CCSHB) 证书介绍： Individuals who achieve Cloudera Certified Specialist in Apache HBase (CCSHB) accreditation have demonstrated their technical knowledge, skill, and ability working with Apache HBase. Cloudera认证Apache Hadoop开发者培训（CCDH）证书介绍： Cloudera公司目前主要提供Apache Hadoop开发工程师认证（Cloudera CertifiedDeveloper for Apache Hadoop ，CCDH）和Apache Hadoop管理工程师认证（Cloudera CertifiedAdministrator for Apache Hadoop ，CCAH），更多相关信息，请参阅Cloudera公司官方网站。 Apache Hadoop开发工程师认证（Cloudera CertifiedDeveloper for Apache Hadoop ，CCDH）,更多相关信息，请参阅Cloudera公司官方网站。大数据培训合作客户

Hadoop&Yarn&Mahout&Spark企业级实践

招生对象：课程长度：4天/24小时课程描述： Hadoop、Yarn、Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术，也是大数据处理的核心技术，是每个云计算大数据工程师必修课。大数据时代的精髓技术在于Hadoop、Yarn、Spark，是大数据时代公司和个人必须掌握和使用的核心内容。 Hadoop、Yarn、Spark是Yahoo！、阿里淘宝等公司公认的大数据时代的三大核心技术，是大数据处理的灵魂，是云计算大数据时代的技术命脉之所在，以Hadoop、Yarn、Spark为基石构建起来云计算大数据中心广泛运行于Yahoo！、阿里淘宝、腾讯、百度、Sohu、华为、优酷土豆、亚马逊等公司的生产环境中。 Hadoop、Yarn、Spark三者相辅相成 .Hadoop中的HDFS是大数据时代公认的首选数据存储方式； .Yarn是目前公认的较佳的分布式集群资源管理框架； .Spark是目前公认的大数据统一计算平台；工业和信息化部电信研究院于2014年5月发布的“大数据白皮书”中指出： “2012 年美国联邦政府就在全球率先推出“大数据行动计划（Big data initiative）”，重点在基础技术研究和公共部门应用上加大投入。在该计划支持下，加州大学伯克利分校开发了完整的大数据开源软件平台“伯克利数据分析软件栈（Berkeley Data Analytics Stack），其中的内存计算软件Spark的性能比Hadoop 提高近百倍，对产业界大数据技术走向产生巨大影响” ----来源：工业和信息化部电信研究院 Spark是继Hadoop之后，成为替代Hadoop的下一代云计算大数据核心技术。目前SPARK已经构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、Interactive Ad-Hoc Query等方面都有自己的技术，并且是ApacheProject，可以预计的是2014年下半年到2015年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。甚至连Hadoop的早期主要贡献者Yahoo现在也在多个项目中部署使用Spark；国内的淘宝、优酷土豆、网易、Baidu、腾讯、皮皮网等已经使用Spark技术用于自己的商业生产系统中，国内外的应用开始越来越广泛。Spark正在逐渐走向成熟，并在这个领域扮演更加重要的角色。刚刚结束的2014 Spark Summit上的信息，Spark已经获得世界20家公司的支持，这些公司中包括Intel、IBM等，同时更重要的是包括了较大的四个Hadoop发行商（Cloudera,Pivotal, MapR, Hortonworks）都提供了对非常强有力的支持Spark的支持，尤其是是Hadoop的头号发行商Cloudera在2014年7月份宣布“Impala’s itfor interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark”，具体链接信息 http://t.cn/Rvdsukb，而其实在这次SparkSummit之前，整个云计算大数据就已经发声巨变： 1，2014年5月24日Pivotal宣布了会把整个Spark stack包装在Pivotal HD Hadoop发行版里面。这意味这较大的四个Hadoop发行商（Cloudera, Pivotal, MapR,Hortonworks）都提供了对Spark的支持。http://t.cn/RvLF7aM星火燎原的开始； 2，Mahout前一阶段表示从现在起他们将不再接受任何形式的以MapReduce形式实现的算法，另外一方面，Mahout宣布新的算法基于Spark； 3，Cloudera的机器学习框架Oryx的执行引擎也将由Hadoop的MapReduce替换成Spark； 4，Google已经开始将负载从MapReduce转移到Pregel和Dremel上； 5，FaceBook则将原来使用Hadoop的负载转移到Presto上；现在很多原来使用深度使用Hadoop的公司都在纷纷转向Spark，国内的淘宝是典型的案例，国外的典型是Yahoo！，我们以使用世界上使用Hadoop较典型的公司Yahoo！为例，大家可以从Yahoo！的数据处理的架构图看出Yahoo！内部正在使用Spark：不得不提的是Spark的“One stack torule them all”的特性，Spark的特点之一就是用一个技术堆栈解决云计算大数据中流处理、图技术、机器学习、交互式查询、误差查询等所有的问题，此时我们只需要一个技术团队通过Spark就可以搞定一切问题，而如果基于Hadoop就需要分别构建实时流处理团队、数据统计分析团队、数据挖掘团队等，而且这些团队之间无论是代码还是经验都不可相互借鉴，会形成巨大的成本，而使用Spark就不存在这个问题；伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，作为Spark人员，需要掌握的技能模型如下：学员基础：对云计算有强烈的兴趣，能够看懂基本的Java语法。培训对象： 1.对云计算、分布式数据存储于处理、大数据等感兴趣的朋友 2.传统的数据库，例如Oracle、MaySQL、DB2等的管理人员 3.Java、C等任意一门编程语言的开发者； 4.网站服务器端的开发人员 5.在校大学生、中专生或者刚毕业的学生 6.云计算大数据从业者； 7.熟悉Hadoop生态系统，想了解和学习Hadoop与Spark整合在企业应用实战案例的朋友； 8.系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员； 9.牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人； 10.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； 11.高校、科研院所涉及到大数据与分布式数据处理的项目负责人； 12.数据仓库管理人员、建模人员，分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员；课程目标：直接上手Hadoop工作，具备直接胜任Hadoop开发工程师的能力；轻松驾驭以Spark为核心的云计算大数据实战技术，从容解决95%以上的云计算大数据业务需求； ?彻底理解Hadoop 代表的云计算实现技术的能力 ?具备开发自己网盘的能力 ?具备修改HDFS具体源码实现的能力 ?从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力 ?具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力 ?具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力 ?掌握Spark的企业级开发的所有核心内容，包括Spark集群的构建，Spark架构设计、Spark内核剖析、Shark、Spark SQL、Spark Streaming、图计算GraphX、机器学习等； ?掌握Spark和Hadoop协同工作，能够通过Spark和Hadoop轻松应对大数据的业务需求； ?掌握企业线上生产系统中应用Spark /Hadoop成功案例，以及与现有企业BI平台整合的方案；培训职业目标： ?Hadoop工程师，能够开发的Hadoop分布式应用 ?Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力 ?Spark高级工程师 ?大数据项目总负责人 ?云计算大数据CTO 培训内容：时间内容天第1个主题：Hadoop三问（彻底理解Hadoop） 1、 Hadoop为什么是云计算分布式大数据的事实开源标准软件框架？ 2、Hadoop的具体是如何工作？ 3、Hadoop的生态架构和每个模块具体的功能是什么？第2个主题：Hadoop集群与管理（具备构建并驾驭Hadoop集群能力） 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程序第3主题：彻底掌握HDFS(具备开发自己网盘的能力) 1、HDFS体系架构剖析 2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架构 3、保证NodeName高可靠性较佳实践 4、DataNode中Block划分的原理和具体存储方式 5、修改Namenode、DataNode数据存储位置 6、使用CLI操作HDFS 7、使用Java操作HDFS 第4主题：彻底掌握HDFS(具备修改HDFS具体源码实现的能力) 1、RPC架构剖析 2、源码剖析Hadoop构建于RPC之上 3、源码剖析HDFS的RPC实现 4、源码剖析客户端与与NameNode的RPC通信第二天第1个主题：彻底掌握MapReduce（从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力） 1、MapReduce执行的经典步骤 2、wordcount运行过程解析 3、Mapper和Reducer剖析 4、自定义Writable 5、新旧API的区别以及如何使用就API 6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行运行第2个主题：彻底掌握MapReduce（具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力） 1、 Hadoop是如何把HDFS文件转化为键值对的？ 2、源码剖析Hadoop读取HDFS文件并转化为键值对的过程实现 3、源码剖析转化为键值对后供Map调用的过程实现第3个主题：彻底掌握MapReduce（具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力） 1、 Hadoop内置计数器及如何自定义计数器 2、 Combiner具体的作用和使用以及其使用的限制条件 3、 Partitioner的使用较佳实践 4、 Hadoop内置的排序算法剖析 5、自定义排序算法 6、 Hadoop内置的分组算法 7、自定义分组算法 8、MapReduce常见场景和算法实现第4个主题：某知名电商公司Hadoop实施全程揭秘（具备掌握商业级别Hadoop的分析、开发、部署的全过程的能力）通过电商公司现场案例展示商业级别一个完整项目的分析、开发、部署的全过程第三天第1个主题：YARN（具备理解和使用YARN的能力） 1、YARN的设计思想 2、YARN的核心组件 3、YARN的共组过程 4、YARN应用程序编写第2个主题：ResourceManager深度剖析（具备深刻理解ResourceManager的能力） 1、ResourceManager的架构 2、ClientRMService 与AdminService 3、NodeManager 4、Container 5、 Yarn的 HA机制第3个主题：NodeManager深度剖析（具备掌握NodeManager及Container的能力） 1、 NodeManager架构 2、 ContainerManagement 3、 Container lifecycle 4、资源管理与隔离第4堂课：Spark的架构设计(具备掌握Spark架构的能力) 1.1 Spark生态系统剖析 1.2 Spark的架构设计剖析 1.3 RDD计算流程解析 1.4 Spark的出色容错机制第四天第1堂课：深入Spark内核 1 Spark集群 2 任务调度 3 DAGScheduler 4 TaskScheduler 5 Task内部揭秘第2堂课：SparkSQL 1 Parquet支持 2 DSL 3 SQL on RDD 第3堂课：Spark的机器学习 1 LinearRegression 2 K-Means 3 Collaborative Filtering 第4堂课：Spark的图计算GraphX 1 Table Operators 2 Graph Operators 3 GraphX