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培訓目標
通過本次課程的培訓，學員可達到如下目標：
1. 深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢；
2. 了解業(yè)界市場需求和國內外最新的大數(shù)據(jù)技術潮流，洞察大數(shù)據(jù)的潛在價值，；
3. 理解大數(shù)據(jù)項目解決方案及業(yè)界大數(shù)據(jù)應用案例，從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項目中的技術選型及技術架構設計提供決策參考；
4. 全面掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系；
5. 掌握大數(shù)據(jù)采集技術；
6. 掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲技術；
7. 掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫技術；
8. 掌握大數(shù)據(jù)倉庫與統(tǒng)計機器學習技術；
9. 掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能（BI）技術；
10. 掌握大數(shù)據(jù)離線處理技術；
11. 掌握Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術；
12. 掌握基于內存計算的大數(shù)據(jù)實時處理技術；
13. 掌握大數(shù)據(jù)管理技術的原理知識和應用實戰(zhàn)；
14. 深入理解大數(shù)據(jù)平臺技術架構和使用場景；
15. 嫻熟地運用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術體系規(guī)劃解決方案滿足實際項目需求；
16. 掌握如何部署符合生產(chǎn)環(huán)境要求的Hadoop大數(shù)據(jù)集群；
17. 熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺進行應用程序開發(fā)、集群運維管理和性能調優(yōu)技巧。?

三、 課程大綱
時間 課程模塊 課程內容
大數(shù)據(jù)技術基礎?
1. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程
2. 大數(shù)據(jù)和云計算的關系
3. 大數(shù)據(jù)應用需求以及潛在價值分析
4. 業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術發(fā)展態(tài)勢與應用趨勢
5. 大數(shù)據(jù)項目的技術選型與架構設計
6. “互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的電子商務、制造業(yè)、零售批發(fā)業(yè)、電信運營商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、網(wǎng)上銀行、電子政務、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應用實踐與應用案例剖析
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術產(chǎn)品與項目解決方案?
1. 國內外主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
2. 當前大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方案的剖析比較
3. Apache大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
4. CDH大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
5. HDP大數(shù)據(jù)平臺方案剖析
6. 開源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺剖析
Hadoop大數(shù)據(jù)平臺剖析?
1. Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實際應用介紹
2. Hadoop大數(shù)據(jù)平臺架構
3. 基于Hadoop平臺的PB級大數(shù)據(jù)存儲管理與分析處理的工作原理與機制
4. Hadoop的核心組件剖析

大數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)原理及其應用實踐?
1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS的簡介
2. HDFS系統(tǒng)的主從式平臺架構和工作原理
3. HDFS核心組件技術講解
4. 基于HDFS的大型存儲系統(tǒng)應用開發(fā)實戰(zhàn)
5. HDFS集群的安裝、部署、配置與性能優(yōu)化實踐
6. HDFS與Linux NFS3交互技術以及本地化部署應用實踐
7. 分布式鍵值存儲系統(tǒng)的平臺架構、核心技術以及應用開發(fā)
8. PB級大數(shù)據(jù)存儲項目的案例分析
大數(shù)據(jù)MapReduce與Yarn并行處理平臺?
1. MapReduce并行計算模型
2. MapReduce作業(yè)執(zhí)行與調度技術
3. 第二代大數(shù)據(jù)計算框架Yarn的工作原理以及DAG并行執(zhí)行機制
4. MapReduce應用開發(fā)環(huán)境的部署，以及大數(shù)據(jù)并行處理應用程序開發(fā)
5. MapReduce高級編程技巧與性能優(yōu)化實踐
6. MapReduce與Yarn大數(shù)據(jù)分析處理案例分析
Hadoop應用實踐操作訓練?
1. 部署與配置HDFS，熟練操作HDFS SHELL，HDFS與NFS操作，以及HDFS API開發(fā)實踐
2. 部署與配置MapReduce與Yarn及其開發(fā)實踐
3. Hadoop的Linux二次開發(fā)環(huán)境部署與配置

HBase分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)?
1. NoSQL數(shù)據(jù)庫與NewSQL數(shù)據(jù)庫技術介紹，及其在半結構化和非結構化大數(shù)據(jù)方面的應用實踐
2. HBase分布式數(shù)據(jù)庫簡介、數(shù)據(jù)模型以及工作原理
3. HBase分布式數(shù)據(jù)庫集群的平臺架構和關鍵技術剖析
4. HBase應用項目開發(fā)技巧，以及客戶端開發(fā)實戰(zhàn)
5. HBase表設計與數(shù)據(jù)操作以及數(shù)據(jù)庫管理API調用
6. HBase集群的安裝部署與配置優(yōu)化
7. ZooKeeper分布式協(xié)調服務系統(tǒng)的工作原理、平臺架構、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
8. HBase集群的運維與監(jiān)控管理
HBase半結構化數(shù)據(jù)管理應用實踐操作訓練?
1. 部署與配置HBase集群以及HBase的性能優(yōu)化
2. 部署與配置ZooKeeper分布式集群
3. 構建HBase開發(fā)環(huán)境
4. HBase數(shù)據(jù)庫操作及項目實踐

Hive大型數(shù)據(jù)倉庫集群平臺及其應用實踐?
1. 基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫基礎知識，HIVE在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應用案例
2. Hive大數(shù)據(jù)倉庫簡介以及應用介紹
3. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結構、核心技術剖析
4. Hive Server的工作原理、機制與應用
5. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
6. Hive應用開發(fā)技巧
7. Hive SQL剖析與應用實踐
8. Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導入導出、客戶端操作技巧
9. Hive數(shù)據(jù)倉庫報表設計
10. Hive JDBC與ODBC的工作原理與實現(xiàn)機制
11. Hive HWI、CLI客戶端操作以及UDF應用實踐
Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺及其應用實踐?
1. Mahout集群的安裝部署與配置優(yōu)化
2. Mahout實現(xiàn)客戶分析，廣告分析，日志分析，規(guī)律預測，關聯(lián)分析，定向推薦等應用程序的開發(fā)與應用實戰(zhàn)
3. Mahout性能優(yōu)化與分析挖掘算法參數(shù)的優(yōu)化技巧
Hive數(shù)據(jù)倉庫與Mahout數(shù)據(jù)挖掘平臺的應用實踐操作訓練 1. 部署與配置HIVE集群，以及HIVE性能調優(yōu)
2. 構建HIVE開發(fā)環(huán)境
3. HIVE數(shù)據(jù)倉庫操作及項目實踐
4. 實現(xiàn)Mahout與Hadoop HBase的應用集成，實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)分析挖掘項目的應用實踐

Spark大數(shù)據(jù)實時處理平臺剖析?
1. Spark的發(fā)展歷程以及業(yè)界的實際應用介紹
2. Spark實時大數(shù)據(jù)處理平臺架構
3. Spark RDD內存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機制
4. Spark的核心組件剖析
5. 基于Spark的實時數(shù)據(jù)倉庫與實時分析挖掘處理在行業(yè)中的應用實踐案例
基于Spark的實時數(shù)據(jù)倉庫和實時數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺的實現(xiàn)機制，以及SparkSQL，Spark Streaming，MLib，GraphX，SparkR的應用實踐?
1. 內存計算模型和實時處理技術介紹
2. Spark中各個分布式組件的處理框架及工作原理
3. Spark SQL實時數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)原理機制及應用實踐
4. Spark Streaming流式數(shù)據(jù)實時處理機制及應用實踐
5. Spark MLib實時機器學習算法應用實踐與案例應用
6. Spark GraphX實時圖數(shù)據(jù)處理應用實踐與社交網(wǎng)絡分析應用案例
7. SparkR的實現(xiàn)原理與應用實踐
8. Spark組件的應用編程開發(fā)實戰(zhàn)
9. Spark與Hadoop的集成解決方案實踐
Spark平臺與各個組件的實踐操作訓練?
1. 部署與配置Spark集群，以及Spark性能調優(yōu)
2. 構建Spark開發(fā)環(huán)境
3. Spark程序運行以及操作
4. Spark SQL應用操作實訓
5. Spark Streaming應用操作實訓
6. Spark MLib應用操作實訓
7. Spark GraphX應用操作實訓
8. SparkR應用操作實訓
9. Spark與HBase集成數(shù)據(jù)分析實驗實訓

Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺架構及其應用實踐?
1. Storm流式處理系統(tǒng)的平臺架構和工作原理
2. Storm關鍵技術剖析
3. Storm集群安裝部署與配置優(yōu)化
4. Storm日志流數(shù)據(jù)分析項目應用實戰(zhàn)
5. Storm和Hadoop，Spark的應用集成項目實踐
大數(shù)據(jù)智能化ETL操作工具以及Hadoop集群運維監(jiān)控工具平臺應用
1. Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應用
2. Sqoop導入導出數(shù)據(jù)的工作原理，以及Sqoop集群安裝部署與配置
3. Kettle集群的平臺架構、核心技術工作原理以及應用案例
4. Kettle大數(shù)據(jù)ETL工具的部署與配置，以及應用實戰(zhàn)
5. 利用Sqoop實現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導入導出交互程序
6. Hadoop大數(shù)據(jù)運維監(jiān)控管理系統(tǒng)HUE平臺的安裝部署與應用配置
7. Hadoop運維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari平臺的安裝部署與應用配置
8. Hadoop集群運維系統(tǒng)Ganglia, Nagios的安裝部署與應用配置
大數(shù)據(jù)分布式采集與分布式消息訂閱系統(tǒng)及其應用實踐（可選）?
1. Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型、平臺架構、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
2. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應用介紹、平臺架構、集群部署與配置應用實戰(zhàn)
內存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及其應用實踐（可選）?
1. Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構、核心關鍵技術剖析
2. Impala實時查詢系統(tǒng)的部署與應用開發(fā)實踐
3. Redis內存數(shù)據(jù)庫集群架構以及核心技術剖析
4. Redis集群的部署與應用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)應用實踐（可選）?
1. Cassandra集群的平臺架構以及核心關鍵技術
2. Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據(jù)對象分布策略
3. Cassandra集群的安裝部署與配置優(yōu)化
4. Cassandra應用開發(fā)實戰(zhàn)與案例分析
大數(shù)據(jù)項目應用完整實踐與咨詢討論?
1. 根據(jù)講師布置的實際應用案例，開展大數(shù)據(jù)完整項目部署設計和應用開發(fā)實踐
2. 大數(shù)據(jù)項目的需求分析、應用實施以及解決方案分享咨詢與交流討論