【課程大綱】
【課程目標】
■本課程以大數據架構與案例為驅動，采用一個完整地案例貫穿整個課程，讓學員體驗大數據架構的企業價值。在課程中學員將被賦予企業架構師角色，通過剖析企業對大數據的主要需求，使學員感悟大數據架構設計的過程與價值。具體課程目標包括：
■了解云計算的發展歷史
■掌握云計算的實踐應用
■學習云計算的核心技術
■通曉云計算的商業價值。
■全面掌握Hadoop的架構原理和使用場景；
■全程項目實戰訓練；
■徹底掌握使用Hadoop進行MapReduce程序開發；
■熟悉分布式計算領域的常用算法；
掌握Hive、HBase使用與優化技巧。
【課程大綱】
■云計算概述
■云的理想
■云的挑戰
■發展的趨勢
■云是什么
■不同工作負載適用不同的云
■選擇合適的云平臺
■幾個云應用案例
■我們身邊的云
■云架構
■云多層架構視圖
■IaaS、PaaS與SaaS的定位與異同
■云平臺的發展現狀
■云數據中心技術架構
■ IAAS云層的原理與應用
IaaS的基礎：虛擬化
■虛擬化相關技術
■Power云部署方案介紹
■VMWare云部署方案介紹
■OpenStack云部署方案介紹
■SONAS云存儲方案介紹
■應用實例
■PaaS云層的原理與應用
■PaaS的架構原理
■基于WebSphere的PaaS設計實踐
■SaaS云層的原理與應用
■SaaS的架構原理
■一個公有云SaaS的設計實踐
■云計算的性能管理與容量規劃
■什么是性能容量管理
■性能容量管理參考案例
■壓力測試基本理論
■系統性能設計與調優
■大數據云的原理與架構
■存儲子系統
■傳統文件系統
■松耦合網絡文件系統
■共享存儲文件系統
■基于對象的存儲子系統
■大數據存儲子系統
■Google GFS
■Facebook Haystack
■Amazon Dynamo
■Yahoo PNUTS
■Google BigTable
■云存儲服務
■Amazon Simple Storage Service
■Google Storage for Developers
第1個主題：Hadoop的來源和動機
1.傳統大規模系統存在的問題
2.對一種新的解決方案的需求
3.Hadoop應用案例解析
4.Hadoop 版本介紹
5.Hadoop與傳統分布式環境的區別
第2個主題：Hadoop安裝和部署準備
Hadoop系統模塊組件概述
Hadoop試驗集群的部署結構
Hadoop 安裝依賴關系
Hadoop 生產環境的部署結構
Hadoop集群安裝和部署
第３個主題：Hadoop組件詳解
Hadoop HDFS 基本結構
Hadoop HDFS 副本存放策略
Hadoop NameNode 詳解 Hadoop SecondaryNameNode 詳解
Hadoop DataNode 詳解
Hadoop JobTracker 詳解
Mapper
Reducer
API 使用Eclipse進行快速開發
新MapReduce API
第4個主題：Hadoop 核心代碼剖析
1. Hadoop Mapper 類核心代碼剖析
2. Hadoop Reducer 類核心代碼剖析
第5個主題：HDFS分布式文件系統編程
1. Hadoop HDFS 剖析
2. Hadoop NameNode 剖析
3. Hadoop DataNode 剖析
4. hadoop I/O 操作
5. 使用Hadoop HDFS API對HDFS編程
第
五
天 第1個主題：Hadoop MapReduce
1. Hadoop JobTracker 剖析
2.Hadoop TaskTracker 剖析
3.Hadoop 任務提交流程剖析
第2個主題： Hadoop MapReduce Streaming編程
1. Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差異
2. 使用 MapReduce 實現數據庫功能
第3個主題：MapReduce分布式程序
1. MapReduce流程
2.剖析一個MapReduce程序
3.基本MapReduceAPI 概念
4.驅動代碼
第4個主題：Hadoop Mapreduce高級編程
1.ToolRunner介紹
2.使用MRUnit進行測試
3.利用Combiners來減少中間數據
4.使用Configure和Close方法來進行Map/Reduce設置和關閉
5.編寫Partitioner來優化負載平衡
6.直接訪問Hadoop分布式文件系統（HDFS）
7.使用分布式緩存（Distributed Cache） 第5個主題：MapReduce的優化
1. map優化
2. reduce優化
3. 小文件優化
第6個主題：MapReduce的任務調度
1. Queue調度的使用
2. 公平調度的使用
3. 能力調度的使用
第7個主題Hadoop 生態系統介紹
分布式管理組件-Zookeeper
分布式數據倉庫-Hive
分布式數據庫-HBase
數據導入導出-Sqoop
工作流管理- Ozzie
Hadoop數據倉庫-Hive
■Hive基礎
■Hive的作用和原理說明
■Hadoop倉庫和傳統數據倉庫的協作關系；Hive與傳統數據庫的對接使用
■Hadoop/Hive倉庫數據數據流
Hadoop數據倉庫-Hive
Hive Cli 的基本用法
HQL基本語法
自行編寫數據庫與Hadoop相互ETL工具的思路
Hadoop 分布式數據倉庫-HBase
■Hbase概念與架構
■hbase核心知識點
■hbase安裝、部署
■HBase配置優化綜述
■表設計優化相關參數
■監控工具使用方法及注意事項
■常見異常現象級處理方法
【費用及報名】
1、費用：培訓費4500元（含培訓費、講義費）；如需食宿，會務組可統一安排,費用自理。
2、報名咨詢： 鮑老師
3、報名流程：電話登記-->填寫報名表-->發出培訓確認函
4、備注：如課程已過期，請訪問我們的網站，查詢最新課程
5、詳細資料請訪問北京曼頓培訓網： (每月在全國開設四百多門公開課，歡迎報名學習)
【講師介紹】
錢興會老師，中國培訓資訊網 資深講師。大數據專家。在電信、電力、金融行業從事Java開發和架構設計的工作；資深云計算研發工程師。作為項目的主要成員和負責人參與并領導完成了多個大型復雜項目，并成功應用于行業解決方案，如海量數據匹配系統、電力行業實時數據采集分析系統等。設計并實現了實時索引系統-云搜，成功應用與某國企知識庫系統。并可應用與互聯網行業的搜索等應用。完成多個云計算解決方案的架構，涉及到金融韓行業海量數據分析與數據處理系統、海量日志分析系統、電力用電信息統計系統等，獲得業界認可。
朱永春老師，中國培訓資訊 資深講師。十余年IT行業經驗，IBM企業數據分析與大數據專家，數據中心系統架構設計，性能管理與容量評估專家，主要專業特長包括基礎架構云平臺設計、服務器及存儲虛擬化、數據庫優化、性能管理、容量評估等領域。具有豐富的教學和實踐經驗，對IT職業培訓有深刻的理解。曾參與多家大型銀行系統架構設計，在高可用性高性能大容量系統領域的虛擬化和大數據處理有深入的研究，能夠結合實際,在復雜的應用環境中選擇適合的分析技術來降低運維風險、縮短停機時間、提高系統及數據庫性能。多次全國巡講。授課過程理論與實踐并重，深入淺出，講課詼諧幽默、氣氛活躍，深受廣大學員好評。
【培訓對象】云計算架構與大數據分析（Hadoop）培訓班（青島，7月24-29日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓網 中國培訓資訊網
【培訓日期】2014年7月24-29日
【培訓地點】青島
【培訓對象】軟件工程師、數據庫開發人員、網絡后臺開發人員、運維人員等。學員要求有一定的Java編程基礎。
更新時間：2014/6/25 9:41:09
