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关于举办“Hadoop大数据处理高级工程师”

实战培训班的通知

各有关单位：

为贯彻落实党中央国务院“十二五”规划引导精神，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、财政部支撑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，各行业中希翼深入了解并掌握这门技术的人也越来越多，中国App产业培训中心决定开展“大数据处理Hadoop大数据处理高级工程师”实战培训班，本次培训由软博时代（北京）科技有限企业具体承办，望相关单位收到通知后积极参加。相关培训事宜如下:

一、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先容，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。

二、培训时间和地点

         2017年10月25日-10月29日 南京      （25日全天报到）

         2017年11月15日-11月19日福州       （15日全天报到）

         2017年11月29日-12月03日北京       （29日全天报到）

三、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

四、师资力量

张老师：阿里大数据高级专家，国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家，对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB、大数据挖掘算法等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究，更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用，因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有：某电信集团网络优化、中国移动某省移动企业请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。

五、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。

六、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大数据高级工程师证书》 该证书电子注册，全国通用，能够证明持证人达到相关职位要求的技术水平，及相应岗位要求的理论基础和应用能力，可作为专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

注：请学员带二寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。

七、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）食宿可统一安排，费用自理。

八、培训内容（3天课程）

课程模块	课程主题	n  主要内容	n  案例和演示
模块一	Hadoop概况和生态系统先容	ü  传统大规模数据分析存在的问题 ü  Hadoop概述 ü  Hadoop与分布式文件系统                   ü  Hadoop生态系统 ü  Hadoop的行业应用案例分析 ü  Hadoop在云计算和大数据的位置和关系 ü  Hadoop版本先容 ü  Hadoop与谷歌 FS的关系 ü  Hadoop在国内的使用情况和未来	Ø  Hadoop在推荐领域的使用案例先容
模块二	大数据应用场景	ü  离线计算架构、技术和应用场景 ü  实时查询架构、技术和应用场景 ü  流式计算架构、技术和应用场景 ü  内存计算架构、技术和应用场景 ü  海量数据的ETL
模块三	Hadoop组件先容	ü  Hadoop NameNode 先容 ü  Hadoop SecondaryNameNode 先容 ü  Hadoop DataNode 先容 ü  Hadoop JobTracker 先容 ü  Hadoop TaskTracker 先容
模块四	Hadoop的HDFS模块	ü  HDFS架构先容 ü  HDFS原理先容 ü  NameNode功能详解 ü  DataNode功能详解 ü  SecondaryNameNode功能详解 ü  HSFD的fsimage和editslog详解 ü  HDFS的block详解 ü  HDFS的block的备份策略 ü  Hadoop的机架感知配置 ü  HDFS的shell命令先容 ü  HDFS的thrift server服务先容 ü  HDFS的API接口先容 ü  HDFS的权限详解 ü  Hadoop的客服端接入案例	Ø  Hadoop的shell命令演示 Ø  Hadoop的API接口演示 Ø  Hadoop的客服端接入案例
模块五	Hadoop生态组件	ü  集群管理工具—ambari ü  分布式存储—HDFS ü  分布式计算— MapReduce ü  noSQL数据库—Hbase ü  工作流工具—Oozie ü  数据的并行采集—Flume ü  MapReduce脚本工具—Pig ü  与关系型数据库之间的数据迁移—Sqoop ü  资源管理平台—Yarn ü  数据挖掘算法—Mahout ü  分布式统一服务—Zookeeper ü  Hadoop安全工具—Knox	Ø
模块五	MapReducer入门	ü  Mapreduce原理 ü  MapReduce流程 ü  剖析一个MapReduce程序 ü  Mapper和Reducer抽象类详解 ü  Mapreduce的最小驱动类 ü  MapReduce自带的类型 ü  自定义Writables和WritableComparables ü  Mapreduce的输入InputFormats ü  MapReduce的输出OutputFormats ü  Combiner详解 ü  Partitioner详解 ü  DistributeFileSystem详解 ü  Hadoop Tools工具先容 ü  Counter计数器详解 ü  自定义Counter计数器 ü  基于Hadoop二次开发实战 ü  MapReduce的优化 ü  Map和Reduce的个数设置 ü  Hadoop小文件优化 ü  任务调度 ü  默认的任务调度 ü  公平任务调度 ü  能力任务调度 ü  使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程 ü  MapReduce的单元测试	Ø  MapReduce实现海量数据比较大小案例 Ø  自定义Hadoop类型案例 Ø  自定义Partitioner案例 Ø  实现在内存随机生成100个数，分成两个Map来比较大小 Ø  多文件输出和自动定义MapReduce的输出名 Ø  MapReduce实现Join算法案例 Ø  MapReduce实现海量文档相似度算法 Ø  自定义Counter案例实现 Ø  MapReduce实现Pangrank算法。 Ø  MapReduce单元测试：Map的单元测试测试、reduce单元测试和MapReduce整体的单元测试实战。 Ø  某企业使用MapReduce分析日志案例（10T数据以上） Ø  配置公平调度器案例实战
模块六	Yarn资源控制	ü  使用Cgroups支撑CPU隔离 ü  指定某个应用的资源使用策略； ü  根据指定策略实现 CPU 与内存的固定配额调度 ü  根据指定策略实现 CPU 与内存百分比的配额调度 ü  根据指定策略实现不同计算模型(mapreduce、spark)在各个计算节点的分布 ü   根据指定策略实现不同计算模型个对资源的限定 ü   根据指定策略实现不同计算模型在具体哪些节点上启动 ü   基于Yarn的公平调度(Fair Scheduler)和能力调度(Capacity Scheduler)	Ø  Yarn资源控制实战
模块七	Hive	ü  Hive和Pig基础 ü  Hive、Impala和presto的比较            ü  Hive的作用和原理说明 ü  Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系 ü  Hadoop/Hive仓库数据数据流 ü  Hive 部署和安装 ü  Hive Cli 的基本用法 ü  Hive的server启动 ü  HQL基本语法 ü  Hive的加载数据本地加载和HDFS加载 ü  Hive的partition详解 ü  Hive的存储方式详解 ü  RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE ü  Hive的UDF和UDAF ü  Hive的transform详解 ü  Hive的JDBC连接	Ø  使用JDBC 连接Hive进行查询和分析 Ø  使用替换后加载数据 Ø  编写UDF函数 Ø  编写UDAF自定义函数 Ø  Partition使用实战 Ø  Transform使用实战 Ø  某些大型企业使用hive分析日志案例详解和实战。
模块八	Hbase使用	ü  Hbase原理 ü  Hmaster详解 ü  RegionServer详解 ü  Zookeeper先容 ü  Hbase安装 ü  Hbase逻辑视图先容 ü  Hbase物理视图先容 ü  Hbase的二级索引先容 ü  Hbase 的DDL和DML ü  Hbase表的设计案例 ü  Hbase的import功能先容 ü  MapReduce操作Hbase ü  Hbase的 thrift Server先容 ü  Hbase 的API先容 ü  Hbase案例分析	Ø  Hbase安装实战 Ø  MapReduce操作Hbase实战 Ø  Hbase的API实战 Ø  Hbase表结构设计实战
模块九	Hadoop企业级别案例解析	u  Hadoop 结构化数据案例 u  Hadoop 非结构化案例 u  Hbase 数据库案例 u  Hadoop 视频分析案例	u  利用大数据分析改进交通管理 u  区域医疗大数据应用案例 u  银联大数据数据票据详单平台 u  广东移动省企业请账单系统 u  上海电信网络优化 u  某通信运营商全国用户上网记录 u  浙江台州市智能交通系统 u  移动广州详单实时查询系统 u  跨区域实时视频监控系统
模块十	RedHadoop 企业版本	u  运用RedHadoop快速构建服务集群 u  运用RedHadoop DW 构建数据仓库	u  基于RedHadoop Hive构建数据仓库平台 u  灵活运用 Hive 加速游戏数据仓库 u  基于Pig+OpenCV大规模图像人脸识别
模块十一	Spark先容	ü  内存计算—Spark ü  实时计算—Spark Streaming ü  SQL on Spark— Spark QL & Shark ü  基于spark的数据挖掘— Mllib ü  基于Spark的图计算—graphx ü  Spark on Yarn实战	Ø  Spark+Kafka+Spark Streaming+Hbase实时计算实战
模块十二	互联网大数据应用案例	ü  阿里的ODPS大数据平台架构先容 ü  阿里的实时推荐架构 ü  阿里的交叉营销系统 ü  阿里支付宝交易监控系统 ü  支付宝微贷案例分析(互联网征信系统) ü  京东打白条系统分析 ü  百度预测大数据平台案例分析 ü  联通大数据开放平台变现案例分析	Ø

八、报名回执

“大数据处理Hadoop应用与开发”报名回执表

单 位	（发票抬头）
地 址					联 系 人:
电 话		传 真			邮 箱
姓 名	性 别	部门/职务	电 话		手 机	邮 箱
培 训 费	万    仟   佰    拾  元				是否食宿  是（）否（）
户    名：软博时代（北京）科技有限企业 开 户 行：招商银行北京陶然亭支行 帐    号：110914587710501				户    名：中联软博（北京）科技有限企业 开 户 行：中国工商银行北京中关村支行 账    号：0200095609200088230

联 系 人：田  越 18910531169      程冲  18618257837                     

电    话：010-57135220

传    真：010-61370263                                   中国App产业培训网              

邮    箱:rpzxcc@vip.163.com （请将回执表传至此邮箱）       2017年7月19日