1. Hadoop大数据时代培训
     Hadoop大数据时代：Hadoop&YarnSpark企业级佳实践培训
   培训内容
   第一部分
   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
   第二部分
   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
   第三部分
   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、 Container Management
   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
   第四部分
   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：Spark SQL
   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
    
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