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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班):2024年3月25日......(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
   实验设备
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

分布式课程培训
 
分布式课程培训

本培训课程针对有一定编程基础的学员:了解Linux,熟悉Java编程。
通过本次课程,学员能够了解主流的分布式处理方案以及实际的实用案例,并能够根据自己的业务需要采用相应的方案解决实际的问题。
课程大纲:
内容
AM
分布式解决方案介绍
Hadoop Ecosystem与实际应用案例
- 分布式存储系统:HDFS
- 分布式计算系统:MapReduce
- 海量数据分析系统:Hive
- 分布式协调系统:Zookeeper
- 分布式实时读写数据存储系统:HBase
- 工作流调度系统:Ooize

NoSQL与实际应用案例
- NoSQL与SQL的关系
- NoSQL适合的场景 
- 面向列的存储:Cassandra
- 文档数据库:MongoDB
- 优点 
- 不足 
- 图数据库:Neo4j
PM
海量数据分析技术-MAPREDUCE
Map Reduce编程详解
- map函数
- reduce函数
- 排序与分区

跨语言MR框架:Streaming
- 原理
- 实际应用

Hadoop文件压缩
- gzip
- bz2
- lzo

Hadoop文件格式
- TextFile
- SequenceFile
- RCFile

输入格式
- TextInputFormat
- SequenceFileInputFormat
- RCFileInputFormat

输出格式
- TextOutputFormat
- SequenceFileOutputFormat
- RCFileOutputFormat
- MultipleOutputs

海里网站日志分析系统示例
- 网站日志介绍
- 业务分析
- 系统实现
AM
Hadoop的架设与维护
生产环境部署 
参数配置 
运维操作 
监控策略
PM
Cassandra的原理与实际应用
数据模型 
编程接口 
- 一致性模型与数据容错 
- CAP
- ReadRepair
- Hint
- AntiPoint
底层文件存储格式 
与Map Reduce的整合 
实际应用案例
HBase
数据模型 
编程接口 
底层文件格式 
集群管理 
数据容错 
与Map Reduce的整合
 










 

 

 

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