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               每期人數(shù)限3到5人。
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        上課地點:【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
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           實驗設(shè)備
             ☆資深工程師授課
                
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           質(zhì)量保障

                1、可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
                2、免費(fèi)提供課后技術(shù)支持,保障培訓(xùn)效果。
                3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

        課程大綱
         

        Hadoop大數(shù)據(jù)時代培訓(xùn)
        ? Hadoop大數(shù)據(jù)時代:Hadoop&YarnSpark企業(yè)級最佳實踐培訓(xùn)
        培訓(xùn)內(nèi)容
        第一部分
        第1個主題:Hadoop三問(徹底理解Hadoop)
        1、?Hadoop為什么是云計算分布式大數(shù)據(jù)的事實開源標(biāo)準(zhǔn)軟件框架?
        2、Hadoop的具體是如何工作?
        3、Hadoop的生態(tài)架構(gòu)和每個模塊具體的功能是什么?
        第2個主題:Hadoop集群與管理(具備構(gòu)建并駕馭Hadoop集群能力)
        1、?Hadoop集群的搭建
        2、?Hadoop集群的監(jiān)控
        3、?Hadoop集群的管理
        4、?集群下運(yùn)行MapReduce程序
        第3主題:徹底掌握HDFS(具備開發(fā)自己網(wǎng)盤的能力)
        1、HDFS體系架構(gòu)剖析
        2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架構(gòu)
        3、保證NodeName高可靠性最佳實踐
        4、DataNode中Block劃分的原理和具體存儲方式
        5、修改Namenode、DataNode數(shù)據(jù)存儲位置
        6、使用CLI操作HDFS
        7、使用Java操作HDFS
        第4主題:徹底掌握HDFS(具備修改HDFS具體源碼實現(xiàn)的能力)
        1、RPC架構(gòu)剖析
        2、源碼剖析Hadoop構(gòu)建于RPC之上
        3、源碼剖析HDFS的RPC實現(xiàn)
        4、源碼剖析客戶端與與NameNode的RPC通信
        第二部分
        第1個主題:徹底掌握MapReduce(從代碼的角度剖析MapReduce執(zhí)行的具體過程并具備開發(fā)MapReduce代碼的能力)
        1、MapReduce執(zhí)行的經(jīng)典步驟
        2、wordcount運(yùn)行過程解析
        3、Mapper和Reducer剖析
        4、自定義Writable
        5、新舊API的區(qū)別以及如何使用就API
        6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行運(yùn)行
        第2個主題:徹底掌握MapReduce(具備掌握Hadoop如何把HDFS文件轉(zhuǎn)化為Key-Value讓供Map調(diào)用的能力)
        1、?Hadoop是如何把HDFS文件轉(zhuǎn)化為鍵值對的?
        2、?源碼剖析Hadoop讀取HDFS文件并轉(zhuǎn)化為鍵值對的過程實現(xiàn)
        3、?源碼剖析轉(zhuǎn)化為鍵值對后供Map調(diào)用的過程實現(xiàn)
        第3個主題:徹底掌握MapReduce(具備掌握MapReduce內(nèi)部運(yùn)行和實現(xiàn)細(xì)節(jié)并改造MapReduce的能力)
        1、?Hadoop內(nèi)置計數(shù)器及如何自定義計數(shù)器
        2、?Combiner具體的作用和使用以及其使用的限制條件
        3、?Partitioner的使用最佳實踐
        4、?Hadoop內(nèi)置的排序算法剖析
        5、?自定義排序算法
        6、?Hadoop內(nèi)置的分組算法
        7、?自定義分組算法
        8、?MapReduce常見場景和算法實現(xiàn)
        第4個主題:某知名電商公司Hadoop實施全程揭秘(具備掌握商業(yè)級別Hadoop的分析、開發(fā)、部署的全過程的能力)
        通過電商公司現(xiàn)場案例展示商業(yè)級別一個完整項目的分析、開發(fā)、部署的全過程
        第三部分
        第1個主題:YARN(具備理解和使用YARN的能力)
        1、YARN的設(shè)計思想
        2、YARN的核心組件
        3、YARN的共組過程
        4、YARN應(yīng)用程序編寫
        第2個主題:ResourceManager深度剖析(具備深刻理解ResourceManager的能力)
        1、ResourceManager的架構(gòu)
        2、ClientRMService?與AdminService?
        3、NodeManager
        4、?Container
        5、?Yarn的?HA機(jī)制
        第3個主題:NodeManager深度剖析(具備掌握NodeManager及Container的能力)
        1、?NodeManager架構(gòu)
        2、?Container?Management
        3、?Container??lifecycle
        4、??資源管理與隔離
        第4堂課:Spark的架構(gòu)設(shè)計(具備掌握Spark架構(gòu)的能力)
        1.1?Spark生態(tài)系統(tǒng)剖析
        1.2?Spark的架構(gòu)設(shè)計剖析
        1.3?RDD計算流程解析
        1.4?Spark的出色容錯機(jī)制
        第四部分
        第1堂課:深入Spark內(nèi)核
        1?Spark集群
        2?任務(wù)調(diào)度
        3?DAGScheduler
        4?TaskScheduler
        5?Task內(nèi)部揭秘
        第2堂課:Spark?SQL
        1?Parquet支持
        2?DSL
        3?SQL?on?RDD
        第3堂課:Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)
        1?LinearRegression
        2?K-Means
        3?Collaborative?Filtering
        第4堂課:Spark的圖計算GraphX
        1?Table?Operators
        2?Graph?Operators
        3?GraphX
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