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北风网Hadoop大数据零基础高端实战培训系列配文本挖掘项目，330课时，已经看完，共享给大家。下载地址：
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楼主好人一生平安
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楼主一生平安
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保存至快速回贴日到29日，由中国软件行业产业培训网主办、中联软博（北京）科技有限公司具体承办的“大数据处理Hadoop应用与开发”实战培训班，在福州举行。实验室林子雨老师参加了本次为期三天的大数据培训，努力提升大数据实战水平，为更好开展大数据教学奠定基础。
担任此次培训班主讲的刘老师，是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、中国移动某省移动公司清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。
（图 课堂现场）
（图 课后拍照）
相册(点击浏览大图)课程类别：&&&&&&&&&&&&
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大数据处理技术-基于Hadoop/Yarn的大数据技术实战
授课专家：杨老师
课　　时：3天
系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
时间： 日-7月15日&&&&&&&&&& 地点：北京
&&&&&& 日-7月20日&&&&&&&&&& 地点：上海
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据技术的需要，解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据技术的需要，培训中心特举办&大数据处理技术-基于Hadoop/Yarn的大数据技术实战&培训班，具体事宜通知如下：
一、培训对象
1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
二、学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，有一定的数据仓库与大数据处理的基础知识。
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。
大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据处理意味着更严峻的挑战，更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。
Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架，证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。GFS/MapReduce框架实现了更高应用层次的抽象，使用户无需关注复杂的内部工作机制，无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验，即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。Apache Hadoop开源项目开发团队,克隆了GFS/MapReduce框架，推出了Hadoop系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳，并孵化出众多子项目(如Hive、Pig、HBase和Zookeeper等)，日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。
本课程从大数据技术以及Hadoop/Yarn实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop/Yarn这一高性能处理大数据工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括：Hadoop/Yarn分布式文件系统DFS；MapReduce的的工作机制、类型和格式；如何构建和管理Hadoop/Yarn集群；Pig Latin语言的使用技巧；Hive数据仓库工具介绍；HBase和Zookeeper工具的使用和管理；开源数据采集工具sqoop。
本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Hadoop/Yarn系列工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。
本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动Hadoop/Yarn相关的项目开发上升到一个新水平。
五、培训内容
第一讲云计算及大数据处理技术介绍
& 1）云计算的概念
& 2）云计算发展现状
& 3）大数据的概念
& 4）大数据的应用
& 5）大数据关键技术
第二讲Google的关键技术
& 1）GFS分布式文件系统
& 2）Chubby并发锁机制
& 3）MapReduce计算模型
& 4）Bigtable大表管理技术
第三讲Hadoop系统及HDFS
& 1） Hadoop及其运行架构
& 2） Yarn中的隔离和调度机制
& 3） HDFS分布式文件及块
& 4） Seqenence file等DFS文件格式
& 5） HA和Federation
第四讲MapReduce计算模型设计
& 1) MapReduce产生背景
& 2) MapReduce编程模型
& 3) MapReduce实现机制
& 4) MapReduce案例分析
第五讲Pig 数据流处理工具
&& 1）Pig 设计的目标
&& 2）Pig Latine介绍
&& 3）Pig关键性技术
&& 4）Pig的实用案例
第六讲 云数据仓库Hive
&& 1) Hive设计目标
&& 2) Hive数据模型
&& 3) Hive关键性技术
&& 4) Hive的使用案例
第七讲HBase和NoSQL
&& 1）NoSQL技术及其应用介绍
&& 2）HBase数据处理机制
&& 3）HBase列族设计及API
&& 4）HBase高并发读/写的实现
&& 5）ZooKeeper并发控制模型
第八讲 数据抽取工具Sqoop
&& 1）云中数据与DBMS数据的交换
&& 2）Sqoop数据抽取关键技术
&& 3）Sqoop数据抽取策略
&& 4）Sqoop的使用实例
第九讲 Hadoop与其他云数据处理技术的融合
&& 1）其他云环境中大数据处理技术介绍
&& 2）与Spark实时处理技术的融合
&& 3）与Storm流数据处理技术的融合
&& 4）与Docker等其它云工具的融合
&& 5）基于Hadoop/Yarn的大数据挖掘应用
六、培训目标
1，全面了解基于Hadoop/Yarn的大数据处理相关知识。
2，学习Hadoop/Yarn的核心技术方法以及应用特征。
3，深入学习Hadoop/Yarn相关工具在大数据中的实操使用。
4，了解Hadoop与Storm、Spark、Docker等技术的融合使用。
七、培训时间、地点
时间： 日-4月8日&&&&&&&&&& 地点：北京
&&&&&& 日-4月27日&&&&&&&& 地点：上海
&&&&&& 日-6月3日&&&&&&&&&& 地点：北京
由业界知名云计算专家亲自授课：
杨老师&& 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。
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