2017北京大数据处理Hadoop实战课程

中科院计算所培训中心为广大学员开设了大数据处理技术 - 基于Hadoop的实战培训课程，聘请专业的名师教学，为学员提供专业的课程辅导，不同于传统机构的理论教学，这里采用的是理论结合实践的方式，为学员提供了丰富的案例，通过实际案例让学员进行分析，讨论解决方案，通过实践研究，了解到如何用Hadoop系列工具来解决具体的问题。

1、培训中心拥有科学的研发机制和完善的教学管理体系。

2、高水平的专业研发队伍将最前沿的主流技术与企业的实际需求相结合，研发出一系列高品质的课程。

3、形成了完全自主知识产权的配套书籍和课程产品，并得到了清华、电子工业等出版社的大力支持。

4、利用强大的师资优势和品牌支持，培训中心形成了以企业内训、校企合作、IT高端公开课、大学生实训、管理咨询等多业务方向协同发展的模式。

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。

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。

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中的关键技术

1）GFS文件系统

2）Chubby中的Paxos算法

3）MapReduce技术机制

4）Bigtable表管理技术

第三讲 Hadoop文件系统HDFS及其文件结构

1） Hadoop项目简介

2） HDFS体系结构

3） HDFS关键运行机制

4） Hadoop vs Google

5） Hadoop API

第四讲 MapReduce编程模型及其应用开发

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 Latin及其使用

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 数据仓库Hive使用

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ZooKeeper使用

1） Hbase运行机制简介

2） HBase与 HDFS

3） HBase的对外接口

4） ZooKeeper的数据模型

5） ZooKeeper的读写机制

6） ZooKeeper的使用方法

第八讲 数据抽取工具Sqoop使用

第九讲 当前数据中心的改造和转换分析

1）主流商业大数据解决方案比较

2）主流开源云计算系统比较

3）国内代表性大数据平台比较

第十讲 各厂商最新的大数据产品介绍

1）IBM的大数据技术

2）HP的大数据技术

3）Teradata的大数据技术

4）其它厂商的大数据处理

第十一讲 针对Spark、Storm等实时分析技术介绍

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。

培训目标

1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。

2，学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征。

3，深入使用Hadoop相关工具在大数据中的使用。

4，掌握传统数据中心向云计算中心转换的关键技术。

证 书

培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“大数据处理技术-基于Hadoop的实战”结业证书。

费 用

培训费：5500元/人（含教材、证书、午餐、学习用具），食宿协助安排，费用自理。