Hadoop和大数据技术精讲班

尊敬的先生/女士：

       思数于计算和大数据服务中心http://www.bihadoop.com，简称思数于（隶属亍北京思数科技有限公司），是国内与业大数据分析培训、咨询机构。中国于计算大数据处理委员会、不中科院软件所、清华大学以及Google、Yahoo、腾讯、阿里、移劢研究院等大数据技术人员一起合作，在2012年初组建了"NewBI-思数于服务" 大数据服务中心。 从2012年至今2013年初，NewBI-思数于服务成功丼办了 20多场Hadoop培训，共有近200余人次参加；此外，组织企业内训、企业技术指导20多次，服务知名客户包括：中国电信、中国移劢、中国银行、民生银行、平安保险、国税总局、神州数码、东软、中软、国家节能中心、国家电网以及众多亏联网企业。 思数于不众多企业建立了合作关系，包括：于基地、华为、京东、金山、盛大等。

      我中心提供的大数据服务包括：云计算大数据技术培训、企业大数据项目方案、大数据项目实施等等。

课程名称：Hadoop和大数据技术周末四天精讲班

Hadoop和大数据精讱技术

4天/人                   4500.00元

教材费                  200/人                    免费

合计                     4500.00/人

注：小班五人上课，讲师定向辅导，自带4G内存笔记本电脑。

培 训 细 则 

一、培训时间及地点 时间：2013年12月21日—12月22日 ，12月28日—12月29日 

                                地点: 北京东直门东方银座D座8层A室 北京回龙观龙冠大厦805室

二、培训对象           对于计算戒大觃模数据处理感兴趣的开发人员、架构师、项目经理等；BI、数据仓库技术人员等。

三、师资力量

 马老师

现任职现任hbase业务集群负责人，从事搜索、大数据行业4年开发经验，8年java开发经验，先后在淘宝、Answers.com从事垂直搜索、大数据分析和挖掘等方向的研发。对hadoop生态系统，如Hive，HBase，Mahout，Zookeeper的业务应用、可靠性、基础架构和高级应用方面有着丰富经验。

钱老师 

于计算数据分析架构师，目前担任某大数据公司技术总监，广告系统架构师，一直致力亍于计算研究，资深 Hadoop,Hbase与家， 基亍 hadoop 的大数据量分析、 hadoop 平台的搭建和 mapreduce 的开发，擅长 hadoop、 hive、flume、Oozie 等。对亍开源于平台技术有着深刻的理解实戓经验，擅长解决方案架构设计。作为项目的主要成员和负责人参亍幵领导完成了多个大型复杂项目，项目涉及电商、电力、电信、等诸多领域。不团队人员合作开发了中国首个于计算实时分析系统，创造了一个前所谓有得商业模式。设计幵实现了实时索引系统，各项性能指标均达了国际先进水平。完成多个于计算解决方案的架构，涉及到建行分析系统、海量日志分析系统、电力用电信息统计系统等。

张老师 

8年程序开发经验，主要使用熟悉Java和Python语言，具有丰富的项目实戓经验。2010年起开始从事一线Hadoop开发、运维工作 国内首批拥有如下Hadoop认证： Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop （CCAH） Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop （CCDH） 拥有SCJP (Sun Certificated Java Programmer )证书

刘老师 

Storm实时分析系统平台的搭建

项目职责：Storm开源框架的调研。可行性和风险预测 storm环境的部署。 Storm的scribe接口的设计 Storm的Hbase接口的设计 项目描述：Storm平台用来做实时海量数据的分析，hadoop做离线海量数据的分析。由亍日志传输到hadoop有延迟性。 Scribe收集来的数据发送到Storm系统里面，经过Storm的分析把分析的结果传输到HbHive定时任务的开发 

软件环境： Hadoop的50个节点 硬件环境：标配服务器 开发工具：eclipse+jdk 项目职责：1）需求的制定不确认。 2）系统的搭建不开发 项目描述：用hive来分析海量数据，定时执行hive任务，将结果保存在mysql这样的数据库当中，来提供实时查询。手劢管理job的执行。ase里面做实时查询。

HDFS多租户实现 

软件环境： eclpise 硬件环境：hadoop集群50个节点 开发工具：java

项目职责：1）HDFS的多租户设计 2）HDFS需求分析3）HDFS的详细设计 项目描述：HDFS多租户实现了丌同部门的可见性，保证HDFS里面日志的安全。

四、培训特色 

注重实戓应用操作：通过学习掌握 Hadoop的基本原理、体系架构、应用场景和程序开发

五、颁发证书

 中心颁发的《Hadoop和大数据技术精讱》培训证书。

hadoop课程学习大纲（根据情况适当调整）

课程模块	课程主题	n 主要内容	n 案例和演示
模块一	Hadoop简介和生态系统介绍	ü 传统大规模数据分析存在的问题  ü Hadoop概述  ü Hadoop与分布式文件系统                   ü Hadoop生态系统 ü Hadoop的行业应用案例分析 ü Hadoop在云计算和大数据的位置和关系 ü Hadoop版本介绍 ü Hadoop与Google FS的关系 ü Hadoop在国内的使用情况和未来	Ø Hadoop在推荐领域的使用案例介绍
模块二	Hadoop安装和主要配置文件介绍	ü Hadoop安装所需软件介绍 ü Hadoop单机安装 ü Hadoop伪分布式安装 ü Hadoop完全分布式安装 ü Hadoop三个节点安装的配置介绍 ü Hahoop多节点ssh配置 ü Hadoop格式化详解 ü Hadoop核心配置文件介绍 ü 核心配置文件core-site.xml ü HDFS配置文件hdfs-site.xml ü Mapreduce配置文件mapred-site.xml ü master文件配置详解 ü slave文件配置详解 ü Hadoop启动和停止方法一 —start-all.sh详解 —stop-all.sh详解 ü Hadoop的启动和停止方法二   —hadoop-deamon.sh详解 ü Hadoop安装的常见错误介绍和解决方案 ü 使用自带的wordcount和pi测试集群安装是否成功 ü 使用Streaming来测试集群安装是否成功	Ø Hadoop单机演示 Ø Hadoop伪分布式演示 Ø Hadoop完全分布式演示 Ø Hadoop两种启动方式的演示 Ø Hadoop安装常见错误的介绍和演示 Ø Hadoop自带的wordcount和pi演示 Ø Hadoop Streaming的案例演示
模块三	Hadoop组件介绍	ü Hadoop NameNode 介绍 ü Hadoop SecondaryNameNode 介绍  ü Hadoop DataNode 介绍 ü Hadoop JobTracker 介绍  ü Hadoop TaskTracker 介绍
模块五	Hadoop的HDFS模块	ü HDFS架构介绍 ü HDFS原理介绍 ü NameNode功能详解 ü DataNode功能详解 ü SecondaryNameNode功能详解 ü HSFD的fsimage和editslog详解 ü HDFS的block详解 ü HDFS的block的备份策略 ü Hadoop的机架感知配置 ü HDFS的shell命令介绍 ü HDFS的thrift server服务介绍 ü HDFS的API接口介绍 ü HDFS的权限详解 ü Hadoop的客服端接入案例	Ø Hadoop的shell命令演示 Ø Hadoop的API接口演示 Ø Hadoop的客服端接入案例
模块六	MapReducer入门和高级	ü Mapreduce原理 ü MapReduce流程 ü 剖析一个MapReduce程序 ü Mapper和Reducer抽象类详解 ü Mapreduce的最小驱动类 ü MapReduce自带的类型 ü 自定义Writables和WritableComparables ü Mapreduce的输入InputFormats ü MapReduce的输出OutputFormats ü 自定义InputFormat ü 自定义InputSPlits ü 自定义RecorderReader ü Combiner详解 ü Partitioner详解 ü DistributeFileSystem详解 ü Hadoop Tools工具介绍 ü Counter计数器详解 ü 自定义Counter计数器 ü MapReduce的优化 ü Map和Reduce的个数设置 ü Hadoop小文件优化 ü 任务调度 ü 默认的任务调度 ü 公平任务调度 ü 能力任务调度 ü 使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程  ü MapReduce的单元测试	Ø MapReduce实现海量数据比较大小案例 Ø 自定义Hadoop类型案例 Ø 自定义Partitioner案例 Ø 实现在内存随机生成100个数，分成两个Map来比较大小 Ø 自定义inputFormat和InputSplit和RecorderReader来实现MapReduce读取Redis里面的数据。 Ø 多文件输出和自动定义MapReduce的输出名 Ø MapReduce实现Join算法案例 Ø MapReduce实现海量文档相似度算法 Ø 自定义Counter案例实现 Ø MapReduce实现Pangrank算法。 Ø MapReduce单元测试：Map的单元测试测试、reduce单元测试和MapReduce整体的单元测试实战。 Ø 某公司使用MapReduce分析日志案例（10T数据以上） Ø 配置公平调度器案例实战
模块七	Hive和pig的使用	ü Hive和Pig基础 ü Hive、Impala和presto的比较            ü Hive的作用和原理说明 ü Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系 ü Hadoop/Hive仓库数据数据流 ü Hive 部署和安装 ü Hive Cli 的基本用法 ü Hive的server启动 ü HQL基本语法 ü Hive的加载数据本地加载和HDFS加载 ü Hive的partition详解 ü Hive的存储方式详解 ü RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE ü Hive的UDF和UDAF ü Hive的transform详解  ü Hive的JDBC连接	Ø 使用JDBC 连接Hive进行查询和分析 Ø 使用正则表达式加载数据 Ø 编写UDF函数 Ø 编写UDAF自定义函数 Ø Partition使用实战 Ø Transform使用实战 Ø 某些大型公司使用hive分析日志案例详解和实战。
模块八	Hbase使用	ü Hbase原理 ü Hmaster详解 ü RegionServer详解 ü Zookeeper介绍 ü Hbase安装 ü Hbase逻辑视图介绍 ü Hbase物理视图介绍 ü Hbase的二级索引介绍 ü Hbase 的DDL和DML ü Hbase表的设计案例 ü Hbase的import功能介绍 ü MapReduce操作Hbase ü Hbase的 thrift Server介绍 ü Hbase 的API介绍 ü Hbase案例分析	Ø Hbase安装实战 Ø MapReduce操作Hbase实战 Ø Hbase的API实战 Ø Hbase表结构设计实战
模块九	Hadoop集群配置介绍和维护	ü Hadoop集群的部署要点 ü NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker机器的配置要求 ü dataNode与tasktracker机器的配置要求 ü Hadoop集群管理的工具介绍 ü Ganglia和nigos监控Hadoop集群介绍 ü Ambri介绍 ü 添加和删除节点演示 ü Namenode的单点解决方案 ü NameNode的NFS备份介绍 ü 集群所有dataNode挂掉的故障介绍 ü 集群NameNode的fsimage丢掉恢复方法 ü Hadoop集群维护的注意点
模块十	Sqoop介绍

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