天堂va欧美ⅴa亚洲va一国产,久久精品国产99久久久古代,国产精品亚洲一区在现观看,欧美性爱专区在线观看

      <legend id="jve7x"></legend>
        <sub id="jve7x"><ol id="jve7x"></ol></sub>

        <sub id="jve7x"></sub>

        88 優(yōu)惠券
        2020年3月1日到期。滿 200 元可用
        立即使用
        立即使用
        • 參會報名
        • 課程介紹
        • 課程大綱
        • 講師介紹
        • 課程費用
        • 手機下單 手機掃碼下單

        首頁 > 商務會議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會議 > 劉剛培訓公開課:大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐(2017年10月 上海站) 更新時間:2017-06-23T16:06:35

        劉剛培訓公開課:大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐(2017年10月 上海站)
        收藏5人
        分享到

        劉剛培訓公開課:大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐(2017年10月 上海站) 已截止報名

        會議時間: 2017-10-28 08:00至 2017-10-29 18:00結束

        會議地點: 上海  詳細地址會前通知   周邊酒店預訂

        主辦單位: 麥思博軟件技術有限公司

        行業(yè)熱銷熱門關注看了又看 換一換

              課程介紹

              課程信息 主辦方介紹


              劉剛培訓公開課:大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐(2017年10月 上海站)

              劉剛培訓公開課:大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐(2017年10月 上海站)宣傳圖

              課程信息

              大數(shù)據(jù)Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐

              培訓特色

              當下是大數(shù)據(jù)時代,為構建大數(shù)據(jù)平臺,技術人員需要對分布式計算平臺有一定深入的理解和應用。MapReduce作為一個經(jīng)典的分布式計算框架,已經(jīng)廣為人知,且得到了廣泛的應用,但MapReduce自身存在很多問題,包括迭代式計算和DAG計算等類型的數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法性能低下,不能很好地利用內存資源,編程復雜度較高等。為了克服MapReduce的眾多問題,新型計算框架出現(xiàn)了。

              目標收益

              本課程將為大家全面而又深入的介紹Spark、Hadoop平臺的構建流程,涉及Spark、Hadoop系統(tǒng)基礎知識,概念及架構, Spark、Hadoop實戰(zhàn)技巧,Spark、Hadoop經(jīng)典案例等。
              通過本課程實踐,幫助學員對Spark、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)有一個清晰明了的認識;理解Spark、Hadoop系統(tǒng)適用的場景;掌握Spark、Hadoop等初中級應用開發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Spark、Hadoop集群,滿足生產環(huán)境的標準;了解和清楚大數(shù)據(jù)應用的幾個行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。

              培訓對象

              各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機構的軟件架構師、軟件設計師、程序員。對于懷有設計疑問和問題,需要梳理解答的團隊和個人,效果最佳。

              學員基礎

              了解Linux系統(tǒng)及相關語言環(huán)境

              課程時長

              2天

              查看更多

              麥思博軟件技術有限公司 麥思博軟件技術有限公司

              麥思博(msup)有限公司發(fā)源美國西雅圖,2007年創(chuàng)辦,是一家面向技術型組織的培訓咨詢機構,服務于技術團隊的技能提升、軟件工程的實際應用和產品品質的創(chuàng)新與超越。強調人員、技術、流程和管理的有機結合,注重角色崗位的技能提升與職業(yè)發(fā)展,以及技術團隊復合管理與協(xié)作。每年超過1000家企業(yè)續(xù)單參與msup旗下公開課、工作坊、案例研究、國際游學等培訓項目。

              課程大綱


              主題

              內容

              Hadoop簡介和生態(tài)系統(tǒng)介紹

              傳統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析存在的問題
              Hadoop概述
              Hadoop與分布式文件系統(tǒng)
              Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
              Hadoop的行業(yè)應用案例分析
              Hadoop在云計算和大數(shù)據(jù)的位置和關系
              Hadoop版本介紹
              Hadoop與Google FS的關系
              Hadoop在國內的使用情況和未來

              Hadoop安裝和主要配置文件介紹

              Hadoop安裝所需軟件介紹
              Hadoop單機安裝
              Hadoop偽分布式安裝
              Hadoop完全分布式安裝
              Hadoop三個節(jié)點安裝的配置介紹
              Hahoop多節(jié)點ssh配置
              Hadoop格式化詳解
              Hadoop核心配置文件介紹
              核心配置文件core-site.xml
              HDFS配置文件hdfs-site.xml
              Mapreduce配置文件mapred-site.xml
              master文件配置詳解
              slave文件配置詳解
              Hadoop啟動和停止方法一
              —start-all.sh詳解
              —stop-all.sh詳解
              Hadoop的啟動和停止方法二
              —hadoop-deamon.sh詳解
              Hadoop安裝的常見錯誤介紹和解決方案
              使用自帶的wordcount和pi測試集群安裝是否成功
              使用Streaming來測試集群安裝是否成功

              Hadoop組件介紹

              Hadoop NameNode 介紹
              Hadoop SecondaryNameNode 介紹
              Hadoop DataNode 介紹
              Hadoop JobTracker 介紹
              Hadoop TaskTracker 介紹

              Hadoop的HDFS模塊

              HDFS架構介紹
              HDFS原理介紹
              NameNode功能詳解
              DataNode功能詳解
              SecondaryNameNode功能詳解
              HSFD的fsimage和editslog詳解
              HDFS的block詳解
              HDFS的block的備份策略
              Hadoop的機架感知配置
              HDFS的shell命令介紹
              HDFS的thrift server服務介紹
              HDFS的API接口介紹
              HDFS的權限詳解
              Hadoop的客服端接入案例

              MapReducer入門

              Mapreduce原理
              MapReduce流程
              剖析一個MapReduce程序
              Mapper和Reducer抽象類詳解
              Mapreduce的最小驅動類
              MapReduce自帶的類型
              自定義Writables和WritableComparables
              Mapreduce的輸入InputFormats
              MapReduce的輸出OutputFormats
              Combiner詳解
              Partitioner詳解
              DistributeFileSystem詳解
              Hadoop Tools工具介紹
              Counter計數(shù)器詳解
              自定義Counter計數(shù)器
              基于Hadoop二次開發(fā)實戰(zhàn)
              MapReduce的優(yōu)化
              Map和Reduce的個數(shù)設置
              Hadoop小文件優(yōu)化
              任務調度
              默認的任務調度
              公平任務調度
              能力任務調度
              使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
              MapReduce的單元測試

              Hive

              Hive和Pig基礎
              Hive、Impala和presto的比較
              Hive的作用和原理說明
              Hadoop倉庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)作關系
              Hadoop/Hive倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流
              Hive部署和安裝
              HiveCli的基本用法
              Hive的server啟動
              HQL基本語法
              Hive的加載數(shù)據(jù)本地加載和HDFS加載
              Hive的partition詳解
              Hive的存儲方式詳解
              RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE
              Hive的UDF和UDAF
              Hive的transform詳解
              Hive的JDBC連接

              Sqoop介紹

              Sqoop是什么
              Sqoop安裝
              Sqoop把mysql數(shù)據(jù)導入HDFS
              Sqoop把HDFS數(shù)據(jù)導入Mysql
              Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導入Hive
              Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導入Hive分區(qū)

              Hadoop集群配置和維護

              Hadoop集群的部署要點
              NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker機器的配置要求
              dataNode與tasktracker機器的配置要求
              Hadoop集群管理的工具介紹
              Ganglia和nigos監(jiān)控Hadoop集群介紹
              Ambri介紹
              添加和刪除節(jié)點演示
              Namenode的單點解決方案
              NameNode的NFS備份介紹
              集群所有dataNode掛掉的故障介紹
              集群NameNode的fsimage丟掉恢復方法
              Hadoop集群維護的注意點

              Hbase使用

              Hbase原理
              Hmaster詳解
              RegionServer詳解
              Zookeeper介紹
              Hbase安裝
              Hbase邏輯視圖介紹
              Hbase物理視圖介紹
              Hbase的二級索引介紹
              Hbase的DDL和DML
              Hbase表的設計案例
              Hbase的import功能介紹
              MapReduce操作Hbase
              Hbase的thriftServer介紹
              Hbase的API介紹
              Hbase使用場景介紹
              Hbase案例分析

              大數(shù)據(jù)在國內的運用

              大數(shù)據(jù)在國內的使用介紹
              離線計算框架介紹
              流式計算框架介紹
              內存計算框架介紹
              內存流式計算介紹
              大數(shù)據(jù)實時請求框架介紹
              大數(shù)據(jù)在移動的案例介紹
              大數(shù)據(jù)在銀行的案例介紹
              大數(shù)據(jù)在阿里的案例介紹

              Spark生態(tài)介紹

              Spark產生背景
              Spark(內存計算框架)
              SparkSteaming(流式計算框架)
              SparkSQL(ad-hoc)
              Mllib(MachineLearning)
              GraphX(bagel將被代)

              spark安裝部署

              Spark安裝簡介
              Spark的源碼編譯
              SparkStandalone安裝
              SparkStandaloneHA安裝
              Spark應用程序部署工具spark-submit

              Spark運行架構和解析

              Spark的運行架構
              基本術語
              運行架構
              SparkonStandalone運行過程
              SparkonYARN運行過程
              Spark運行實例解析
              SparkonStandalone實例解析
              SparkonYARN實例解析

              SparkSQL原理和實踐

              SparkSQL原理
              SparkSQL的Catalyst優(yōu)化器
              SparkSQL內核
              SparkSQL和Hive
              SparkSQL的實例和編程
              SparkSQL的實例操作demo
              SparkSQL的編程

              查看更多

              講師介紹


              劉剛培訓公開課:大數(shù)據(jù)(Hadoop、Spark、NOSQL)案例分析與實踐(2017年10月 上海站)

              Gavin.Liu 劉剛

              Teradata

              云平臺系統(tǒng)架構師

              畢業(yè)于大連理工大學,本科,有多年大數(shù)據(jù)分析類大型項目的架構實施經(jīng)驗,目前任職TD,先后服務于北京大學軟件研究所、高德軟件、阿里巴巴和Teradata,實施過基于Hadoop平臺PageRank算法的實現(xiàn)、高德大數(shù)據(jù)中心的建設(300+的Hadoop集群開發(fā)、優(yōu)化、運維和提供服務)、阿里巴巴OPDS大數(shù)據(jù)平臺維護、內蒙移動大數(shù)據(jù)平臺試點(Hadoop)、臺灣遠傳Hadoop平臺開發(fā)和優(yōu)化、蘭州銀行大數(shù)據(jù)平臺的架構和開發(fā)(Hadoop)、招商銀行的大數(shù)據(jù)咨詢規(guī)劃和設施。在大數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘/機器學習、實時推薦和營銷方面有豐富經(jīng)驗,了解大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)的使用場景。

              1)編寫并出版《Hadoop應用開發(fā)技術詳解》圖書,銷售10000+冊——機械工業(yè)出版社(2014-01)

              2)專利《海量數(shù)據(jù)基于記錄級別的容錯》

              3)在infoQ和CSDN等技術論壇都有采訪和發(fā)表過文章

              4)2015 China hadoop summit 的特約演講嘉賓

              專業(yè)技能:

              1)能熟練的運用Linux系統(tǒng)開發(fā)和shell編程,

              2)精通java、熟悉python、R語言

              3)熟悉struts、spring、hibernate開發(fā)

              4)熟練運用mysql、oracle等關系型數(shù)據(jù)庫,Cassendra、mongoDB、Redis等NoSql數(shù)據(jù)庫

              7)熟練運用flumeNG、scribe等日志收集工具

              8)熟練運用ganglia和Nagios、openTSDB對hadoop集群進行監(jiān)控

              9)熟練運用storm、spark 分布式計算模型,spark Streaming、Mllib和graphx

              10)精通MR的編程、Mahout、hbase、Oozie、Kafka、Impala、Tez、hive等應用

              11)精通hadoop平臺的搭建、優(yōu)化、監(jiān)控和其生態(tài)系統(tǒng)組件的使用。

              12)熟悉openstack和docker虛擬化技術

              認證:

              國考——軟件設計師(中級)—2009年

              近期案例:

              蘭州銀行,大數(shù)據(jù)平臺,架構師,2014年

              內蒙移動,大數(shù)據(jù)平臺試點(Hadoop),架構師,2014年

              遠傳電信(臺灣),Hadoop平臺優(yōu)化解決方案和實施,架構師,2014年

              招商銀行大數(shù)據(jù)咨詢項目規(guī)劃和設施,架構師 2015年

              交通銀行大數(shù)據(jù)平臺規(guī)劃和設施,架構師 2015年

              高德軟件,高德集團大數(shù)據(jù)中心的建設、從15個Hadoop節(jié)點經(jīng)過5次的擴容到300+節(jié)點,機房換了兩個,負責Hadoop平臺的開發(fā)、優(yōu)化、運維和給兄弟部門提供服務等,Hadoop部門經(jīng)理,2011.03 -2013.01年

              阿里巴巴大數(shù)據(jù)高級架構師,負責OPDS平臺架構、開發(fā)和運維 2013-2014.04年

              查看更多

              課程費用

              課程費用


              課程費用 :5800元

              查看更多

              溫馨提示
              酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
              退款規(guī)則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

              還有若干場即將舉行的 NOSQL大會

              猜你喜歡

              部分參會單位

              主辦方?jīng)]有公開參會單位

              郵件提醒通知

              分享到微信 ×

              打開微信,點擊底部的“發(fā)現(xiàn)”,
              使用“掃一掃”即可將網(wǎng)頁分享至朋友圈。

              錄入信息

              請錄入信息,方便生成邀請函