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        首頁 > 商務(wù)會(huì)議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會(huì)議 > 劉剛培訓(xùn)公開課:Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題(2017年2月 上海站) 更新時(shí)間:2017-06-24T15:45:40

        劉剛培訓(xùn)公開課:Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題(2017年2月 上海站)
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        劉剛培訓(xùn)公開課:Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題(2017年2月 上海站) 已截止報(bào)名

        會(huì)議時(shí)間: 2017-02-25 08:00至 2017-02-26 18:00結(jié)束

        會(huì)議地點(diǎn): 上海  詳細(xì)地址會(huì)前通知   周邊酒店預(yù)訂

        主辦單位: 麥思博軟件技術(shù)有限公司

        行業(yè)熱銷熱門關(guān)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(xùn)公開課:Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題(2017年2月 上海站)

              劉剛培訓(xùn)公開課:Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題(2017年2月 上海站)宣傳圖

              培訓(xùn)特色

              當(dāng)下是大數(shù)據(jù)時(shí)代,為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),技術(shù)人員需要對(duì)分布式計(jì)算平臺(tái)有一定深入的理解和應(yīng)用。MapReduce作為一個(gè)經(jīng)典的分布式計(jì)算框架,已經(jīng)廣為人知,且得到了廣泛的應(yīng)用,但MapReduce自身存在很多問題,包括迭代式計(jì)算和DAG計(jì)算等類型的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法性能低下,不能很好地利用內(nèi)存資源,編程復(fù)雜度較高等。為了克服MapReduce的眾多問題,新型計(jì)算框架出現(xiàn)了。

              目標(biāo)收益

              本課程將為大家全面而又深入的介紹SparkHadoop平臺(tái)的構(gòu)建流程,涉及Spark、Hadoo系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí),概念及架構(gòu), Spark、Hadoo實(shí)戰(zhàn)技巧,Spark、Hadoo經(jīng)典案例等。

              通過本課程實(shí)踐,幫助學(xué)員對(duì)Spark、Hadoo生態(tài)系統(tǒng)有一個(gè)清晰明了的認(rèn)識(shí);理解Spark、Hadoo系統(tǒng)適用的場(chǎng)景;掌握Spark、Hadoo等初中級(jí)應(yīng)用開發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Spar、Hadoo k集群,滿足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn);了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個(gè)行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。

              培訓(xùn)對(duì)象

              各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員。對(duì)于懷有設(shè)計(jì)疑問和問題,需要梳理解答的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人,效果最佳。

              學(xué)員基礎(chǔ)

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

              課程時(shí)長(zhǎng)

              2天

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              麥思博軟件技術(shù)有限公司 麥思博軟件技術(shù)有限公司

              麥思博(msup)有限公司發(fā)源美國(guó)西雅圖,2007年創(chuàng)辦,是一家面向技術(shù)型組織的培訓(xùn)咨詢機(jī)構(gòu),服務(wù)于技術(shù)團(tuán)隊(duì)的技能提升、軟件工程的實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)品品質(zhì)的創(chuàng)新與超越。強(qiáng)調(diào)人員、技術(shù)、流程和管理的有機(jī)結(jié)合,注重角色崗位的技能提升與職業(yè)發(fā)展,以及技術(shù)團(tuán)隊(duì)復(fù)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(guó)際游學(xué)等培訓(xùn)項(xiàng)目。

              課程大綱


              主題

              內(nèi)容

              第一天 上午

              Spark生態(tài)介紹

              ? Mapreduce、storm和spark模型的比較和使用場(chǎng)景介紹
              ? Spark產(chǎn)生背景
              ? Spark(內(nèi)存計(jì)算框架)
              ? SparkSteaming(流式計(jì)算框架)
              ? Spark SQL(ad-hoc)
              ? Mllib(MachineLearning)
              ? GraphX(bagel將被代)
              ? DlinkDB介紹
              ? SparkR介紹

              Spark安裝部署

              ? Spark安裝簡(jiǎn)介
              ? Spark的源碼編譯
              ? Spark Standalone安裝
              ? Spark Standalone HA安裝
              ? Spark應(yīng)用程序部署工具spark-submit

              Spark運(yùn)行架構(gòu)和解析

              ? Spark的運(yùn)行架構(gòu)
              ? 基本術(shù)語
              ? 運(yùn)行架構(gòu)
              ? Spark on Standalone運(yùn)行過程
              ? Spark on YARN 運(yùn)行過程
              ? Spark應(yīng)用程序的配置
              ? Spark運(yùn)行實(shí)例解析
              ? Spark on Standalone實(shí)例解析
              ? Spark on YARN實(shí)例解析

              第一天 下午

              Spark編程模型和解析

              ? python開發(fā)環(huán)境搭建
              ? Spark的編程模型
              ? Spark編程模型解析
              ? Partition實(shí)現(xiàn)機(jī)制
              ? RDD的特點(diǎn)、操作、依賴關(guān)系
              ? Transformation RDD詳解
              ? Action RDD詳解
              ? Spark的累加器詳解
              ? Spark的廣播變量詳解
              ? Spark容錯(cuò)機(jī)制
              — lineage和checkpoint詳解

              文件讀寫操作

              ? Spark支持哪些文件的讀寫
              ? Spark讀Hive的數(shù)據(jù)
              ? Spark讀Json格式的數(shù)據(jù)
              ? Spark讀Hbase的數(shù)據(jù)

              第二天 上午

              Spark應(yīng)用優(yōu)化

              ? partition優(yōu)化詳解
              ? 文件壓縮格式(ORC、Parquet)
              ? 持久化類型選擇
              ? 靈活使用Join操作
              ? Spark配置參數(shù)的優(yōu)化
              RDD的優(yōu)化


              Spark Streaming原理和實(shí)踐

              ? Spark Streaming原理
              ? Spark流式處理架構(gòu)
              ? DStream的特點(diǎn)
              ? Dstream的操作和RDD的區(qū)別
              ? SatefulRDD和windowRDD實(shí)戰(zhàn)
              ? Kafka+Spark Steaming實(shí)戰(zhàn)
              ? Spark Streaming的優(yōu)化
              ? Kafka+Spark Streaming實(shí)例
              ? 文本實(shí)例
              ? 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理

              第二天下午

              Spark SQL原理和實(shí)踐

              ? Spark SQL原理
              ? Spark SQL的Catalyst優(yōu)化器
              ? Spark SQL內(nèi)核
              ? Spark SQL和Hive
              ? DataFrame和DataSet架構(gòu)
              ? Fataframe、DataSet和Spark SQL的比較
              ? SparkSQL parquet格式實(shí)戰(zhàn)
              ? Spark SQL的實(shí)例和編程
              ? Spark SQL的實(shí)例操作demo
              ? Spark SQL的編程

              案例實(shí)戰(zhàn)

              ? 基于spark日志分析
              ? Kafka+Spark Streaming實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)戰(zhàn)
              ? Spark SQL實(shí)戰(zhàn)
              ? Spark在大型互聯(lián)網(wǎng)使用案例分享
              ? 大數(shù)據(jù)在大型銀行的使用案例分享

              查看更多

              講師介紹


              劉剛培訓(xùn)公開課:Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題(2017年2月 上海站)Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題(2017年2月 上海站)" src="http://pic.huodongjia.com/event/2017-06-24/1498290210.2.jpg"/>

              Gavin.Liu 劉剛

              Teradata

              云平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)師

              畢業(yè)于大連理工大學(xué),本科,有多年大數(shù)據(jù)分析類大型項(xiàng)目的架構(gòu)實(shí)施經(jīng)驗(yàn),目前任職TD,先后服務(wù)于北京大學(xué)軟件研究所、高德軟件、阿里巴巴和Teradata,實(shí)施過基于Hadoop平臺(tái)PageRank算法的實(shí)現(xiàn)、高德大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)(300+的Hadoop集群開發(fā)、優(yōu)化、運(yùn)維和提供服務(wù))、阿里巴巴OPDS大數(shù)據(jù)平臺(tái)維護(hù)、內(nèi)蒙移動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)試點(diǎn)(Hadoop)、臺(tái)灣遠(yuǎn)傳Hadoop平臺(tái)開發(fā)和優(yōu)化、蘭州銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)和開發(fā)(Hadoop)、招商銀行的大數(shù)據(jù)咨詢規(guī)劃和設(shè)施。在大數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)推薦和營(yíng)銷方面有豐富經(jīng)驗(yàn),了解大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)的使用場(chǎng)景。

              1)編寫并出版《Hadoop應(yīng)用開發(fā)技術(shù)詳解》圖書,銷售10000+冊(cè)——機(jī)械工業(yè)出版社(2014-01)

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

              3)在infoQ和CSDN等技術(shù)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(yùn)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(yùn)用mysql、oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),Cassendra、mongoDB、Redis等NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)

              7)熟練運(yùn)用flumeNG、scribe等日志收集工具

              8)熟練運(yùn)用ganglia和Nagios、openTSDB對(duì)hadoop集群進(jìn)行監(jiān)控

              9)熟練運(yùn)用storm、spark 分布式計(jì)算模型,spark Streaming、Mllib和graphx

              10)精通MR的編程、Mahout、hbase、Oozie、Kafka、Impala、Tez、hive等應(yīng)用

              11)精通hadoop平臺(tái)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(shù)

              認(rèn)證:

              國(guó)考——軟件設(shè)計(jì)師(中級(jí))—2009年

              近期案例:

              蘭州銀行,大數(shù)據(jù)平臺(tái),架構(gòu)師,2014年

              內(nèi)蒙移動(dòng),大數(shù)據(jù)平臺(tái)試點(diǎn)(Hadoop),架構(gòu)師,2014年

              遠(yuǎn)傳電信(臺(tái)灣),Hadoop平臺(tái)優(yōu)化解決方案和實(shí)施,架構(gòu)師,2014年

              招商銀行大數(shù)據(jù)咨詢項(xiàng)目規(guī)劃和設(shè)施,架構(gòu)師 2015年

              交通銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃和設(shè)施,架構(gòu)師 2015年

              高德軟件,高德集團(tuán)大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)、從15個(gè)Hadoop節(jié)點(diǎn)經(jīng)過5次的擴(kuò)容到300+節(jié)點(diǎn),機(jī)房換了兩個(gè),負(fù)責(zé)Hadoop平臺(tái)的開發(fā)、優(yōu)化、運(yùn)維和給兄弟部門提供服務(wù)等,Hadoop部門經(jīng)理,2011.03 -2013.01年

              阿里巴巴大數(shù)據(jù)高級(jí)架構(gòu)師,負(fù)責(zé)OPDS平臺(tái)架構(gòu)、開發(fā)和運(yùn)維 2013-2014.04年

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              課程費(fèi)用

              課程費(fèi)用


              課程費(fèi)用:5800元/人

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              溫馨提示
              酒店與住宿: 為防止極端情況下活動(dòng)延期或取消,建議“異地客戶”與活動(dòng)家客服確認(rèn)參會(huì)信息后,再安排出行與住宿。
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