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                  趙衛(wèi)東
                  • 趙衛(wèi)東大數(shù)據(jù)及人工智能培訓專家
                  • 擅長領域: 互聯(lián)網+ 大數(shù)據(jù)
                  • 講師報價: 面議
                  • 常駐城市:上海市
                  • 學員評價: 暫無評價 發(fā)表評價
                  • 助理電話: 13370590290 QQ:863028124 微信掃碼加我好友
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                  Hadoop關鍵技術與Spark內存計算框架

                  主講老師:趙衛(wèi)東
                  發(fā)布時間:2021-06-24 14:19:20
                  課程詳情:

                  對象

                  研發(fā)技術人員

                  目的

                  介紹目前大數(shù)據(jù)的核心技術和應用實例,并以實踐操作和項目式教學的方式著重講解Hadoop和Spark的基本原理和應用。

                  內容

                  一、Hadoop關鍵技術

                  學習如何安裝運行各種大數(shù)據(jù)軟件以及如何進行初級編程實踐,包括Hadoop、HDFS、MapReduce等安裝、操作和編程。其中會介紹一些Hadoop的應用案例,并通過一些實驗初步了解Hadoop的操作。

                  第1章 Hadoop概論

                  1.1 緣于搜索的Hadoop

                  1.1.1 Hadoop簡介

                  1.1.2 Hadoop發(fā)展

                  1.2 大數(shù)據(jù)、Hadoop的關系

                  1.3 Hadoop設計思想與架構

                  1.3.1 數(shù)據(jù)存儲與切分

                  1.3.2 MapReduce模型

                  1.3.3 MPI和MapReduce

                  第2章 Hadoop存儲系統(tǒng)

                  2.1 基本概念

                  2.1.1 NameNode

                  2.1.2 DateNode

                  2.1.3 客戶端

                  2.1.4 塊

                  2.2 HDFS的特性和目標

                  2.2.1 HDFS的特性

                  2.2.2 HDFS的目標

                  2.3 HDFS架構

                  2.3.1 Master/Slave架構

                  2.3.2 NameNode和Secondary   NameNode通信模型

                  2.3.3 文件存取機制

                  2.4 HDFS核心設計

                  2.5 HDFS權限管理

                  第3章 HDFS的使用

                  3.1    HDFS環(huán)境準備

                  3.2 HDFS命令的使用

                  3.3 HDFS Java API的使用方法

                  第4章 MapReduce計算框架

                  4.1 Hadoop MapReduce簡介

                  4.2 MapReduce模型

                  4.2.1 MapReduce編程模型

                  4.2.2 MapReduce實現(xiàn)原理

                  第5章 Hadoop命令系統(tǒng)

                  5.1 Hadoop命令系統(tǒng)的組成

                  5.2 用戶命令

                  第6章 Hadoop作業(yè)調度系統(tǒng)

                  6.1 作業(yè)調度概述

                  6.1.1 相關概念

                  6.1.2 作業(yè)調度流程

                  6.1.3 集群資源組織與管理

                  6.1.4 隊列控制和權限管理

                  6.1.5 插件式調度框架

                  第7章 Hadoop集群搭建

                  7.1 Hadoop版本的選擇

                  7.2 集群基礎硬件需求

                  7.3 安裝Hadoop

                  實驗

                  實驗一:熟悉常用的 Linux 操作和 Hadoop 操作

                  實驗二:熟悉常用的 HDFS 操作

                  實驗三:熟悉常用的 HBase 操作

                  實驗四:NoSQL 和關系數(shù)據(jù)庫的操作比較

                  實驗五:MapReduce 初級編程實踐

                  二、Spark內存計算框架

                  介紹為什么會出現(xiàn)Spark?Spark是什么?Spark能做什么?還有Spark安裝、使用以及編程基礎,并初步了解Spark SQL等核心技術。其中穿插一些Spark的典型應用案例,并通過動手實驗初步體驗Spark的應用。

                  第8章 Spark概述

                  8.3.1 Spark的出現(xiàn)與發(fā)展

                  8.3.2 Spark協(xié)議族

                  8.3.3 Spark的應用及優(yōu)勢

                  第9章 Spark原理

                  9.1 Spark工作原理

                  9.2 Spark架構及運行機制

                  9.2.1 Spark系統(tǒng)架構與節(jié)點角色

                  9.2.2 Spark作業(yè)執(zhí)行過程

                  9.2.3 應用初始化

                  9.2.4 構建RDD有向無環(huán)圖

                  9.2.5RDD有向無環(huán)圖拆分

                  第10章 RDD算子

                  10.1 創(chuàng)建算子

                  10.1.1 基于集合類型數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD

                  10.1.2 基于外部數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD

                  10.2 transformation變換算子

                  10.2.1對Value型RDD進行變換

                  10.2.2對Key/Value型RDD進行變換

                  10.3 action行動算子

                  10.3.1 數(shù)據(jù)運算類行動算子

                  10.3.2 存儲型行動算子

                  第11章 安裝和使用Spark

                  11.1 安裝Spark

                  11.2 編寫和運行Spark程序

                  實驗:

                  實驗1:Linux系統(tǒng)基本命令和Hadoop使用方法

                  實驗2:RDD基本操作

                  實驗3:迭代式算法編程實踐

                  實驗4:自定義分匙、排序、合并

                  實驗5:利用DataFrame實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的讀寫

                  實驗 6:利用 Spark Streaming 實現(xiàn)流數(shù)據(jù)處理


                  授課見證
                  推薦講師

                  馬成功

                  Office超級實戰(zhàn)派講師,國內IPO排版第一人

                  講師課酬: 面議

                  常駐城市:北京市

                  學員評價:

                  賈倩

                  注冊形象設計師,國家二級企業(yè)培訓師,國家二級人力資源管理師

                  講師課酬: 面議

                  常駐城市:深圳市

                  學員評價:

                  鄭惠芳

                  人力資源專家

                  講師課酬: 面議

                  常駐城市:上海市

                  學員評價:

                  晏世樂

                  資深培訓師,職業(yè)演說家,專業(yè)咨詢顧問

                  講師課酬: 面議

                  常駐城市:深圳市

                  學員評價:

                  文小林

                  實戰(zhàn)人才培養(yǎng)應用專家

                  講師課酬: 面議

                  常駐城市:深圳市

                  學員評價:

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