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互聯(lián)網(wǎng)
大數(shù)據(jù)
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大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算實(shí)戰(zhàn)

曲平

近15年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項(xiàng)目開發(fā)工作,10年培訓(xùn)授課經(jīng)驗(yàn)。其中4年在國(guó)內(nèi)外知名的華為技術(shù)有限公司中央研究部任職從事測(cè)試組長(zhǎng),管理測(cè)試團(tuán)隊(duì)總?cè)藬?shù)近60人。熟悉基于CMMI、RUP、敏捷的測(cè)試過(guò)程和持續(xù)集成的實(shí)踐,擅長(zhǎng)測(cè)試組織與測(cè)試過(guò)程能力的建設(shè)(包括端到端的測(cè)試方法、工具與平臺(tái),自動(dòng)化測(cè)試和性能壓力測(cè)試),超過(guò)30個(gè)大項(xiàng)項(xiàng)目(千萬(wàn)元級(jí)以上)的測(cè)試管理與持續(xù)集成的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。5年在某航空研究院從事軟件開發(fā),對(duì)軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究,熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過(guò)程改進(jìn)模型CMM/CMMI,在具體項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn),有深刻認(rèn)識(shí)。通曉多種軟件設(shè)計(jì)和開發(fā)工具。對(duì)軟件開發(fā)整個(gè)流程非常熟悉,能根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)定制具體軟件過(guò)程,并進(jìn)行項(xiàng)目管理和監(jiān)控,有很強(qiáng)的軟件項(xiàng)目組織管理能力。對(duì)C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算有比較深入的理解和應(yīng)用,具有較強(qiáng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù),了解各種設(shè)計(jì)模式,能在具體項(xiàng)目中靈活運(yùn)用。

近15年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項(xiàng)目開發(fā)工作,10年培訓(xùn)授課經(jīng)驗(yàn)。其中4年在國(guó)內(nèi)外知名的華為技術(shù)有限公司中央研究部任職從事測(cè)試組長(zhǎng),管理測(cè)試團(tuán)隊(duì)總?cè)藬?shù)近60人。熟悉基于CMMI、RUP、敏捷的測(cè)試過(guò)程和持續(xù)集成的實(shí)踐,擅長(zhǎng)測(cè)試組織與測(cè)試過(guò)程能力的建設(shè)(包括端到端的測(cè)試方法、工具與平臺(tái),自動(dòng)化測(cè)試和性能壓力測(cè)試),超過(guò)30個(gè)大項(xiàng)項(xiàng)目(千萬(wàn)元級(jí)以上)的測(cè)試管理與持續(xù)集成的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。5年在某航空研究院從事軟件開發(fā),對(duì)軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究,熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過(guò)程改進(jìn)模型CMM/CMMI,在具體項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn),有深刻認(rèn)識(shí)。通曉多種軟件設(shè)計(jì)和開發(fā)工具。對(duì)軟件開發(fā)整個(gè)流程非常熟悉,能根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)定制具體軟件過(guò)程,并進(jìn)行項(xiàng)目管理和監(jiān)控,有很強(qiáng)的軟件項(xiàng)目組織管理能力。對(duì)C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算有比較深入的理解和應(yīng)用,具有較強(qiáng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù),了解各種設(shè)計(jì)模式,能在具體項(xiàng)目中靈活運(yùn)用。

課程費(fèi)用

5800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

4

成為教練

課程簡(jiǎn)介

本課程從大數(shù)據(jù)技術(shù)以及Hadoop實(shí)戰(zhàn)的角度,結(jié)合理論和實(shí)踐,全方位地介紹Hadoop這一高性能處理大數(shù)據(jù)工具的開發(fā)技巧。本課程涉及的主題包括:Hadoop分布式文件系統(tǒng)及Hadoop的I/O;MapReduce的的工作機(jī)制、類型和格式;如何構(gòu)建和管理Hadoop集群;Pig Latin語(yǔ)言的使用技巧;Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具介紹;HBase和Zookeeper工具的使用和管理;開源數(shù)據(jù)采集工具sqoop。
教學(xué)過(guò)程中還提供了案例分析來(lái)幫助學(xué)員了解如何用Hadoop系列工具來(lái)解決具體的問(wèn)題,并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息的關(guān)鍵。本課程不是一個(gè)泛泛的理論性、概念性的介紹課程,而是針對(duì)問(wèn)題討論解決方案的深入課程。教師對(duì)于上述領(lǐng)域有深入的理論研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),在課程中將會(huì)針對(duì)這些問(wèn)題與學(xué)員一起進(jìn)行研究,在關(guān)鍵點(diǎn)上還會(huì)搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行實(shí)踐研究,以加深對(duì)于這些解決方案的理解。

目標(biāo)收益

1.深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢(shì);
2.了解業(yè)界市場(chǎng)需求和國(guó)內(nèi)外最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流,洞察大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值;
3.理解大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案及業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例,從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考;
4.掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系;
5.掌握大數(shù)據(jù)采集技術(shù);
6.掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù);
7.掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù);
8.掌握大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);
9.掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能(BI)技術(shù);
10.掌握大數(shù)據(jù)離線處理技術(shù);
11.掌握Storm流式大數(shù)據(jù)

培訓(xùn)對(duì)象

1.小型企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人;
2. 大中型企業(yè)的數(shù)據(jù)部門相關(guān)人員、或是對(duì)數(shù)據(jù)感興趣的其他部門的研發(fā)總監(jiān)、部門經(jīng)理、一線研發(fā)工程師等人員均可;

課程大綱

第一天 大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(一)——批處理MapReduce
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐
Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展,以及應(yīng)用實(shí)踐操作
第二天 大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(二)——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark
大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala,以及應(yīng)用實(shí)踐
Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具
第三天 大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming
大數(shù)據(jù)ETL操作工具,與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)
面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用實(shí)踐
大數(shù)據(jù)項(xiàng)目選型、實(shí)施、優(yōu)化等問(wèn)題交流討論
第四天 學(xué)習(xí)考核與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)交流
第一天
大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(一)——批處理MapReduce
大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐
Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展,以及應(yīng)用實(shí)踐操作
第二天
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(二)——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark
大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala,以及應(yīng)用實(shí)踐
Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具
第三天
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming
大數(shù)據(jù)ETL操作工具,與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)
面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用實(shí)踐
大數(shù)據(jù)項(xiàng)目選型、實(shí)施、優(yōu)化等問(wèn)題交流討論
第四天
學(xué)習(xí)考核與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)交流

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