课程简介
当下是大数据时代，为构建大数据平台，技术人员需要对分布式计算平台有一定深入的理解和应用。
目标收益
通过本课程实践，帮助学员对Hadoop、spark和NoSQL生态系统有一个清晰明了的认识；理解Hadoop、spark和NoSQL系统适用的场景；掌握Hadoop、spark和NoSQL等初中级应用开发技能；搭建稳定可靠的Hadoop、spark和NoSQL集群，满足生产环境的标准；了解和清楚大数据应用的几个行业中的经典案例，包括阿里巴巴，华为等。
培训对象
各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
课程大纲
| 大数据在国内的运用 |
大数据在国内的使用介绍 离线计算框架介绍 流式计算框架介绍 内存计算框架介绍 内存流式计算介绍 |
| 大数据的整体技术架构 |
开源大数据技术架构 开源大数据常用组件之间的依赖关系 离线计算框架介绍 —Mapreduce、Hive、Tez、Presto、Kylin 实时查询框架介绍 —NoSQL、Hbase 实时计算框架介绍 —Kafka、Strom、Spark Streaming 内存计算框架介绍 —Spark、SparkSQL、SparkMllib、SparkR 前沿大数据技术介绍 —Flink、Drill、Druid、KUDU等 海量日志快速检索架构 —ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等 |
| Hadoop平台优化点 |
Linux系统的优化 最佳硬件的选择和建议 HDFS架构和原理 HDFS的优化、维护和经常出现的问题 MapReduce架构和原理 MapReduce的优化、维护和经常出现的问题 Yarn的内存、CPU和IO的优化 Hbase的优化和生产环境常见的问题 Hive的优化和Hive的改进工具介绍 Impala、Kylin、Presto工具介绍 RCFile、ORC和parquet格式介绍 |
| Hadoop核心组件的运维和配置 |
HDFS的元数据管理 FSimage和Edit文件解析 手动修改FSimage和Edit文件 HDFS HA的架构运维解析 Yarn服务运维详解 Yarn核心配置参数的详解 Hbase服务运维详解 手动设置Split和Compaction操作 RS宕机的运维处理 Hbase 超大表的优化实践 |
| Yarn实战 |
Yarn架构和原理 ResourceManager工作原理 NodeManager工作原理 基于IO的控制这是 Yarn为某个运用独立分配资 基于队列的资源管理配置 基于底层硬件的SLA资源配置 不同部门或者用户的资源配置 |
| NoSQL和Hbase使用 |
NoSQL介绍 NoSQL应用场景 Hbase原理 Hmaster详解 RegionServer详解 Zookeeper介绍 Hbase安装 Hbase逻辑视图介绍 Hbase物理视图介绍 Hbase的二级索引介绍 Hbase 的DDL和DML Hbase表的设计案例 Hbase的import功能介绍 MapReduce操作Hbase Hbase的 thrift Server介绍 Hbase 的API介绍 Hbase使用场景介绍 Hbase案例分析 |
| Spark Streaming原理和实践 |
Spark Streaming原理 ApplicationMaster工作原理 Yarn的资源控制机制 基于内存的控制设置 基于CPU的控制设置 • Spark流式处理架构 • DStream的特点 • Dstream的操作和RDD的区别 • SatefulRDD和windowRDD实战 • Kafka+Spark Steaming实战 • Spark Streaming的优化 Kafka+Spark Streaming实例 • 文本实例 网络数据处理 |
| Spark SQL原理和实践 |
Spark SQL原理 • Spark SQL的Catalyst优化器 • Spark SQL内核 • Spark SQL和Hive DataFrame和DataSet架构 Fataframe、DataSet和Spark SQL的比较 SparkSQL parquet格式实战 Spark SQL的实例和编程 • Spark SQL的实例操作demo Spark SQL的编程 |
| Spark优化 |
Spark SQL的优化 基于Spark计算的文件格式选择 Spark on Yarn的优化 Spark SQL执行计划的优化 Spark 内存管理的机制 |
| 互联网大数案例分享 |
互联网大数据应用案例介绍 某银行基于大数据平台风险监控案例 某银行基于大数据数据湖的案例 |
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大数据在国内的运用 大数据在国内的使用介绍 离线计算框架介绍 流式计算框架介绍 内存计算框架介绍 内存流式计算介绍 |
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大数据的整体技术架构 开源大数据技术架构 开源大数据常用组件之间的依赖关系 离线计算框架介绍 —Mapreduce、Hive、Tez、Presto、Kylin 实时查询框架介绍 —NoSQL、Hbase 实时计算框架介绍 —Kafka、Strom、Spark Streaming 内存计算框架介绍 —Spark、SparkSQL、SparkMllib、SparkR 前沿大数据技术介绍 —Flink、Drill、Druid、KUDU等 海量日志快速检索架构 —ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等 |
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Hadoop平台优化点 Linux系统的优化 最佳硬件的选择和建议 HDFS架构和原理 HDFS的优化、维护和经常出现的问题 MapReduce架构和原理 MapReduce的优化、维护和经常出现的问题 Yarn的内存、CPU和IO的优化 Hbase的优化和生产环境常见的问题 Hive的优化和Hive的改进工具介绍 Impala、Kylin、Presto工具介绍 RCFile、ORC和parquet格式介绍 |
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Hadoop核心组件的运维和配置 HDFS的元数据管理 FSimage和Edit文件解析 手动修改FSimage和Edit文件 HDFS HA的架构运维解析 Yarn服务运维详解 Yarn核心配置参数的详解 Hbase服务运维详解 手动设置Split和Compaction操作 RS宕机的运维处理 Hbase 超大表的优化实践 |
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Yarn实战 Yarn架构和原理 ResourceManager工作原理 NodeManager工作原理 基于IO的控制这是 Yarn为某个运用独立分配资 基于队列的资源管理配置 基于底层硬件的SLA资源配置 不同部门或者用户的资源配置 |
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NoSQL和Hbase使用 NoSQL介绍 NoSQL应用场景 Hbase原理 Hmaster详解 RegionServer详解 Zookeeper介绍 Hbase安装 Hbase逻辑视图介绍 Hbase物理视图介绍 Hbase的二级索引介绍 Hbase 的DDL和DML Hbase表的设计案例 Hbase的import功能介绍 MapReduce操作Hbase Hbase的 thrift Server介绍 Hbase 的API介绍 Hbase使用场景介绍 Hbase案例分析 |
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Spark Streaming原理和实践 Spark Streaming原理 ApplicationMaster工作原理 Yarn的资源控制机制 基于内存的控制设置 基于CPU的控制设置 • Spark流式处理架构 • DStream的特点 • Dstream的操作和RDD的区别 • SatefulRDD和windowRDD实战 • Kafka+Spark Steaming实战 • Spark Streaming的优化 Kafka+Spark Streaming实例 • 文本实例 网络数据处理 |
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Spark SQL原理和实践 Spark SQL原理 • Spark SQL的Catalyst优化器 • Spark SQL内核 • Spark SQL和Hive DataFrame和DataSet架构 Fataframe、DataSet和Spark SQL的比较 SparkSQL parquet格式实战 Spark SQL的实例和编程 • Spark SQL的实例操作demo Spark SQL的编程 |
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Spark优化 Spark SQL的优化 基于Spark计算的文件格式选择 Spark on Yarn的优化 Spark SQL执行计划的优化 Spark 内存管理的机制 |
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互联网大数案例分享 互联网大数据应用案例介绍 某银行基于大数据平台风险监控案例 某银行基于大数据数据湖的案例 |
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