王家林最受欢迎的一站式云计算大数据和移动互联网解决方案课程 V1(20140809)之Hadoop企业级完整训练:Rocky的16堂课(HDFSMapReduceHBaseHiveZookee
Hadoop是云计算的事实标准软件框架,是云计算理念、机制和商业化的具体实现,是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容。
如何从企业级开发实战的角度开始,在实际企业级动手操作中深入浅出并循序渐进的掌握Hadoop是本课程的核心。
云计算学习者的心声:
如何从企业级开发的角度,不断动手实际操作,循序渐进中掌握Hadoop,直到能够直接进行企业级开始,是困惑很多对云计算感兴趣的朋友的核心问题,本课程正是为解决此问题而生,学习者只需要按照一步步的跟着视频动手操作,即可完全无痛掌握Hadoop企业级开发。
同时本课程会对Hadoop的核心源码进行剖析,使学习者具备一定的修改Hadoop框架的能力,从而能够根据实际的业务情况来打造自己的框架。
Hadoop领域4个开创先河
1,全程覆盖Hadoop的所有核心内容
2,全程注重动手实作,循序渐进中掌握Hadoop企业级实战技术
3,在授课的过程中会对Hadoop的核心源码进行深度剖析,使得学员具有改造Hadoop框架的能力
4,具备掌握Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力
---讲师:
王家林老师(邮箱18610086859@126.com 电话18610086859 QQ:1740415547)
中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者;
云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家;
Spark亚太研究院院长和首席专家,Spark源码级专家,对Spark潜心研究(2012年1月起)2年多后,在完成了对Spark的14不同版本的源码的彻底研究的同时不断在实际环境中使用Spark的各种特性的基础之上,编写了世界上第一本系统性的Spark书籍并开设了世界上第一个系统性的Spark课程并开设了世界上第一个Spark高端课程(涵盖Spark内核剖析、源码解读、性能优化和商业案例剖析)。Spark源码研究狂热爱好者,醉心于Spark的新型大数据处理模式改造和应用。
Hadoop源码级专家,曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作,专注于Hadoop一站式解决方案的提供,同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一,Hadoop的狂热爱好者,不断的在实践中用Hadoop解决不同领域的大数据的高效处理和存储,现在正负责Hadoop在搜索引擎中的研发等,著有《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等;
Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家;
通晓Android、HTML5、Hadoop,迷恋英语播音和健美;
致力于Android、HTML5、Hadoop的软、硬、云整合的一站式解决方案;
国内最早(2007年)从事于Android系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android系统测试和应用软件测试的技术专家和技术创业人员之一。
HTML5技术领域的最早实践者(2009年)之一,成功为多个机构实现多款自定义HTML5浏览器,参与某知名的HTML5浏览器研发;
超过10本的IT畅销书作者;
Total Hadoop Professional |
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培训对象 |
1,对云计算、分布式数据存储于处理、大数据等感兴趣的朋友 |
参加课程基础要求 |
对云计算有强烈的兴趣,能够看懂基本的Java语法。 |
培训后的目标能力 |
直接上手Hadoop工作,具备直接胜任Hadoop开发工程师的能力和系统管理员的能力。 |
培训技能目标 |
• 彻底理解Hadoop 代表的云计算实现技术的能力 • 具备构建并驾驭Hadoop集群能力 • 具备开发自己网盘的能力 • 具备修改HDFS具体源码实现的能力 • 具体Hadoop企业管理员的实际能力 • 具备掌握HBase企业级开发和管理的能力 • 具备掌握Pig企业级开发和管理的能力 • 具备掌握Hive企业级开发和管理的能力 • 具备使用Sqoop自由转换传统关系型数据库和HDFS中数据的能力 • 具备掌握Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力 |
培训职业目标 |
• Hadoop工程师,能够开发任意复杂程度的Hadoop分布式应用 • Hadoop框架源码研究和修改的能力 • Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力 |
培训内容
时间 |
内容 |
备注 |
第一天 |
第1个主题:Hadoop三问(彻底理解Hadoop) 1、 Hadoop为什么是云计算分布式大数据的事实开源标准软件框架? 2、Hadoop的具体是如何工作? 3、Hadoop的生态架构和每个模块具体的功能是什么? 第2个主题:Hadoop集群与管理(具备构建并驾驭Hadoop集群能力) 1、 Hadoop集群的搭建 2、 Hadoop集群的监控 3、 Hadoop集群的管理 4、 集群下运行MapReduce程序 第3主题:彻底掌握HDFS(具备开发自己网盘的能力) 1、HDFS体系架构剖析 2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架构 3、保证NodeName高可靠性最佳实践 4、DataNode中Block划分的原理和具体存储方式 5、修改Namenode、DataNode数据存储位置 6、使用CLI操作HDFS 7、使用Java操作HDFS 第4主题:彻底掌握HDFS(具备修改HDFS具体源码实现的能力) 1、RPC架构剖析 2、源码剖析Hadoop构建于RPC之上 3、源码剖析HDFS的RPC实现 4、源码剖析客户端与与NameNode的RPC通信 |
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时间 |
内容 |
备注 |
第二天 |
第1个主题:彻底掌握MapReduce(从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力) 1、MapReduce执行的经典步骤 2、wordcount运行过程解析 3、Mapper和Reducer剖析 4、自定义Writable 5、新旧API的区别以及如何使用就API 6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行运行 第2个主题:彻底掌握MapReduce(具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力) 1、 Hadoop是如何把HDFS文件转化为键值对的? 2、 源码剖析Hadoop读取HDFS文件并转化为键值对的过程实现 3、 源码剖析转化为键值对后供Map调用的过程实现 第3个主题:彻底掌握MapReduce(具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力) 1、 Hadoop内置计数器及如何自定义计数器 2、 Combiner具体的作用和使用以及其使用的限制条件 3、 Partitioner的使用最佳实践 4、 Hadoop内置的排序算法剖析 5、 自定义排序算法 6、 Hadoop内置的分组算法 7、 自定义分组算法 8、 MapReduce常见场景和算法实现 第4个主题:Hadoop集群高级实践(具体Hadoop企业管理员的实际能力) 1、 动态增加Hadoop的Slave节点 2、 动态修改Hadoop的Replication数目 3、 使用命令管理Hadoop集群实践 4、 剖析Hadoop的安全模式 5、 日志剖析实践 |
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时间 |
内容 |
备注 |
第三天 |
第1个主题:实战ZooKeeper(具备理解并通过命令行和Java两种方式操作ZooKeeper的能力) 1、ZooKeeper架构剖析及集群搭建 2、使用命令行操作ZooKeeper 3、使用Java操作ZooKeeper 第2个主题:实战HBase(具备掌握HBase企业级开发和管理的能力) 1、 HBase架构实现 2、 HBase的数据模型和存储模型 3、 使用CLI操作HBase 4、 使用Java操作HBase 5、 使用MapReduce代码向HBase中导入批量数据 第3个主题:实战Pig(具备掌握Pig企业级开发和管理的能力) 1、 Pig架构 2、 使用Pig操作数据的内幕 3、 使用Pig实例数据 第4个主题:实战Hive(具备掌握Hive企业级开发和管理的能力) 1、 Hive架构剖析 2、 Hive在HDFS中存储实现 3、 使用MySQL作为Hive的Metastore 4、 内部表、分区表、外部表、桶表 5、 视图 6、 自定义Hive的函数 |
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时间 |
内容 |
备注 |
第四天 |
第1个主题:实战Sqoop(具备使用Sqoop自由转换传统关系型数据库和HDFS中数据的能力) 1、Sqoop架构 2、实战Sqoop把MySQL中的数据导入到HDFS中 3、实战Sqoop把HDFS中的数据导入到MySQL中 4、定义Sqoop任务 第2个主题:实战Flume(具备使用Flume收集和管理分布式日志的能力) 1、 Flume架构体系剖析 2、 Agent配置信息 3、 动态监控文件夹中文件的变化 4、 把数据导入到HDFS中 5、 实例监控文件夹文件的变化并把数据导入到HDFS中 第3个主题:Hadoop系统管理进阶(具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力) 1、 Hadoop的安全模式 2、 系统监控 3、 系统维护 4、 委任节点和接触节点 5、 系统升级 6、 更多的系统管理工具实战 7、 系统管理最佳实践 第4个主题:电信日志项目(具备掌握Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力) 通过电信商搜集用户接打电话、上网等产生的日志对用户的电话和网络行为进行分析和监控,初步贯穿前面讲解的主要内容,使大家熟悉Hadoop一个完整项目的分析、开发、部署的全过程。 |
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