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       1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會?！詈细駥W員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 課程信息
  當下是大數(shù)據(jù)時代，為構建大數(shù)據(jù)平臺，需要對分布式數(shù)據(jù)收集，大數(shù)據(jù)存儲，分布式計算，資源管理等系統(tǒng)有全面而又深入的理解。眾所周知，大數(shù)據(jù)源自于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，目前互聯(lián)網(wǎng)公司已有一套完善的大數(shù)據(jù)平臺建設方案，大部分選用開源的Hadoop和Spark兩大生態(tài)系統(tǒng)，本課程正是以這兩套系統(tǒng)為主介紹大數(shù)據(jù)平臺及架構的構建策略及經(jīng)驗。
• 培訓特色
  當下是大數(shù)據(jù)時代，為構建大數(shù)據(jù)平臺，需要對分布式數(shù)據(jù)收集，大數(shù)據(jù)存儲，分布式計算，資源管理等系統(tǒng)有全面而又深入的理解。眾所周知，大數(shù)據(jù)源自于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，目前互聯(lián)網(wǎng)公司已有一套完善的大數(shù)據(jù)平臺建設方案，大部分選用開源的Hadoop和Spark兩大生態(tài)系統(tǒng)，本課程正是以這兩套系統(tǒng)為主介紹大數(shù)據(jù)平臺及架構的構建策略及經(jīng)驗。
• 目標收益
  本課程將為大家全面而又深入的介紹大數(shù)據(jù)平臺的構建流程，涉及分布式數(shù)據(jù)收集，大數(shù)據(jù)存儲，資源管理及分布式計算框架等。本課程重點以Hadoop和Spark兩大生態(tài)系統(tǒng)作為基準進行介紹，涉及Flume，HDFS,Hbase，YARN，MapReduce，Hive，Zookeeper，Spark，Storm，SparkStreaming等主流的大數(shù)據(jù)開源系統(tǒng)架構及應用經(jīng)驗。
• 培訓對象
• 各類IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機構的軟件架構師、軟件設計師、程序員。對于懷有設計疑問和問題，需要梳理解答的團隊和個人，效果最佳。
• 學員基礎
• 了解Java語言、Linux系統(tǒng)；
• 主題 內(nèi)容
  大數(shù)據(jù)架構概述
• 1.1大數(shù)據(jù)層級架構及各層軟件設計要求，包括數(shù)據(jù)收集、存儲、計算框、應用
  1.2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述以及版本演化，并給出版本選擇建議。
  1.3 Spark生態(tài)系統(tǒng)概述及其特點，并與Hadoop對比
• 數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume與Sqoop
• 2.1使用flume和sqoop兩個系統(tǒng)將外部流式數(shù)據(jù)（比如網(wǎng)站日志，用戶行為數(shù)據(jù)等）、關系型數(shù)據(jù)庫（比如MySQL、Oracle等）中的數(shù)據(jù)導入Hadoop中進行分析和挖掘
• 大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)HDFS與HBase
• 3.1 與HDFS1.0進行對比介紹2.0原理、特性與基本架構（快照、緩存、異構存儲）。
  3.2 HBase原理，基本架構與案例分析
  3.3 HBase應用場景、原理和架構，典型應用案例（互聯(lián)網(wǎng)、銀行）
• 集群資源管理與調(diào)度系統(tǒng)
• 4.1 介紹YARN應用場景、基本架構與資源調(diào)度
• Zookeeper部署及典型應用
• 5.1 介紹Zookeeper是什么，基本原理及在應用
• 大數(shù)據(jù)計算平臺
• 介紹主流的三大類大數(shù)據(jù)計算框架，分別是批處理、交互式計算和流式計算框架，并選取當下主流的開源實現(xiàn)進行介紹。
  6.1 批處理計算框架
  6.1.1 MapReduce2.0基本原理與架構、程序編寫（使用java、C++、php語言）
  6.1.2 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Hive與Pig應用與比較，如何使用其中的海量數(shù)據(jù)
  6.1.3 Spark計算框架，背景及應用案例
  6.2 交互式計算框架，Impala和presto應用場景，基本架構和典型應用案例
  6.3 流式/實時計算框架，storm、SparkStreaming基本架構特點，及應用案例
• 數(shù)據(jù)挖掘與機器學習庫
• 7.1 Mahout與MLlib兩個主流的分布式數(shù)據(jù)挖掘與機器學習庫的實現(xiàn)以及應用案例。