大數據平臺搭建與高性能計算實戰

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課程大綱
第一天
上午大數據技術基礎1.大數據的產生背景與發展歷程
2.大數據的4V特征，以及與云計算的關系
3.大數據應用需求以及潛在價值分析
4.業界*的大數據技術發展態勢與應用趨勢
5.大數據項目的系統與技術選型，及落地實施的挑戰
6.“互聯網+”時代下的電子商務、制造業、零售批發、電信運營商、互聯網金融業、電子政務、移動互聯網、教育信息化等行業應用實踐與應用案例介紹
業界主流的大數據技術方案
1.大數據軟硬件系統全棧與關鍵技術介紹
2.主流的大數據解決方案介紹
3.Apache大數據平臺方案剖析
4.CDH大數據平臺方案剖析
5.HDP大數據平臺方案剖析
6.大數據解決方案與傳統數據庫方案比較
大數據計算模型（一）——批處理MapReduce
1.MapReduce產生背景與適用場景
2.MapReduce計算模型的基本原理
3.MapReduce作業執行流程
4.MapReduce基本組件，JobTracker和TaskTracker
5.MapReduce高級編程應用，Combiner和Partitioner
6.MapReduce性能優化技巧
7.MapReduce案例分析與開發實踐操作

第一天
下午大數據存儲系統與應用實踐
1.分布式文件系統HDFS產生背景與適用場景
2.HDFS master-slave系統架構與工作原理
3.HDFS核心組件技術講解
4.HDFS高可用保證機制
5.HDFS集群的安裝、部署與配置，熟練HDFS shell命令操作
6.分布式小文件存儲系統的平臺架構、核心技術與應用場景
7.分布式對象存儲系統的平臺架構、核心技術與應用場景
Hadoop框架與生態發展，以及應用實踐操作
1.Hadoop的發展歷程
2.Hadoop大數據生態圈系統與工具全貌介紹
3.Hadoop 1.0的核心組件與適用范圍
4.Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理，以及與Hadoop 1.0的區別
5.Hadoop資源管理與作業調度機制
6.Hadoop 常用性能優化技術
7.Hadoop集群安裝與部署實踐，以及MapReduce程序在YARN上執行

第二天
上午大數據計算模型（二）——實時處理/內存計算 Spark
1.MapReduce計算模型的瓶頸
2.Spark產生動機、基本概念與適用場景
3.Spark編程模型與RDD彈性分布式數據集的工作原理與機制
4.Spark實時處理平臺運行架構與核心組件
5.Spark容錯機制
6.Spark作業調度機制
7.Scala開發介紹與實踐
8.Spark集群部署與配置實踐，Spark開發環境構建，Spark案例程序分析，Spark程序開發與運行，Spark與Hadoop集群集成實踐

第二天
下午大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala，以及應用實踐
1.基于MapReduce的大型分布式數據倉庫Hive基礎知識與應用場景
2.Hive數據倉庫的平臺架構與核心技術剖析
3.Hive metastore的工作機制與應用
4.Hive數據倉庫實踐：Hive集群安裝部署，數據倉庫表導入導出與分區操作，Hive SQL操作，Hive客戶端操作
5.基于Spark的大型分布式數據倉庫SparkSQL基礎知識與應用場景
6.Spark SQL實時數據倉庫的實現原理與工作機制
7.SparkSQL應用分析與操作實踐
8.基于MPP的大型分布式數據倉庫Impala基礎知識與應用場景
9.Impala實時查詢系統平臺架構、關鍵技術剖析
Hadoop集群運維監控工具
1.Hadoop大數據運維監控管理系統HUE平臺介紹
2.Hadoop運維管理監控系統Ambari工具介紹
3. 第三方運維系統與工具Ganglia, Nagios

第三天
上午大數據計算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming
1.流數據處理應用場景與流數據處理的特點
2.流數據處理工具Storm的平臺架構與集群工作原理
3.Storm關鍵技術與并發機制
4.Storm編程模型與基本開發模式
5.Storm數據流分組
6.Storm可靠性保證與Acker機制
7.Storm應用案例分析與實踐：Storm集群安裝部署，Storm程序開發運行操作實踐，Storm與Hadoop集群的集成
8.流數據處理工具Spark Streaming基本概念與數據模型
9.Spark Streaming工作機制
大數據ETL操作工具，與大數據分布式采集系統
1.Hadoop與DBMS之間數據交互工具的應用
2.Sqoop導入導出數據的工作原理，以及Sqoop工具的安裝部署與實踐操作，利用Sqoop實現MySQL與Hadoop集群之間的數據導入導出交互
3.Flume-NG數據采集系統的數據流模型與系統架構
4.Kafka分布式消息訂閱系統的應用介紹與平臺架構，及其使用模式

第三天
下午面向OLTP型應用的NoSQL數據庫及應用實踐
1.關系型數據庫瓶頸，以及NoSQL數據庫的發展，概念，分類，及其在半結構化和非結構化數據場景下的適用范圍
2.列存儲NoSQL數據庫Hbase簡介與數據模型剖析
3.Hbase分布式集群系統架構與讀寫機制，ZooKeeper分布式協調服務系統的工作原理與應用
4.Hbase表設計模式與primary key設計規范
5.Hbase分布式集群安裝、部署與操作實踐
6.文檔NoSQL數據庫MongoDB簡介與數據模型剖析
7.MongoDB集群模式、讀寫機制與常用API操作
8.Cassandra分布式數據庫的平臺架構以及關鍵技術
9.Cassandra一致性哈希算法與數據分布策略，以及NWR策略
10.鍵值型NoSQL數據庫Redis簡介與數據模型剖析
11.Redis多實例集群架構與關鍵技術
12.NewSQL數據庫技術簡介及其適用場景
大數據項目選型、實施、優化等問題交流討論大數據項目的需求分析、應用實施、系統優化，以及解決方案等咨詢與交流討論
第四天學習考核與業內經驗交流