培 训 机 构 介 绍 中 科 普 开 是 国 内 首 家 致 力 于 IT 新 技 术 领 域 的 领 航 者, 专 注 于 云 计 算 大 数 据 物 联 网 移 动 互 联 网 技 术 的 培 训, 也 是 国 内 第 一 家 开 展 Hadoop 云 计 算 的 培
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- 泓颔 邹
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1 Hadoop 2.0 培 训 Hadoop 2.0Training Hadoop 2.0 运 维 与 开 发 实 战 培 训 邀 请 函
2 培 训 机 构 介 绍 中 科 普 开 是 国 内 首 家 致 力 于 IT 新 技 术 领 域 的 领 航 者, 专 注 于 云 计 算 大 数 据 物 联 网 移 动 互 联 网 技 术 的 培 训, 也 是 国 内 第 一 家 开 展 Hadoop 云 计 算 的 培 训 机 构 中 科 普 开 长 期 致 力 于 企 业 培 训 及 咨 询 服 务, 目 前 已 成 功 举 办 800 多 次 企 业 公 开 课 培 训 50 多 次 企 业 内 训, 现 已 成 为 国 内 最 大 的 云 计 算 大 数 据 人 才 培 养 基 地, 拥 有 全 国 最 多 范 围 最 广 的 就 业 保 障 体 系 中 科 普 开 拥 有 强 大 的 实 战 专 家 团 队, 自 主 研 发 的 普 云 云 平 台, 是 工 信 部 权 威 机 构 的 合 作 单 位 是 中 关 村 互 联 网 产 业 联 盟 单 位 是 Hadoop 大 会 云 计 算 大 会 特 邀 合 作 伙 伴 拥 有 全 国 2000 多 家 云 计 算 大 数 据 方 向 合 作 企 业, 每 年 有 数 十 万 学 员 受 益, 数 千 家 企 业 好 评 实 战 班 介 绍 海 量 的 信 息 充 斥 着 IT 世 界 根 据 IDC 的 一 份 名 为 数 字 宇 宙 的 报 告, 预 计 到 2020 年 全 球 数 据 使 用 量 将 会 达 到 35.2ZB 在 如 此 海 量 的 数 据 面 前, 处 理 数 据 的 效 率 就 是 企 业 的 生 命 继 Cloudera Hortonworks 之 后 Intel 也 于 今 年 发 布 了 Hadoop 商 用 版 本, 大 数 据 技 术 将 围 绕 大 数 据 基 础 架 构 构 建 与 上 层 应 用 生 态 系 统 展 开, 解 决 大 规 模 数 据 引 发 的 问 题, 探 索 大 数 据 基 础 的 解 决 方 案, 激 发 数 据 挖 掘 带 来 的 竞 争 力 我 们 将 邀 请 在 大 数 据 基 础 架 构 与 应 用 环 节 上 有 丰 富 经 验 的 讲 师 们 为 大 家 分 享, 激 发 更 多 在 传 统 企 业 应 用 新 兴 行 业 拓 展 的 创 新
3 我 们 的 优 势 国 内 最 系 统 的 Hadoop 课 程 国 内 规 模 最 大 培 训 人 数 最 多 国 内 最 人 性 化 的 增 值 服 务 独 家 研 究, 国 内 首 创 的 系 统 课 程,100% 知 识 产 权,30 次 改 版 升 级 多 年 Hadoop 培 训 经 验, 涵 盖 20 多 个 细 分 行 业, 帮 助 企 业 搭 建 大 数 据 平 台 首 家 将 Hadoop 技 术 和 企 业 需 求 加 教 学 方 案 完 美 结 合 集 教 育 服 务 于 一 体 公 开 课 花 絮 查 看 更 多 内 训 花 絮 查 看 更 多
4 培 训 大 纲 ( 备 注 : 本 课 程 属 于 动 手 实 验 课 程, 提 供 4GB 数 据 供 实 验 使 用 ; 有 完 整 的 实 验 数 据 和 实 验 环 境, 为 了 使 实 验 具 有 连 贯 性, 我 们 设 计 了 不 同 的 实 验 场 景, 即 hadoop 安 装 实 验 和 安 装 部 署 好 hadoop 的 2 套 实 验 平 台 供 学 员 学 习 使 用 ) 课 程 主 题 主 要 内 容 精 彩 案 例 大 数 据 背 景 及 Hadoop 出 现 的 契 机 Hadoop 概 述 电 信 手 机 上 网 日 志 分 析 Hadoop 生 态 系 统 移 动 GPRS 上 网 日 志 查 询 系 统 Hadoop 的 Hadoop V1 核 心 组 件 原 理 和 架 构 介 绍 : 分 布 式 文 件 系 统 HDFS 和 计 算 框 架 MapReduce 某 省 份 联 通 网 络 不 良 信 息 检 测 系 统 国 土 资 源 部 门 下 属 单 位 非 结 构 离 线 网 格 分 析 平 台 前 世 今 生 Hadoop V1 部 署 角 色 介 绍 Hadoop V1 vs. Hadoop V2 某 银 行 海 量 数 据 统 一 分 析 平 台 某 视 频 公 司 用 户 属 性 精 分 系 统 Hadoop 版 本 发 展 历 史 交 通 某 下 属 单 位 实 时 计 算 平 台 Hadoop 的 行 业 应 用 案 例 分 析 湖 南 某 知 名 电 台 电 视 节 目 推 荐 系 统 Hadoop 与 云 计 算 大 数 据 的 关 系 安 装 HadoopV Hadoop V2 核 心 组 件 简 单 介 绍 Hadoop V2 部 署 角 色 简 单 介 绍 Hadoop V2 试 验 集 群 的 部 署 结 构 Hadoop V2 安 装 依 赖 关 系 Hadoop V2 生 产 环 境 的 部 署 结 构 Hadoop V2 集 群 部 署 Hadoop V2 高 可 用 配 置 方 法 Hadoop V2 集 群 简 单 测 试 方 法 Hadoop V2 集 群 异 常 Debug 方 法 Hadoop V2 安 装 部 署 实 验 Red hat Linux 基 础 环 境 搭 建 Hadoop V2 单 机 系 统 版 本 安 装 配 置 Hadoop V2 集 群 系 统 版 本 安 装 和 启 动 配 置 使 用 Hadoop MapReduceV2 样 例 代 码 快 速 测 试 系 统 Hadoop V2 配 置 文 件 core-site.xml, hdfs-site.xml,mapred-site.xml 和 yarn-site.xml 详 解 Hadoop V2 环 境 变 量 hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh 详 解 2 单 机 环 境 & 模 拟 线 上 环 境,Hadoop V2 集 群 安 装 Hadoop V2 集 群 初 始 化 启 动 和 停 止 操 作 结 合 修 改 Hadoop V2 配 置 文 件, 讲 解 Hadoop 运 维 和 优 化 真 实 集 群 下 验 证 Hadoop 启 动 是 否 成 功 及 实 际 启 动 部 署 问 题 现 场 解 决 Hadoop YARN 架 构 设 计 和 核 心 概 念 YARN 出 现 的 背 景 YARN 的 设 计 思 想 和 基 本 概 念 YARN 的 基 础 架 构 YARN 的 工 作 流 程 YARN 基 础 类 库 详 解 YARN 核 心 模 块 ApplicationMaster 详 解 YARN 核 心 模 块 ResourceManager 剖 析 YARN 核 心 模 块 NodeManager 详 解 Hadoop V2 资 源 调 度 器 详 细 介 绍 基 于 YARN 的 应 用 程 序 设 计 和 简 单 实 现 案 例 YARN 使 用 的 第 三 方 类 库, 包 含 通 信 服 务 时 间 状 态 等 从 资 源 管 理 角 度 理 解 YARN 框 架 ApplicationMaster 核 心 源 码 ResourceManager 核 心 源 码 NodeManager 核 心 源 码
5 MapReduce V2 基 本 架 构 原 理 和 相 关 角 色 介 绍 MapReduce V1 和 MapReduce V2 Hadoop Streaming 和 Java MapReduce V2 编 程 MapReduce V2 中 MRAppMaster 的 工 作 流 程 的 差 异 MapReduce V2 作 业 生 命 周 期 理 解 利 用 Combiner 来 减 少 中 间 数 据 MapReduce V2 资 源 调 度 理 解 编 写 Partitioner 来 优 化 负 载 平 衡 MapReduce V2 作 业 恢 复 和 推 测 执 行 机 制 介 直 接 访 问 Hadoop 分 布 式 文 件 系 统 HDFS 绍 MapReduce V2 的 join 操 作 MapRedu 剖 析 MapReduce V2 样 例 程 序 代 码 流 程 基 本 MapReduce V2 API 概 念 辅 助 排 序 在 Reducer 方 的 合 并 定 制 开 发 Writables 和 WritableComparable 高 级 ce V2 高 级 驱 动 代 码 Mapper Reducer Hadoop 流 在 MapReduce V2 中 的 使 用 类 使 用 SequenceFiles 和 Avro 文 件 保 存 二 进 制 数 据 编 程 使 用 Eclipse 进 行 快 速 开 发 MapReduce V2 的 编 程 优 化 定 制 开 发 InputFormats 和 OutputFormat 基 于 MapReduce V2 的 海 量 日 志 分 析 满 足 解 决 实 际 数 据 分 析 问 题 的 高 级 MapReduce V2 多 语 言 编 程 实 践 熟 悉 Java 编 程 IDE Eclipse MapReduce V2 wordcount 实 例 测 试 MapReduce V2 wordcount 源 代 码 查 看 讲 解 MapReduce V2 实 现 单 词 统 计 扩 展 代 码 逻 辑 并 测 试 结 果 基 于 MapReduce V2 编 写 海 量 日 志 的 简 单 分 析 需 求 基 于 Hadoop V2 的 Hive/Pig Hive 和 Pig 架 构 和 理 论 基 础 Hive 的 作 用 和 原 理 说 明 Hadoop 仓 库 和 传 统 数 据 仓 库 的 协 作 关 系 Hadoop/Hive 仓 库 数 据 数 据 流 基 于 Hadoop V1 和 V2 使 用 Hive 和 Pig 等 工 具 的 异 同 Hive 部 署 和 安 装 Hive Cli 的 基 本 用 法 HQL 基 本 语 法 使 用 Oozie 的 动 机 Oozie 工 作 流 定 义 格 式 使 用 JDBC 连 接 Hive 进 行 查 询 和 分 析 使 用 正 则 表 达 式 加 载 数 据 HQL 高 级 语 法 编 写 UDF 函 数 编 写 UDAF 自 定 义 函 数 Pig Latin 编 程 实 例 Pig Latin 编 程 注 意 事 项 使 用 Sqoop 进 行 数 据 分 析 使 用 oozie 配 置 工 作 流 HUE 介 绍 动 手 安 装 Hive Pig, 并 验 证 是 否 安 装 成 功 开 发 技 巧 现 场 解 决 启 动 部 署 问 题, 并 总 结 解 决 问 题 的 方 法 使 用 Hive 创 建 自 己 的 数 据 仓 库 使 用 Hive 在 数 据 仓 库 上 进 行 增 删 改 查 操 作 使 用 Pig Latin 进 行 编 程 使 用 Pig 上 进 行 增 删 改 查 操 作
6 NoSQL 数 据 库 与 关 系 数 据 库 的 对 比 基 于 列 簇 的 NoSQL HBase 存 储 逻 辑 结 构 介 绍 HBase 与 其 他 NoSQL 的 比 较 列 式 存 储 核 心 :LSM 日 志 系 统 :WAL 集 群 下 安 装 部 署 HBase HBase 简 介 和 架 构 启 动 HBase 和 启 动 顺 序 HBase 核 心 知 识 点 如 何 通 过 命 令 和 WebUI 验 证 启 动 是 否 成 功 HBase HBase 高 级 应 用 HBase 应 用 场 景 通 过 HBase Shell 增 删 改 查 数 据 通 过 HBase Shell 进 行 管 理 表 和 Region 操 作 (Hadoop HBase(For Hadoop V2) 安 装 部 署 启 动 通 过 HBase Shell 执 行 Java 类 中 方 法 解 决 Master 单 点 问 题 V2) 海 量 实 HBase 常 用 接 口 和 SQL 引 擎 层 实 战 新 进 展 新 技 术 Native Java 增 删 改 查 实 战 Thrift&Thrift2 增 删 改 查 实 战 时 处 理 实 基 于 Hadoop V1 和 V2 使 用 HBase 的 异 同 HBase 调 优 MapReduce 访 问 HBase 编 程 实 战 数 据 批 量 导 入 (Bulk Load) 实 战 战 技 巧 读 写 优 化 中 需 要 参 数 的 调 整 hbase-site.xml 参 数 调 优 JVM 优 化 中 需 要 调 整 的 参 数 split & compact 优 化 相 关 参 数 表 设 计 优 化 相 关 参 数 HBase 客 户 端 优 化 相 关 参 数 监 控 工 具 使 用 方 法 及 注 意 事 项 动 手 安 装 HBase, 并 验 证 是 否 安 装 成 功 现 场 解 决 启 动 部 署 问 题, 总 结 解 决 问 题 的 方 法 使 用 HBase 设 计 特 定 需 求 下 的 表 结 构 使 用 Java API 对 HBase 进 行 增 删 改 查 操 作 什 么 是 实 时 流 计 算 拓 扑 结 构 Topology 介 绍 实 时 流 框 Storm 是 什 么 Storm 核 心 组 件 数 据 源 Spout Bolt 流 概 念 Stream 和 Stream Grouping 架 Storm Storm 特 性 Storm 应 用 于 什 么 场 景 运 行 任 务 Task Work 消 息 和 事 务 on YARN Storm 核 心 概 念 和 数 据 流 模 型 在 YARN 上 安 装 Storm 数 据 流 模 型 重 点 讲 解 安 装 Storm 过 程 中 注 意 的 问 题 (Hadoop 运 行 基 于 Storm 的 编 程 实 例 Storm 监 控 工 具 介 绍 V2) 实 战 技 巧 动 手 安 装 Spark on YARN, 并 验 证 是 否 安 装 成 功 现 场 解 决 启 动 部 署 问 题, 并 总 结 解 决 问 题 的 方 法 导 入 数 据, 并 使 用 Java 语 言 编 程 进 行 查 询 操 作 Spark 生 态 系 统 概 述 与 编 程 模 型 Spark 生 态 系 统 概 述 内 存 计 算 Spark 运 行 时 模 型 简 介 Spark 运 行 模 式 深 入 Spark 核 心 架 构 RDD
7 框 架 在 YARN 上 安 装 Spark Spark 集 群 配 置 介 绍 缓 存 策 略 介 绍 transformation Spark on Spark 多 语 言 编 程 Spark 案 例 介 绍 action lineage YARN 容 错 处 理 宽 依 赖 与 窄 依 赖 (Hadoop Spark on Yarn 原 理 Spark on Yarn 实 践 V2) 实 战 技 Python 简 介 PySpark API 巧 使 用 Python 编 写 Spark 程 序 Spark with Java 动 手 安 装 Storm on YARN, 并 验 证 是 否 安 装 成 功 现 场 解 决 启 动 部 署 问 题, 总 结 解 决 问 题 的 方 法 根 据 特 定 需 求 设 计 并 用 Java 语 言 实 现 Topology, 并 部 署 验 证 编 程 逻 辑 培 训 特 色 注 重 应 用, 分 析 国 内 实 际 情 况, 结 合 国 际 国 内 成 功 经 验 Hadoop 采 用 实 战 的 项 目, 让 学 员 在 短 时 间 内 掌 握 Hadoop 的 搭 建 与 配 置 并 进 行 高 效 的 大 数 据 清 洗 和 分 析 培 训 对 象 各 地 政 府 云 计 算 物 联 网 产 业 相 关 负 责 人, 各 企 业 CIO 信 息 中 心 负 责 人 技 术 总 监, 云 计 算 中 心 负 责 人, 云 计 算 产 业 投 资 团 队, 云 计 算 应 用 开 发 商, 云 计 算 硬 件 设 备 供 应 商, 云 服 务 提 供 商, 高 校 科 研 院 所 云 计 算 项 目 负 责 人 各 企 业 大 数 据 架 构 师 工 程 师 技 术 总 监 数 据 挖 掘 负 责 人 游 戏 公 司 数 据 负 责 人 数 据 挖 掘 开 发 工 程 师 讲 师 介 绍 讲 师 来 自 大 数 据 行 业 知 名 企 业 的 一 线 专 家, 拥 有 丰 富 的 工 程 技 术 经 验, 从 事 大 数 据 的 大 型 项 目, 拥 有 资 深 的 技 术 底 蕴 和 专 业 背 景, 并 结 合 实 际 互 动 答 疑
8 资 历 背 景 国 内 某 影 音 公 司 数 据 部 门 高 级 软 件 工 程 师, 拥 有 10 年 以 上 的 开 发 和 运 维 工 作 经 验 负 责 公 司 整 体 Hadoop 数 据 集 群 平 台 的 部 署 运 维 性 能 优 化 工 作, 以 及 基 于 Python 和 Hive 的 Map/Reduce 程 序 研 发 对 Hadoop 及 其 周 边 生 态 系 统 如 Hive,HBase,Mahout,Zookeeper 等 有 较 深 入 研 究, 对 集 群 系 统 的 监 控, 高 负 载, 高 可 用 有 丰 富 的 相 关 经 验, 致 力 于 Hadoop 和 *BSD 在 中 国 的 普 及 和 推 广 个 人 成 就 世 界 首 款 GPL 协 议 开 源 Hive web 管 理 查 询 工 具 phphiveadmin 唯 一 作 者 向 磊 精 通 Linux,FreeBSD,OpenBSD,AIX 等 *NIX 类 操 作 系 统 精 通 PHP,Python,Mysql 等 web 相 关 技 术, 熟 悉 shell,r 语 言 世 界 首 款 GPL 协 议 开 源 Hadoop web 部 署 管 理 监 控 系 统 EasyHadoop 作 者, 国 内 最 大 的 Hadoop 在 线 社 区 EasyHadoop 开 源 社 区 创 办 者 目 前 开 发 的 软 件 用 户 众 多, 不 乏 各 大 知 名 互 联 网 公 司, 包 括 迅 雷, 优 酷, 360 安 全 卫 士, 窝 窝 团, 趣 游, 风 行, 即 刻 搜 索, 江 西 电 信, 网 秦 安 全, 新 浪 微 博 等, 国 外 公 司 下 载 使 用 同 样 广 泛 源 码 在 Github.com 上 被 follow 和 fork 数 量 是 Apache 基 金 会 开 源 项 目 Ambari 的 数 倍 资 历 背 景 原 Answers.com 搜 索 部 门 架 构 师, 目 前 担 任 某 视 频 公 司 数 据 平 台 架 构 师, 一 直 致 力 于 大 数 据 行 业 相 关 技 术 的 研 究, 曾 先 后 在 淘 宝 Answers.com 从 事 垂 直 搜 索 大 数 据 分 析 挖 掘 和 平 台 建 设 等 方 向 的 研 发, 对 Hadoop 生 态 系 统, 特 别 是 Hive HBase Mahout 等 开 源 框 架 的 业 务 应 用 可 靠 性 基 础 架 构 和 高 级 应 用 等 方 面 有 着 丰 富 经 验 活 跃 于 Hadoop 的 开 源 社 区, 如 EasyHadoop ChinaHadoop 数 据 公 益 大 学 等 马 延 辉 项 目 大 部 分 属 于 互 联 网 领 域, 项 目 对 性 能, 特 别 是 实 时 性 稳 定 性 可 用 性 的 要 求 非 常 高, 参 与 咨 询 和 实 施 的 项 目 涉 及 地 质 交 通 气 象 等 诸 多 领 域 此 外 开 源 了 若 干 项 目 深 受 业 界 认 可, 如 Ella hbase-secondary-index
9 项 目 经 验 海 量 数 据 实 时 计 算 系 统 项 目 描 述 : 实 时 计 算 系 统 的 基 础 平 台, 基 于 Scribe Nginx Kafka HBase 等 技 术, 致 力 于 提 高 HBase 的 工 作 效 率, 解 决 高 并 发 瓶 颈 同 时 为 以 后 的 业 务 扩 展 打 好 基 础, 提 供 通 用 的 对 外 接 口, 让 数 据 的 输 入 输 出 处 理 更 加 安 全 快 速 也 为 以 后 推 荐 分 钟 级 别 的 实 时 计 算 做 好 准 备 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 重 要 模 块 实 现 用 户 精 分 系 统 项 目 描 述 : 为 2 亿 用 户 和 10 万 影 片, 建 立 属 性 库 及 后 台 查 询 系 统, 将 为 推 荐 系 统 提 供 最 基 本 的 数 据 积 累, 也 为 以 后 对 这 些 数 据 进 行 深 度 的 挖 掘 分 析, 给 用 户 带 来 更 好 的 推 荐 体 验 提 供 帮 助 同 时 还 能 够 满 足 其 他 业 务 对 用 户 精 分 的 扩 展 需 求, 为 各 个 产 品 线 提 供 个 性 化 支 持 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 重 要 模 块 实 现 手 机 端 混 合 推 荐 系 统 项 目 描 述 : 使 用 Item-based 协 同 过 滤 和 基 于 内 容 的 推 荐 算 法, 为 暴 风 移 动 客 户 端 提 供 个 性 化 推 荐 和 影 片 推 荐 两 类 数 据 源 其 中,Item-based 算 法 基 于 Mahout, 基 于 内 容 推 荐 属 于 完 整 实 现 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 重 要 模 块 实 现 HBase 监 控 系 统 Ella 项 目 描 述 :HBase 监 控 WEB 系 统, 采 用 J2EE 架 构, 提 供 表 级 别 Region 级 别 监 控 Zookeeper 监 控 等 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 完 整 独 立 实 现 地 调 网 格 大 数 据 平 台 项 目 描 述 : 地 调 网 格 大 数 据 平 台 (InterCloud) 是 基 于 地 域 分 散 的 网 格 结 点, 采 集 和 聚 合 各 结 点 数 据, 对 其 进 行 一 体 化 组 织 与 协 调 处 理, 具 备 按 需 服 务 的 能 力, 具 备 中 控 结 点 统 一 监 控 管 理 子 结 点 能 力 的 海 量 数 据 存 储 和 底 层 服 务 平 台 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 研 究, 重 要 模 块 实 现
10 中 文 搜 索 引 擎 系 统 项 目 描 述 : 基 于 Hadoop 和 Solr 构 建 中 文 全 文 搜 索 系 统, 该 系 统 能 承 载 PB 级 别 中 文 资 料 的 快 速 全 文 检 索 和 多 条 件 组 合 查 询, 并 且 针 对 特 定 业 务 进 行 定 制 化 开 发 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 研 发 化 妆 品 个 性 化 推 荐 项 目 项 目 描 述 : 建 立 用 户 影 片 属 性 库 及 后 台 查 询 系 统, 将 为 推 荐 系 统 提 供 最 基 本 的 数 据 积 累, 也 为 以 后 对 这 些 数 据 进 行 深 度 的 挖 掘 分 析, 给 用 户 带 来 更 好 的 推 荐 体 验 提 供 帮 助 同 时 还 能 够 满 足 其 他 业 务 对 用 户 精 分 的 扩 展 需 求, 为 各 个 产 品 线 提 供 个 性 化 支 持 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 研 发 项 目 经 历 用 户 精 分 系 统 海 量 数 据 实 时 计 算 系 统 HBase 监 控 项 目 Ella HBase 二 级 索 引 项 目 数 据 平 台 整 体 迁 移 手 机 端 综 合 推 荐 系 统 某 视 频 指 数 项 目 数 据 魔 方 产 品 化 妆 品 个 性 化 推 荐 项 目 问 答 类 网 站 主 题 搜 索 系 统 中 文 全 文 搜 索 引 擎 系 统 地 调 网 格 大 数 据 平 台 资 历 背 景 IBM 中 国 研 究 院 研 究 员, 主 要 从 事 大 数 据 系 统 性 能 分 析 与 优 化 方 面 的 技 术 研 发 工 作 他 参 与 过 的 项 目 主 要 包 括 IBM BigInsights 软 件 在 Power 服 务 器 上 的 软 硬 件 协 同 优 化,MapReduce 性 能 分 析 与 调 优 工 具, 高 性 能 FPGA 加 速 器 在 大 数 据 平 台 上 的 应 用 等 在 国 际 顶 级 会 议 和 期 刊 上 发 表 过 多 篇 海 量 数 陈 冠 诚 据 处 理 技 术 相 关 的 论 文, 并 拥 有 六 项 大 数 据 领 域 的 技 术 专 利 他 同 时 还 是 程 序 员 杂 志 的 技 术 作 者, 分 享 过 多 篇 分 布 式 计 算, 大 数 据 处 理 技 术 等 方 面 的 技 术 文 章
11 项 目 经 验 某 大 型 银 行 的 HBase 海 量 数 据 加 载 性 能 分 析 与 调 优 项 目 描 述 : 某 大 型 银 行 的 HBase 大 数 据 系 统 需 要 加 载 40 亿 条 数 据 记 录, 该 项 目 要 目 标 是 实 现 数 据 加 载 速 度 的 性 能 优 化, 以 最 大 化 该 大 数 据 系 统 的 资 源 利 用 率 责 任 描 述 : 性 能 分 析 架 构 设 计, 重 要 模 块 实 现 海 量 数 据 排 序 的 性 能 分 析 与 优 化 项 目 描 述 : 挑 战 1TB 海 量 数 据 排 序 在 10 台 节 点 上 的 性 能 极 限, 最 终 结 果 达 到 业 界 最 优 水 平 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 重 要 模 块 实 现 基 于 FPGA 加 速 的 大 数 据 平 台 设 计 与 实 现 项 目 描 述 : 设 计 与 实 现 基 于 FPGA 的 大 数 据 平 台 加 速 技 术 方 案, 其 目 标 是 能 在 节 省 成 本 的 前 提 下 实 现 更 优 的 大 数 据 系 统 吞 吐 量 责 任 描 述 : 架 构 设 计 与 重 要 模 块 实 现, 性 能 评 测 与 分 析 MapReduce 性 能 分 析 与 调 优 工 具 的 设 计 与 实 现 项 目 描 述 : 设 计 与 实 现 能 对 MapReduce 应 用 进 行 全 面 的 性 能 分 析 的 工 具, 该 项 目 已 经 产 品 化. 责 任 描 述 : 架 构 设 计, 重 要 模 块 实 现 报 名 须 知 培 训 时 间 :7 月 26 日 --28 日, 共 3 天 (25 日 全 天 报 到 ) 培 训 地 点 : 广 州 相 关 费 用 : 培 训 费 4800 元 ( 含 培 训 费 资 料 费 考 试 费 证 书 费 午 餐 费 讲 义 光 盘 费 等 ) 需 要 住 宿 学 员 请 提 前 通 知, 可 统 一 安 排, 费 用 自 理 颁 发 证 书 : 参 加 相 关 培 训 并 通 过 考 试 的 学 员, 可 以 获 得 : 1. 工 业 和 信 息 化 部 颁 发 Hadoop 开 发 工 程 师 培 训 证 书 该 证 书 可 在 工 信 部 相 关 网 站 查 询, 可 作 为 能 力 评 价 考 核 和 任 职 的 重 要 依 据 2. 中 科 普 开 培 训 中 心 颁 发 的 Hadoop 高 级 开 发 工 程 师 培 训 证 书 赠 送 礼 包 :X-hadoop: 参 加 培 训 获 得 免 费 赠 送 的 最 新 X-hadoop 软 件 管 理 平 台 食 宿 安 排 : 食 宿 统 一 协 助 安 排, 费 用 自 理
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Ver 1.0 版 本 目 录 第 一 章 当 大 数 据 遇 上 SSD 01 第 二 章 广 东 移 动 运 用 Hadoop 创 新 应 用 04 第 三 章 第 四 章 第 五 章 第 六 章 第 七 章 第 八 章 第 九 章 第 十 章 如 何 利 用 大 数 据 分 析 提 升 垃 圾 短 信 过 滤 效 果 广 东 电 信 用 大 数 据 重 构 室 内 网 优 大 数 据 提 升
More information目 录 1 不 断 开 发 工 具 以 管 理 大 数 据...2 1.1 Hadoop* 简 介 : 支 持 从 大 数 据 中 获 得 出 色 价 值 的 可 靠 框 架... 2 1.2 大 数 据 技 术 的 行 业 生 态 系 统... 2 2 在 关 键 组 件 中 实 现 平 衡...
白 皮 书 英 特 尔 固 态 硬 盘 英 特 尔 以 太 网 融 合 网 络 英 特 尔 Hadoop* 发 行 版 软 件 应 用 大 数 据 技 术 获 得 近 实 时 分 析 巨 大 成 效 1 平 衡 的 基 础 设 施 使 工 作 负 载 完 成 时 间 从 4 小 时 缩 短 为 7 如 今, 基 于 广 泛 可 用 的 计 算 存 储 和 网 络 组 件 的 改 进, 商 业 学 术
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IT@Intel 白 皮 书 英 特 尔 IT 部 门 大 数 据 和 商 业 智 能 2013 年 10 月 英 特 尔 IT 部 门 实 施 Apache Hadoop* 英 特 尔 分 发 版 软 件 的 最 佳 实 践 要 点 概 述 仅 在 五 周 之 内, 我 们 就 实 施 了 基 于 Apache Hadoop* 英 特 尔 分 发 版 的 低 成 本 可 完 全 实 现 的 大 数
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关 于 举 办 Hadoop 大 数 据 及 海 量 数 据 挖 掘 应 用 工 程 师 培 训 班 的 通 知 随 着 云 时 代 的 来 临, 大 数 据 技 术 将 具 有 越 来 越 重 要 的 战 略 意 义 大 数 据 分 析 与 挖 掘 技 术 已 经 渗 透 到 每 一 个 行 业 和 业 务 职 能 领 域, 逐 渐 成 为 重 要 的 生 产 要 素, 人 们 对 于 海 量 数
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