北京、上海、广州、成都长期开班;南京、杭州、芜湖定期开班 12月上海开班时间:管理员周末班(12月12-13日;12月19-20日) 开发者脱产班(12月28-31日) 【其他课程安排请咨询】15000519329(陈老师) 课程内容: 【Cloudera ApacheHadoop管理员课程】 课时:4天 学习系统管理的概念和Apache Hadoop的最佳实践, 从安装和配置到负载均衡和调优。 这个4天的的课程通过动手时间来赋予你部署的经验, 以及更多的安全方面的经验和故障排除。 课程结束后,学员被鼓励去参加Cloudera和Apache Hadoop管理员(CCAH)考试。 【课程内容】 1、Hadoop分布式文件系统(HDFS) 2、YARN/MapReduce的工作原理 3、如何优化Hadoop机群所需要的硬件配置 4、搭建Hadoop机群所需要考虑的网络因素 5、Hadoop机群维护和控制 6、如何利用Hadoop配置选项进行系统性能调优 7、如何利用FairScheduler为多用户提供服务级别保障 8、Hadoop机群维护和监控 9、如何使用Flume从动态生成的文件加载到Hadoop 10、如何使用Sqoop从关系型数据加载数据 11、Hadoop生态系统工具(如Hive、Impala、Pig和Base) 【学员基础】 具备基本Linux系统管理经验。不需要事先掌握Hadoop相关知识。 【授课形式】 案例教学+上机实践 【Cloudera Apache Hadoop程序员课程】 课时:4天 学习Hadoop分布式文件系统(HDFS)基础和MapReduce框架以及如何利用其API来编写程序, 讨论为更大型的工作流程而设计技术。 这门4天的课程涵盖了为MapReduce程序修复漏洞和优化性能所需的高级技巧。 程序员课程也引入了Apache生态项目比如Hive、Pig、HBase、Flume和Oozie。 在完成课程后,学员被鼓励参加Cloudera认证Apache Hadoop程序员(CCDH)考试。 【课程内容】 1、MapReduce与HDFS内核知识以及如何编写MapReduce程序 2、Hadoop开发的最佳实践,调试、实现工作流及通用算法 3、如何利用Hive、Pig、Sqoop、Flume、Oozie及其他Hadoop的组件 4、按需定制WritableComparables与InputFormats处理复杂的数据类型 5、利用MapReduce编写、执行连接操作以整合不同数据集合 6、用于现实世界 数据分析所需的高级HadoopAPI主题 7、用Java写MapReduce程序,用Streaming写MapReduce程序 8、调试MapReduce代码的策略,利用localjobrunner在本地测试MapReduce代码 9、Partitioners和Reducers如何一起工作,定制化Partitioners 10、定制Writable和WritableComparable 11、用SequenceFile和Avro数据文件存储二进制数据 【学员基础】 该课程适合具有一定编程经验的程序开发人员。由于课程中需要完成Hadoop相关编程练习,熟悉Java者优先 【授课形式】 案例教学+上机实践 【Cloudera 数据分析课程】 课时:4天 针对任何需要在Hadoop上实时地通过SQL和熟悉的脚本来管理、操纵和查询大型复杂数据的人。 学习Apache Pig、Apache Hive和Cloudera Impala如何通过过滤联接和其他用户自定义的功能 来支持数据的转型和分析。 【课程内容】 1、Hadoop生态圈、实验场景介绍、用Hadoop工具导入数据 2、pig的特性、使用案例、和pig交互、pig Latin语法、Field定义、用pig执行ETL流程 3、pig处理复杂数据,复杂/nested嵌套的数据类型、用pig分析广告战役的数据 4、pig的多数据组操作,pig链接多数据组、用pig分析离散的数据组 5、用流处理和UDFs扩展pig,Macros和Imports、contributed functions,用其他语言和pig一起处理数据 6、pig故障排查和优化,用web界面排查一个故障的任务、Data采样和故障排查、理解执行计划、提高pig任务性能 7、hive表结构和数据储存、对比hive和传统数据库、hive vs.pig、hive使用案例 8、hive的关系数据分析、数据管理、文本处理、优化及扩展,在shell、脚本和hue上运行hive查询 9、impala和hive、pig、关系数据库的不同、使用impala shell 10、采样impala分析数据,过滤、排序and limiting results,提升impala性能,impala的交互式分析 11、对比map reduce、pig、hive、impala和关系数据库 【学员基础】 该课程适合有SQL经验和基本UNIX和Linux命令的数据分析师、业务分析师和管理员 事先无需Java和Apache Hadoop的经验 【授课形式】 案例教学+上机实践
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