大数据处理与优化最佳实践培训
课程安排
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主题
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内容见要
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第一部分
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海量数据处理系统
的架构设计
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这个部分主要讲解海量数据处理的架构设计,针对海量数据的问题设计海量数据的架构解决方案。
Ø 海量数据处理的系统场景
Ø 大数据时代的数据架构解决方案
Ø 海量数据处理的架构汇总
Ø 8种海量数据处理的架构设计比较
Ø 分布式系统架构的海量数据处理设计
Ø 海量数据处理设计
典型案例分析:
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NoSQL的实践应用
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NoSQL综述解决的实际问题
关系数据库暴露的问题
n High performance并发要求
n Huge Storage的存取
n High Scalability的服务器分布要求
n High Availability的服务器健壮要求
关系型数据库失效的场景
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
NoSQL设计模型分析
n K-V模型的Column设计
n Document模型的B Tree设计
n Object模型的基于Object数据访问设计
NoSQL实例分析
n Apache Hbase架构解析
n Facebook Cassandra架构解析
n Google BigTable架构解析
典型案例分析:
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进入Hadoop的精彩世界
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文件存储-HDFS
HDFS-工作原理
数据计算MapReduce
MapReduce工作原理
SQL分析-Hive
海量实时读写-HBase
工作流调度-Ooize
分布式协调系统—Zookeeper
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第二部分
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Hadoop部署与编程
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Hadoop版本介绍与选择
Hadoop部署实践
Hadoop安装文件构成与配置体系
机器硬件建议配置
系统环境配置
基本参数配置与说明
进程分布规划与启动
Hadoop基本使用操作
HDFS
权限
MapReduce
HDFS编程
开发环境准备
读文件
写文件
Hadoop系统容灾策略
Hadoop资源调度策略
Hadoop安全
Hadoop系统监控与报警策略
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Hive架构及实践案例沙盘演练
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Hive系统部署与搭建
Hive工作机制
基于Hive的网站日志分析示例
Hive的用户自定义函数开发
Hive底层数据文件与数据压缩选择
n gzip
n bz2
n lzo
n rcfile
Hive运行参数调优
Hive程序编写性能建议
n MapJoin
n 数据倾斜
n Join顺序
n UDF编写注意事项
n 快速获取结果TopN
通过Explain观察Hive行为
典型案例分析
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第三部分
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Hadoop集群架构搭建及实践案例沙盘演练
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Hadoop集群架构搭建方法
Hadoop集群架构性能管理
HDFS,NameNode,DataNode的调优和节点扩展最佳实践
主要调优工具和性能监控工具
Hadoop集群对于硬件的要求和选型
Hadoop集群中对硬件、操作系统的调优方法
实际案例分析
基于Hadoop的集群解决方案
典型案例分析:
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MapReduce架构及实践案例沙盘演练
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MapReduce剖析
n MapReduce的原理和运行过程
n 构建MapReduce的开发环境
MapReduce案例实战
n 使用MapReduce的Java接口实现经典的WordCount
n wordcount运行过程解析
n MapReduce实现数据去重操作
n MapReduce实现数据排序
n MapReduce实现数据平均数据的计算
典型案例分析:
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HBase架构及实践案例沙盘演练
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为什么实用Hadoop/HBase
Hadoop的架构体系与HBase的应用关系
HBase的核心设计机制
HBase的使用场景?什么情况下使用HBase,为什么使用HBase,HBase使用带来的实践价值
关系型数据库与HBase
HBase的Client端
HBase架构分析
基于HBase项目架构设计
HBase开发环境搭建
入库和查询的设计与实现
统计功能的设计与实现
案例演练HBase的主体特性
n Features:Scalability实现
n HBaseFeatures:Column-Oriented实现
n High Performance Random R/W实现
n HBase Features: Scan Search实现
n HBase Features: High‐Availability实现
典型案例分析:
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