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        88 優(yōu)惠券
    
      
    
      
        2020年3月1日到期。滿(mǎn)
        200
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      • 參會(huì)報(bào)名
        • 
                
                
                
                
                
      • 會(huì)議介紹
        • 
                
                
      • 會(huì)議日程
        • 
                
                
      • 會(huì)議嘉賓
        • 
                
                
      • 參會(huì)指南
        • 
                
                
                

                
      • 
                    
         手機(jī)下單 手機(jī)掃碼下單
        
                    
                
        • 
                
                
                
                     
                
                
            
      
        
      
    
      
    
    
    
      
        
      
            
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            2020大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班（8月青島）
        更新時(shí)間：2020-07-31T13:53:56
        
      
    
      
    
    
      
        
      
            
      
                
                    
      
                        大會(huì)站點(diǎn)分布： 
       (點(diǎn)擊可切換)      
                        
                        
                    
      
                
                
      
                    
      
                        
                             

                                    
                                        2020大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班（8月青島）
                                    

                                
                                
                            
                            
      

                                
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                            課程認(rèn)證
                        
                            
      
                                2020大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班（8月青島）  已截止報(bào)名
                                
                            
      
                            
      
                                
                                    課程時(shí)間：
                                

                                2020-08-24 08:00至 2020-08-26 18:00結(jié)束
                            
      
                            
      
                                
                                    課程地點(diǎn)：
                                

                                
                                    青島 
                                    
                                        
                                        詳細(xì)地址會(huì)前通知
                                        
                                          

                                        
                                            周邊酒店預(yù)訂
                                        
                                    
                                
                            
       

                            
                            
      主辦單位： 北京中培偉業(yè)管理咨詢(xún)有限公司 
      
                            
                                
                            
                            
                                
                             
                            
                              		
                    
      
                
      
                
                
                
                
      
                
                
                
               
                
                
                
                
                
                
                
        
                
                 
                      
                
                
      
                    
                    
                    
                    
      
                        
      

                                
                                    
                                
                                
                                
                                

                                會(huì)議介紹
                                
                                

                            
                                
      
                                
                                    會(huì)議內(nèi)容
                                
                                
                                    主辦方介紹
                                
                                
                                                
                            
      
                            
                        
      
                        
      
                        
                        
      
                            
                            
                            
                            
      
                                
                                

                        

                        
                            2020大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班（8月青島）
                            
      2020大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算最佳實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班（8月青島）宣傳圖
      
                        

                        
                         


                        
                        
                                
                                
      
                                    
      
                                        
      • 培訓(xùn)地點(diǎn)
        青島
        成都
        北京
        廣州
        培訓(xùn)時(shí)間
        8月
        24-26
        10月
        26-28
        11月
        12-14
        12月
        22-24

        ???????培訓(xùn)收益
      通過(guò)此次課程培訓(xùn)，可使學(xué)習(xí)者獲得如下收益：
      1.深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢(shì)；
      2.了解業(yè)界市場(chǎng)需求和國(guó)內(nèi)外最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流，洞察大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值；
      3.理解大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案及業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考；
      4.掌握業(yè)界最流行的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系；
      5.掌握大數(shù)據(jù)采集技術(shù)；
      6.掌握大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)；
      7.掌握NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)；
      8.掌握大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；
      9.掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能（BI）技術(shù)；
      10.掌握大數(shù)據(jù)離線(xiàn)處理技術(shù)；
      11.掌握Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術(shù)；
      12.掌握基于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)；
      13.掌握大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識(shí)和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)；
      14.深入理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)和使用場(chǎng)景；
      15.嫻熟運(yùn)用Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿(mǎn)足實(shí)際項(xiàng)目需求；
      16.熟練地掌握基于Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、集群運(yùn)維管理和性能調(diào)優(yōu)技巧。
      17.掌握基于Flink的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)與批處理操作。
      • 培訓(xùn)特色
      1.課程培訓(xùn)業(yè)界最流行、應(yīng)用最廣泛的Hadoop、Spark和Flink大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。強(qiáng)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分布式集群架構(gòu)和核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和大數(shù)據(jù)集群運(yùn)維實(shí)踐、以及Hadoop、Spark與Flink大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用開(kāi)發(fā)與調(diào)優(yōu)的全過(guò)程沙盤(pán)模擬實(shí)戰(zhàn)。
      2.通過(guò)一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目及一組實(shí)際項(xiàng)目訓(xùn)練案例，完全覆蓋Hadoop、Spark與Flink生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)與運(yùn)維實(shí)踐。課堂實(shí)踐項(xiàng)目以項(xiàng)目小組的形式進(jìn)行沙盤(pán)實(shí)操練習(xí)，重點(diǎn)強(qiáng)化理解Hadoop、Spark與Flink大數(shù)據(jù)項(xiàng)目各個(gè)階段的工作重點(diǎn)，同時(shí)掌握作為大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理者的基本技術(shù)與業(yè)務(wù)素養(yǎng)。
      3.本課程的授課師資都是有著多年在一線(xiàn)從事Hadoop、Spark與Flink大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的資深講師，采用原理技術(shù)剖析和實(shí)戰(zhàn)案例相結(jié)合的方式開(kāi)展互動(dòng)教學(xué)、強(qiáng)化以建立大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案為主體的應(yīng)用開(kāi)發(fā)、技術(shù)討論與交流咨詢(xún)，在學(xué)習(xí)的同時(shí)促進(jìn)講師學(xué)員之間的交流，讓每個(gè)學(xué)員都能在課程培訓(xùn)過(guò)程中學(xué)到實(shí)實(shí)在在的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)體系，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)技能，具備實(shí)際大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目的動(dòng)手開(kāi)發(fā)實(shí)踐與運(yùn)維管理部署能力。授課過(guò)程中，根據(jù)學(xué)員需求，增設(shè)交流環(huán)節(jié)，可將具體工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題展開(kāi)討論，講師會(huì)根據(jù)學(xué)員的實(shí)際情況微調(diào)授課內(nèi)容，由講師帶著全部學(xué)員積極討論，并給出一定的時(shí)間讓學(xué)員上臺(tái)發(fā)言，現(xiàn)場(chǎng)剖析問(wèn)題的癥結(jié)，規(guī)劃出可行的解決方案。
      
                                    
      
                                    
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                                北京中培偉業(yè)管理咨詢(xún)有限公司
                                北京中培偉業(yè)管理咨詢(xún)有限公司
                                
      北京中培偉業(yè)管理咨詢(xún)有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“中培”）成立于2006年，其主營(yíng)業(yè)務(wù)面向大中型企業(yè)的IT規(guī)劃咨詢(xún)業(yè)務(wù)和面向高端IT人才的培訓(xùn)類(lèi)業(yè)務(wù)，其中咨詢(xún)業(yè)務(wù)涉及大型集團(tuán)化企業(yè)的IT戰(zhàn)略規(guī)劃、IT架構(gòu)規(guī)劃、IT綜合管控等領(lǐng)域，培訓(xùn)業(yè)務(wù)涉及線(xiàn)上線(xiàn)下各種高級(jí)IT技術(shù)和管理類(lèi)課程體系。借助于其優(yōu)質(zhì)的專(zhuān)家資源池和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，中培已經(jīng)為眾多的世界500強(qiáng)企業(yè)、國(guó)有大中型集團(tuán)化企業(yè)、國(guó)際知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供過(guò)高質(zhì)量的信息化戰(zhàn)略規(guī)劃、組織架構(gòu)規(guī)劃、科技人才管理、信息技術(shù)架構(gòu)規(guī)劃、信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和運(yùn)維管理、信息化能力評(píng)測(cè)的相關(guān)培訓(xùn)與咨詢(xún)服務(wù)。
      
                               
                            
      
                            
                            
                            
                            
                        
      
                        
                    
      
                    
                    
                    
                    
      
                        
      

                                
                                
                                
                                    
                                
                                

                                會(huì)議日程
                                
                                    （最終日程以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)）
                                
                                

                                                
                            
      
                            
                        
      
                        
      
                        
                        
      
                            
                            
                            
      
                                
      
                                    
      

      
	
		
      
			
			
      日程
      
			      		
			
			
      培訓(xùn)模塊
      
			      		
			
			
      培訓(xùn)內(nèi)容
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      第一天
      

			
      上午
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
      
			      		
			
			
        
				
      1. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程
        2. 
				
      2. 大數(shù)據(jù)的4V特征，以及與云計(jì)算的關(guān)系
        3. 
				
      3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價(jià)值分析
        4. 
				
      4. 業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)與應(yīng)用趨勢(shì)
        5. 
				
      5. 大數(shù)據(jù)思維的轉(zhuǎn)變
        6. 
				
      6. 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的系統(tǒng)與技術(shù)選型，及落地實(shí)施的挑戰(zhàn)
        7. 
				
      7. “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、交通行業(yè)、
        8. 
				
      8. 電信運(yùn)營(yíng)商、銀行金融業(yè)、電子政務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、
        9. 
				
      9. 教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例介紹
        10. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
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      業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案
      
			      		
			
			
        
				
      1. 大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹
        2. 
				
      2. 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全景圖
        3. 
				
      3. 主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
        4. 
				
      4. Apache大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
        5. 
				
      5. CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
        6. 
				
      6. HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
        7. 
				
      7. 基于云的大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
        8. 
				
      8. 大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案比較
        9. 
				
      9. 國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案與廠(chǎng)商對(duì)比
        10. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
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      大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（一）——批處理MapReduce
      
			      		
			
			
        
				
      1. MapReduce產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景
        2. 
				
      2. MapReduce計(jì)算模型的基本原理
        3. 
				
      3. MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程
        4. 
				
      4. MapReduce編程模型: Map處理和Reduce處理
        5. 
				
      5. MapReduce處理流程：數(shù)據(jù)讀取collect、中間數(shù)據(jù)sort、
        6. 
				
      6. 中間數(shù)據(jù)spill、中間數(shù)據(jù)shuffle、聚合分析reduce
        7. 
				
      7. MapReduce開(kāi)發(fā)高級(jí)應(yīng)用：Combiner技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景、
        8. 
				
      8. Partitioner技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景、多Reducers應(yīng)用
        9. 
				
      9. MapReduce開(kāi)發(fā)與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)：Hadoop平臺(tái)搭建與運(yùn)行；
        10. 
				
      10. MapReduce安裝與部署；
        11. 
				
      11. 應(yīng)用案例：基于HDFS+MapReduce集成的服務(wù)器日志分析采集、
        12. 
				
      12. 存儲(chǔ)與分析MapReduce程序?qū)嵗_(kāi)發(fā)與運(yùn)行
        13. 
				
      13. MapReduce參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化技巧
        14. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      第一天
      

			
      下午
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐
      
			      		
			
			
        
				
      1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景
        2. 
				
      2. HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫(xiě)工作原理
        3. 
				
      3. HDFS核心組件技術(shù)講解，NameNode與fsimage、editslog，
        4. 
				
      4. DataNode與數(shù)據(jù)塊
        5. 
				
      5. HDFS Federation機(jī)制，viewfs機(jī)制，使用場(chǎng)景講解
        6. 
				
      6. HDFS高可用保證機(jī)制，SecondaryNameNode，NFS冷備份，
        7. 
				
      7. 基于zookeeper的HA方案
        8. 
				
      8. HDFS參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化
        9. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      ?
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)一
      
			      		
			
			
      1. Hadoop平臺(tái)搭建、部署與應(yīng)用實(shí)踐，包含HDFS分布式文件系統(tǒng)，
      

			
      YARN資源管理軟件，MapReduce計(jì)算框架軟件
      

			
      2. HDFS 文件、目錄創(chuàng)建、上傳、下載等命令操作，HDFS合并、
      

			
      歸檔操作，HDFS監(jiān)控平臺(tái)使用
      

			
      3. MapReduce程序在YARN上運(yùn)行，YARN監(jiān)控平臺(tái)使用
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      第二天
      

			
      上午
      
			      		
			
			
      Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展，以及應(yīng)用實(shí)踐操作
      
			      		
			
			
        
				
      1. Hadoop的發(fā)展歷程
        2. 
				
      2. Hadoop 1.0的核心組件JobTracker，TaskTracker，以及適用范圍
        3. 
				
      3. Hadoop 3.0的核心組件YARN工作原理，以及與Hadoop 1.0的聯(lián)系與區(qū)別
        4. 
				
      4. Hadoop關(guān)鍵機(jī)制：任務(wù)推測(cè)執(zhí)行，任務(wù)容錯(cuò)，任務(wù)選擇執(zhí)行，心跳機(jī)制
        5. 
				
      5. Hadoop?YARN的資源管理與作業(yè)調(diào)度機(jī)制：FIFO調(diào)度，Capacity調(diào)度器，F(xiàn)air調(diào)度器
        6. 
				
      6. Hadoop 常用參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能優(yōu)化技術(shù)
        7. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
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      大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（二）——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算?Spark
      

			
      ?
      
			      		
			
			
        
				
      1. MapReduce計(jì)算模型的瓶頸
        2. 
				
      2. Spark產(chǎn)生動(dòng)機(jī)、基本概念與適用場(chǎng)景
        3. 
				
      3. Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制
        4. 
				
      4. Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)運(yùn)行架構(gòu)與核心組件
        5. 
				
      5. Spark RDD主要Transformation：map, flatMap, filter, union, sample, join, reduceByKey, groupByKey
        6. 
				
      6. Spark RDD主要action：count，collect，reduce，saveAsTextFile
        7. 
				
      7. Spark寬、窄依賴(lài)關(guān)系與DAG圖分析
        8. 
				
      8. Spark容錯(cuò)機(jī)制
        9. 
				
      9. Spark作業(yè)調(diào)度機(jī)制
        10. 
				
      10. Spark緩存機(jī)制：Cache操作，Persist操作與存儲(chǔ)級(jí)別
        11. 
				
      11. Spark作業(yè)執(zhí)行機(jī)制：執(zhí)行DAG圖、任務(wù)集、executor執(zhí)行模型、 BlockManager管理
        12. 
				
      12. Spark standardalone，Spark on YARN運(yùn)行模式
        13. 
				
      13. Scala開(kāi)發(fā)介紹與Spark常用Transformation函數(shù)介紹
        14. 
				
      14. Spark調(diào)優(yōu)：序列化機(jī)制、RDD復(fù)用、Broadcast機(jī)制、高性能算子、資源參數(shù)調(diào)優(yōu)
        15. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      第二天
      

			
      下午
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢(xún)技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala，以及應(yīng)用實(shí)踐
      
			      		
			
			
        
				
      1. 基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景
        2. 
				
      2. Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的平臺(tái)架構(gòu)與核心技術(shù)剖析
        3. 
				
      3. Hive metastore的工作機(jī)制與應(yīng)用
        4. 
				
      4. Hive內(nèi)部表和外部表
        5. 
				
      5. Hive 分區(qū)、分桶機(jī)制
        6. 
				
      6. Hive行、列存儲(chǔ)格式
        7. 
				
      7. 基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)SparkSQL基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景
        8. 
				
      8. Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)原理與工作機(jī)制
        9. 
				
      9. SparkSQL數(shù)據(jù)模型DataFrame
        10. 
				
      10. SparkSQL程序開(kāi)發(fā)與
        11. 
				
      11. SparkSQL數(shù)據(jù)讀取與結(jié)果保存：json，Hive table，Parquet file，RDD
        12. 
				
      12. SparkSQL和Hive的區(qū)別與聯(lián)系
        13. 
				
      13. SparkSQL操作實(shí)戰(zhàn)
        14. 
				
      14. 基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Presto基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景
        15. 
				
      15. Presto實(shí)時(shí)查詢(xún)系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)介紹，以及與Hive，SparkSQL的對(duì)比
        16. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      ?
      
			      		
			
			
      Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具
      
			      		
			
			
      1. Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹
      

			
      2. 第三方運(yùn)維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      ?
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)二
      
			      		
			
			
        
				
      1. 基于 Hadoop平臺(tái)搭建、部署與配置Spark集群，Spark?shell環(huán)境實(shí)踐操作，Spark案例程序分析
        2. 
				
      2. 基于sbt的Spark程序編譯、開(kāi)發(fā)與提交運(yùn)行
        3. 
				
      3. 應(yīng)用案例一：基于Spark的服務(wù)器運(yùn)行日志TopN分析、程序?qū)嵗_(kāi)發(fā)
        4. 
				
      4. 應(yīng)用案例二： 基于Spark的搜索引擎日志熱詞與用戶(hù)分析、程序?qū)嵗_(kāi)發(fā)
        5. 
				
      5. 基于MapReduce的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐，Hive集群安裝部署，基于文件的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作，Hive SQL操作，Hive客戶(hù)端操作
        6. 
				
      6. SparkSQL shell實(shí)踐操作：數(shù)據(jù)表讀取、查詢(xún)與結(jié)果保存
        7. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      第三天
      

			
      上午
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming
      

			
      ?
      
			      		
			
			
        
				
      1. 流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場(chǎng)景與流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)
        2. 
				
      2. 流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺(tái)架構(gòu)與集群工作原理
        3. 
				
      3. Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機(jī)制
        4. 
				
      4. Storm編程模型與基本開(kāi)發(fā)模式
        5. 
				
      5. Storm數(shù)據(jù)流分組
        6. 
				
      6. Storm可靠性保證與Acker機(jī)制
        7. 
				
      7. Storm應(yīng)用案例分析
        8. 
				
      8. 流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型
        9. 
				
      9. SparkStreaming工作機(jī)制
        10. 
				
      10. SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)介紹
        11. 
				
      11. SparkStreaming的全局統(tǒng)計(jì)和窗口函數(shù)
        12. 
				
      12. Storm與SparkStreaming的對(duì)比
        13. 
				
      13. SparkStreaming開(kāi)發(fā)案例：基于文件流的SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)；基于socket消息的SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)
        14. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      ?
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
      
			      		
			
			
        
				
      1. 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程
        2. 
				
      2. 機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與區(qū)別
        3. 
				
      3. 數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法
        4. 
				
      4. 預(yù)測(cè)算法：線(xiàn)性回歸與應(yīng)用場(chǎng)景，非線(xiàn)性回歸與應(yīng)用場(chǎng)景
        5. 
				
      5. 分類(lèi)算法：邏輯回歸與應(yīng)用場(chǎng)景，決策樹(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景，樸素貝葉斯算法與應(yīng)用場(chǎng)景，支持向量機(jī)算法與應(yīng)用場(chǎng)景
        6. 
				
      6. 聚類(lèi)算法； k-means與應(yīng)用場(chǎng)景
        7. 
				
      7. 基于Hadoop的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
        8. 
				
      8. 基于MapReduce的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Mahout
        9. 
				
      9. Mahout支持的數(shù)據(jù)挖掘算法
        10. 
				
      10. Mahout編程模型與發(fā)
        11. 
				
      11. 基于Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Spark MLlib
        12. 
				
      12. Spark MLlib支持的數(shù)據(jù)挖掘算法
        13. 
				
      13. Spark MLlib編程模型與開(kāi)發(fā)：基于Spark MLlib的文本分類(lèi)，基于Spark MLlib的聚類(lèi)
        14. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      第三天
      

			
      下午
      
			      		
			
			
      大數(shù)據(jù)ETL操作工具，與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)
      
			      		
			
			
        
				
      1. Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用
        2. 
				
      2. Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理
        3. 
				
      3. Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu)
        4. 
				
      4. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺(tái)架構(gòu)，及其使用模式
        5. 
			
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      ?
      
			      		
			
			
      面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用實(shí)踐
      
			      		
			
			
        
				
      1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸，以及NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展，概念，分類(lèi)，及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的適用范圍
        2. 
				
      2. 列存儲(chǔ)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析
        3. 
				
      3. HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫(xiě)機(jī)制，ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用
        4. 
				
      4. HBase表設(shè)計(jì)模式與primary key設(shè)計(jì)規(guī)范
        5. 
				
      5. 文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析
        6. 
				
      6. MongoDB集群模式、讀寫(xiě)機(jī)制與常用API操作
        7. 
			
      

			
      8.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)Redis簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析
      

			
      9.Redis多實(shí)例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)
      

			
      10.NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)簡(jiǎn)介及其適用場(chǎng)景
      
			      		
		
      
		
      
			
			
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      大數(shù)據(jù)ELT數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
      
			      		
			
			
      1.Sqoop安裝、部署與配置，基于Sqoop、MySQL與Hive操作MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)與Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出
      

			
      2.Kafka安裝、部署與配置，基于Kafka創(chuàng)建和消費(fèi)topic實(shí)踐操作
      

			
      3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與分析實(shí)踐操作
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      ?
      
			      		
			
			
      新一代大數(shù)據(jù)處理引擎Flink
      
			      		
			
			
      Flink簡(jiǎn)介，F(xiàn)link的體系架構(gòu)，對(duì)比：Flink、Storm和Spark Streaming，Standalone的模式，Yarn模式的兩種模式，Yarn兩種模式的區(qū)分，F(xiàn)link on yarn內(nèi)部實(shí)現(xiàn)，ZooKeeper的體系架構(gòu)，F(xiàn)link Standalone HA 配置，F(xiàn)link on Yarn HA 配置，F(xiàn)link批處理開(kāi)發(fā)，
      

			
      Flink流處理開(kāi)發(fā)，F(xiàn)link的窗口操作，F(xiàn)link scala shell代碼調(diào)試
      
			      		
		
      
		
      
			
			
      第四天
      
			      		
			
			
      學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流
      
			      		
		
      
	      

      

      

                                
      
                                
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                                會(huì)議嘉賓
                                
                                
                                    （最終出席嘉賓以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)）
                                

                                                
                            
      
                            
                        
      
                        
      
                        
                        
                        
      
                            
      
                                
      趙老師??清華大學(xué)計(jì)算機(jī)雙學(xué)士，京東大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院院長(zhǎng)，甲骨文(中國(guó))軟件系統(tǒng)有限公司高級(jí)技術(shù)顧問(wèn)，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件技術(shù)和Java專(zhuān)家。16年IT行業(yè)從業(yè)經(jīng)歷，10年培訓(xùn)授課經(jīng)驗(yàn)。具有豐富的大數(shù)據(jù)方法論、數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)知識(shí)和大數(shù)據(jù)規(guī)劃建設(shè)、應(yīng)用實(shí)施和客戶(hù)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。
      


      蔣老師??清華大學(xué)博士，云計(jì)算專(zhuān)家 熟悉主流的云計(jì)算平臺(tái)，并有商業(yè)與開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),對(duì)云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，如分布式系統(tǒng)、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)、云存儲(chǔ)等，參與并領(lǐng)導(dǎo)多個(gè)大型云計(jì)算項(xiàng)目。對(duì)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有深刻了解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)處理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。
      


      張老師??天津大學(xué)軟件工程碩士，10多年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)工作，在長(zhǎng)期軟件領(lǐng)域工作過(guò)程中，對(duì)軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過(guò)程改進(jìn)模型CMM/CMMI，在具體項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，有深刻認(rèn)識(shí)。通曉多種軟件設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)工具。對(duì)軟件開(kāi)發(fā)整個(gè)流程非常熟悉，能根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)定制具體軟件過(guò)程，并進(jìn)行項(xiàng)目管理和監(jiān)控，有很強(qiáng)的軟件項(xiàng)目組織管理能力。對(duì)C/C++ 、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算有比較深入的理解和應(yīng)用，具有較強(qiáng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設(shè)計(jì)模式，能在具體項(xiàng)目中靈活運(yùn)用。
      

                            
      
                            
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                                參會(huì)指南
                                
                                

                            
                                
      
                                
                                    會(huì)議門(mén)票
                                
                                
                                
                                                
                            
      
                            
                        
      
                        
      
                        
                        
      
                            
                            
                            
                            
      
                                
                                
      
                                    
      
                                        
      培訓(xùn)費(fèi)6800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、場(chǎng)地費(fèi)、資料費(fèi)、學(xué)習(xí)期間午餐），食宿可統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。請(qǐng)學(xué)員帶身份證復(fù)印件一張。
      本課程由中國(guó)信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建與高性能計(jì)算高級(jí)工程師》證書(shū); 證書(shū)可作為專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。
      
                                    
      
                                    
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                            溫馨提示
      
                            酒店與住宿:
                            為防止極端情況下活動(dòng)延期或取消，建議“異地客戶(hù)”與活動(dòng)家客服確認(rèn)參會(huì)信息后，再安排出行與住宿。
      
                            退款規(guī)則:
                            活動(dòng)各項(xiàng)資源需提前采購(gòu)，購(gòu)票后不支持退款，可以換人參加。
                        
      
                    
                       
                          
                    
                  
                    
      
                    
                
      
            
      
            
      

            

                
                    
                
                                     
                

                
      
                    
      
                        
      
                            
                                還有若干場(chǎng)即將舉行的
                            
                            
                                大數(shù)據(jù)大會(huì)
                            
                        
      
                        
                    
      
                
      

                
      
                    
      
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      部分參會(huì)單位
      
                    
                    
      主辦方?jīng)]有公開(kāi)參會(huì)單位
      
                    
                
      
                
                
                
      
                    
      
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