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授课对象： - Hadoop初学者、具有一定Linux系统、Java使用经验
- 系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
- 牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
- 政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
- 高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
- 数据仓库管理人员、建模人员，分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。
课程大纲：
第1周 Hadoop生态系统概述以及版本演化
概要介绍Hadoop生态系统及其版本演化历史，并给出hadoop版本选择建议。
第2周 HDFS 2.0 原理、特性与基本架构
介绍HDFS 2.0原理与架构，并与HDFS 1.0进行对比。介绍HDFS 2.0新特性，包括快照、缓存、异构存储架构等
第3周 YARN应用场景、基本架构与资源调度
介绍YARN是什么、基本原理与架构，并剖析其调度策略。
第4周 MapReduce 2.0基本原理与架构
介绍计算框架MapReduce基本原理与架构
第5周 MapReduce 2.0编程实践（涉及多语言编程）
手把手介绍如何用java、C++、php等语言编写MapReduce程序
第6周 HBase应用场景、原理与基本架构
介绍HBase应用场景、原理和架构
第7周 HBase编程实践（涉及多语言编程）
手把手介绍如何用Java、C++、Python等语言编写HBase客户端程序。
第8周 HBase案例分析
介绍几个HBase典型应用案例，包括互联网应用案例和银行应用案例。
第9周 Zookeeper部署及典型应用
介绍Zookeeper是什么，在hadoop生态系统中的地位
第10周 Hadoop数据入库系统Flume与Sqoop
介绍如何使用flume和sqoop两个系统将外部流式数据（比如网站日志，用户行为数据等）、关系型数据库（比如MySQL、Oracle等）中的数据导入Hadoop中进行分析和挖掘
第11周 数据分析系统Hive与Pig应用与比较
介绍如何使用hive和pig分析hadoop中的海量数据
第12周 数据挖掘工具包Mahout
介绍如何使用mahout提供的数据挖掘和机器学习算法进行海量数据挖掘
第13周 工作流引擎Oozie与Azkaban应用
介绍如何使用Oozie和azkaban对MapReduce作业、Pig/hive作业等进行统一管理和调度
第14周 两个综合案例：日志分析系统与机器学习平台
介绍两个典型的互联网应用案例，进一步深入领悟hadoop生态系统中各个系统的应用场景和解决实际问题的方式。
主讲人： 董西成 资深Hadoop技术实践者和研究者，对Hadoop技术有非常深刻的认识和理解，有着丰富的实践经验。 曾经参与了商用Hadoop原型的研发，以及人民搜索的分布式日志系统、全网图片搜索引擎、Hadoop调度器等多个项目的设计与研发，实践经验非常丰富。 对Hadoop的源代码有深入的研究，能通过修改Hadoop的源代码来完成二次开发和解决各种复杂的问题。 撰写了大量关于Hadoop的技术文章并分享在自己的博客上，由于文章技术含量高，所以非常受欢迎，这使得他在Hadoop技术圈内颇具知名度和影响力。 出版物： 《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》； 《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》
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发表于 2015-3-4 14:15:15
发表于 2015-4-28 13:20:19
