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       每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn)：【上海】：同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道） 【沈陽(yáng)分部】：沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備
　    ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練
        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
課程大綱
 

Cloudera Developer Training for Apache Hadoop培訓(xùn)
Cloudera Developer Training for Apache Hadoop培訓(xùn)

培訓(xùn)大綱：
1. Motivation for Hadoop
Problems with Traditional Large-Scale Systems
Requirements for a New Approach
2. Hadoop: Basic Concepts
Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce
Anatomy of a Hadoop Cluster
Other Hadoop Ecosystem Components
3. Writing a MapReduce Program
MapReduce Flow
Examining a Sample MapReduce Program
Basic MapReduce API Concepts
Driver Code
Mapper
Reducer
Streaming API
Using Eclipse for Rapid Development
New MapReduce API
4. Integrating Hadoop into the Workflow
Relational Database Management Systems
Storage Systems
Importing Data from a Relational Database Management System with Sqoop
Importing Real-Time Data with Flume
Accessing HDFS Using FuseDFS and Hoop
5. Delving Deeper into the Hadoop API
ToolRunner
Testing with MRUnit
Reducing Intermediate Data with Combiners
Configuration and Close Methods for Map/Reduce Setup and Teardown
Writing Partitioners for Better Load Balancing
Directly Accessing HDFS
Using the Distributed Cache
6. Common MapReduce Algorithms
Sorting and Searching
Indexing
Machine Learning with Mahout
Term Frequency
Inverse Document Frequency
Word Co-Occurrence
7. Using Hive and Pig
Hive Basics
Pig Basics
8. Practical Development Tips and Techniques
Debugging MapReduce Code
Using LocalJobRunner Mode for Easier Debugging
Retrieving Job Information with Counters
Logging
Splittable File Formats
Determining the Optimal Number of Reducers
Map-Only MapReduce Jobs
9. Advanced MapReduce Programming
Custom Writables and WritableComparables
Saving Binary Data Using SequenceFiles and Avro Files
Creating InputFormats and OutputFormats
10. Joining Data Sets in MapReduce
Map-Side Joins
Secondary Sort
Reduce-Side Joins
11. Graph Manipulation in Hadoop
Graph Techniques
Representing Graphs in Hadoop
Implementing a Sample Algorithm: Single Source Shortest Path
12. Creating Workflows with Oozie
Motivation for Oozie
Workflow Definition Format
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