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       每期人數(shù)限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/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(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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   質(zhì)量保障

        1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程大綱
 
  1. 云計算與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理培訓
    課程介紹:
    通過本課程的學習,學員將深入了解到通過大規(guī)模集群的模式處理海量數(shù)據(jù)的方式與編程方法。通過實踐相關(guān)的課程內(nèi)容,使用開源的Apache?Lucene?Hadoop工具,學員將親身實踐Google文件系統(tǒng)以及Google所使用的分布式編程方式MapReduce。學員還需要完成特定的分布式應用程序設計來鞏固所學的編程知識,用于處理實際的海量數(shù)據(jù)問題。
    適合對象:
    ·?對云計算或大規(guī)模數(shù)據(jù)處理感興趣的開發(fā)人員
    ·??架構(gòu)師、項目經(jīng)理等
    課程目標:
    ·?????熟悉和掌握云計算的架構(gòu)與原理
    ·?????了解大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)
    ·?????熟悉并理解企業(yè)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理應用的注意事項
    ·?????對開源系統(tǒng)的應用
    預備知識:
    ·?????對Lucene(開源的索引和檢索系統(tǒng))和??Hadoop有所理解
    ·?????掌握基本的Java語法
    ·?????對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、編譯原理、概率論有基本的了解
    第一章
    主題
    分布式系統(tǒng)概述
    大綱
    ·?分布式系統(tǒng)基本概念
    ·?分布式系統(tǒng)設計遇到的問題
    ·?分布式系統(tǒng)的可靠性問題
    ·?分布式系統(tǒng)的可擴展性問題
    實驗:
    ·?實驗環(huán)境的介紹:實驗環(huán)境中所涉及到的軟件,實驗中所需要的硬件配置,編程所需要的必要的Java知識等。
    ·?介紹如何在集群環(huán)境下進行Hadoop系統(tǒng)的安裝以及配置,使得每個參加的學員都能夠安裝完成Hadoop,并進行正確配置與運行。
    第二章
    主題
    分布式文件系統(tǒng)
    大綱
    ·?傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng),例如NFS,AFS等,
    ·?新的分布式文件系統(tǒng)的介紹,如Ceph等。
    ·?介紹分布式文件系統(tǒng)GFS,以及相應的在Hadoop中的模塊HDFS。
    實驗:
    ·?學員實驗所必須的相關(guān)的背景知識,例如多線程程序的編寫,程序的同步問題,網(wǎng)絡編程所需要的必要知識(實際是不用的,但是為了理解分布式程序的運行,必須要了解)。
    ·?熟悉使用Hadoop進行編程的基礎(chǔ)知識:Hadoop的構(gòu)成,Hadoop中相關(guān)類庫的介紹,在Hadoop環(huán)境下,使用Java操作接口,對文件系統(tǒng)進行讀寫操作。
    第三章
    主題
    MapReduce編程技術(shù)
    大綱
    ·?Google的MapReduce編程介紹
    ·?開源軟件Nutch的體系結(jié)構(gòu)與構(gòu)成
    ·?Hadoop的體系結(jié)構(gòu),構(gòu)成以及MapReduce設計的編程要素
    實驗:
    ·?Hadoop的MapReduce編程環(huán)境
    ???? 使用Hadoop進行MapReduce編程,并進行第一個實驗,即做一次倒排表的實驗。
    第四章
    主題
    MapReduce算法
    大綱
    ·?使用MapReduce進行圖算法PageRank
    ·?使用MapReduce進行聚類算法Canopy?Clustering
    實驗:
    ·?圖算法PageRank的實現(xiàn)
    第五章
    主題
    云計算技術(shù)分析
    大綱
    ·?Amazon的云計算系統(tǒng)的介紹Elastic?Computing?Cloud
    ·?微軟所使用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)Dryad等
    ·?Google云計算平臺App?Engine深入剖析
    §?App?Engine概述及其典型應用分析
    §?App?Engine架構(gòu)和實現(xiàn)解析
    §?App?Engine應用開發(fā)接口和編程實踐
    §?App?Engine與其他云計算平臺的橫向比較及展望
    實驗:
    ·?聚類算法Canopy?Clustering的實現(xiàn)
    第六章
    主題
    在Google中所使用的其它技術(shù)
    大綱
    ·?Google的集群的構(gòu)建
    ·?Google的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)BigTable
    ·?Google的分布式鎖技術(shù)Chubby
    實驗:
    ·?對實驗進行收尾工作

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