上海Cloudera Hadoop大数据培训：CCAH、CCP：DE-bigdata

华风

　　上海Cloudera Hadoop大数据培训：CCAH、CCP：DE
　　北京、上海、广州长期开班
　　3月上海开班时间：管理员（3月1-4日）；开发者（3月23-26日）
　　【其他课程安排请咨询】15000519329(陈老师)
　　QQ群：Cloudera大数据 478790619
　　课程内容：
　　【Cloudera Apache Hadoop管理员课程】
　　课时：4天
　　学习系统管理的概念和Apache Hadoop的最佳实践，
　　从安装和配置到负载均衡和调优。
　　这个4天的的课程通过动手时间来赋予你部署的经验，
　　以及更多的安全方面的经验和故障排除。
　　课程结束后，学员被鼓励去参加Cloudera和Apache Hadoop管理员（CCAH）考试。
　　【课程内容】
　　1、Hadoop分布式文件系统（HDFS）
　　2、YARN/MapReduce的工作原理
　　3、如何优化Hadoop机群所需要的硬件配置
　　4、搭建Hadoop机群所需要考虑的网络因素
　　5、Hadoop机群维护和控制
　　6、如何利用Hadoop配置选项进行系统性能调优
　　7、如何利用FairScheduler为多用户提供服务级别保障
　　8、Hadoop机群维护和监控
　　9、如何使用Flume从动态生成的文件加载到Hadoop
　　10、如何使用Sqoop从关系型数据加载数据
　　11、Hadoop生态系统工具（如Hive、Impala、Pig和Base）
　　【学员基础】
　　具备基本Linux系统管理经验。不需要事先掌握Hadoop相关知识。
　　【授课形式】
　　案例教学+上机实践
　　【Cloudera Apache Hadoop程序员课程】
　　课时：4天
　　学习Hadoop分布式文件系统（HDFS）基础和MapReduce框架以及如何利用其API来编写程序，
　　讨论为更大型的工作流程而设计技术。
　　这门4天的课程涵盖了为MapReduce程序修复漏洞和优化性能所需的高级技巧。
　　程序员课程也引入了Apache生态项目比如Hive、Pig、HBase、Flume和Oozie。
　　【课程内容】
　　1、MapReduce与HDFS内核知识以及如何编写MapReduce程序
　　2、Hadoop开发的最佳实践，调试、实现工作流及通用算法
　　3、如何利用Hive、Pig、Sqoop、Flume、Oozie及其他Hadoop的组件
　　4、按需定制WritableComparables与InputFormats处理复杂的数据类型
　　5、利用MapReduce编写、执行连接操作以整合不同数据集合
　　6、用于现实世界数据分析所需的高级HadoopAPI主题
　　7、用Java写MapReduce程序，用Streaming写MapReduce程序
　　8、调试MapReduce代码的策略，利用localjobrunner在本地测试MapReduce代码
　　9、Partitioners和Reducers如何一起工作,定制化Partitioners
　　10、定制Writable和WritableComparable
　　11、用SequenceFile和Avro数据文件存储二进制数据
　　【学员基础】
　　该课程适合具有一定编程经验的程序开发人员。由于课程中需要完成Hadoop相关编程练习，熟悉Java者优先
　　【授课形式】
　　案例教学+上机实践
　　【Cloudera 数据分析课程】
　　课时：4天
　　针对任何需要在Hadoop上实时地通过SQL和熟悉的脚本来管理、操纵和查询大型复杂数据的人。
　　学习Apache Pig、Apache Hive和Cloudera Impala如何通过过滤联接和其他用户自定义的功能
　　来支持数据的转型和分析。
　　【课程内容】
　　1、Hadoop生态圈、实验场景介绍、用Hadoop工具导入数据
　　2、pig的特性、使用案例、和pig交互、pig Latin语法、Field定义、用pig执行ETL流程
　　3、pig处理复杂数据，复杂/nested嵌套的数据类型、用pig分析广告战役的数据
　　4、pig的多数据组操作，pig链接多数据组、用pig分析离散的数据组
　　5、用流处理和UDFs扩展pig，Macros和Imports、contributed functions，用其他语言和pig一起处理数据
　　6、pig故障排查和优化，用web界面排查一个故障的任务、Data采样和故障排查、理解执行计划、提高pig任务性能
　　7、hive表结构和数据储存、对比hive和传统数据库、hive vs.pig、hive使用案例
　　8、hive的关系数据分析、数据管理、文本处理、优化及扩展，在shell、脚本和hue上运行hive查询
　　9、impala和hive、pig、关系数据库的不同、使用impala shell
　　10、采样impala分析数据，过滤、排序and limiting results，提升impala性能，impala的交互式分析
　　11、对比map reduce、pig、hive、impala和关系数据库
　　【学员基础】
　　该课程适合有SQL经验和基本UNIX和Linux命令的数据分析师、业务分析师和管理员
　　事先无需Java和Apache Hadoop的经验
　　【授课形式】
　　案例教学+上机实践