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喜讯:尚学堂云计算课程额满开班

时间:2014-04-25 16:00:56   来源:尚学堂    点击:
尚学堂云计算课程
(优惠中!!!)额满开班

    Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程 序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

    Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
    Hadoop带有用Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解,完全基于真实场景进行模拟现实。


 


传统的软件开发模式即将发生巨大的变革,随之而来的软件开发模式将会是“终端+云”或“终端+Server+云”模式。因此,云计算时代下的程序员如果不掌握云计算技术将会被时代所淘汰。尽管云计算技术在2011年才刚刚落地,但来势异常凶猛,胜过之前Java中的任何一种技术。引领技术潮流是尚学堂师资团队一贯的追求,让我们的学员永远走在别人的最前面,让别人永远跟在我们屁股后面走是我们一贯的目标,为此,尚学堂在新的JavaEE课程体系中引入了云计算技术,尚学堂是第一家对外推出真真实实的云计算技术培训。

为什么要学习Hadoop?

随着云计算、大数据迅速发展,企业急需hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈。谷歌、淘宝、百度、京东等底层都应用hadoop。越来越多的企业急需引入hadoop技术人才。由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及Android程序员。大据处理是未来IT业必须掌握的技术。 
 

课程特色:

基础加实战,老师手把手实战教学
    课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用。前面会带同学深入的学习linux,因为这是进入hadoop根本基础,把linux完好了,才有能力更好的运维hadoop集群。学完mapreduce 会带学生实现pagerank算法。整套课程学下来,最后会使用前面的知识,完成网盘的架构等等。

课程介绍

第一、Linux课程

linux课程

  1. 常用命令
  2. 用户管理
  3. vi编辑器使用
  4. linux启动加载分析      
  5. linux分区
  6. 逻辑卷
  7. 软磁盘阵列

第二、Hadoop入门

hadoop入门
  1. hadoop特性介绍
  2. 深入详解google矩阵pagerank
  3. mapreduce思想详解pagerank
  4. ssh基本原理介绍
  5. 伪分布式环境搭建
  6. hdfs shell
  7. hdfs管理命令

第三、集群深入学习

 
集群深入学习
  1. hadoop完全分布式搭建
  2. namenode secondernamenode 工作原理
  3. hdfs  mapreduce  web页面查看介绍
  4. jobtacker,tasktacker,namenode,secondnamenode,datanode作用介绍
  5. 热启动加入一个datanode
  6. namenode破坏解决
  7. datanode数据块破坏不能启动问题解决
  8. 热启动去掉一个datanode
  9. 编译生成hadoop eclipse 插件
  10. java操作hdfs

第四、mapreduce大纲

    mapreduce大纲      

  1. 数据去重
  2. 排序
  3. 自关联
  4. 连表
  5. 倒排索引
  6. datajoin
  7. chainmapper
  8. chainreduer
  9. combiner
  10. partioner
  11. 链式调用 迭代调用(优化)

hbase大纲

  1. hbase介绍
  2. 完全分布式环境搭建
  3. hbase 数据模型
  4. rowkey columnfamily column   timestamp value
  5. hmaster  regionserver  memstore hlog  root meta作用
  6. hbase运行流程--zookeeper-root->meta->hmaster-regionserver
  7. hbase shell
  8. java api
  9. 话务数据模型设计
  10. 自定义过滤器
  11. 协处理器
  12. hbase和mapreduce整合开发编程

 

 

 

更多项目陆续更新中...

第五、hive大纲

1、Hive简介

  1. 为什么使用Hive
  2. Hive与Hadoop的关系
  3. Hive与传统数据库的对比
  4. Hive的历史

2、Hive的安装与配置

  1. 使用Derby数据库的安装方式
  2. 使用MySQL数据库的安装方式

 

3、Hive体系结构
  1. Hive 的数据类型
  2. Hive元数据存储
  3. Hive的数据存储
  4. Hive  Ui界面 介绍
4、Hive命令行
  1. Hive bin下脚本介绍
  2. Hive Shell 基本操作
  3. 日志
  4. 资源
5、Hive QL 详解
  1. DDL
  2. DML
  3. Hive QL查询操作
  4. 从SQL到HiveQL应该转变的几个习惯
  5. 创建表
  6. 外部表
  7. 分区表
更多咨询尚学堂咨询老师:1404917889|向老师,1786418286|贾老师,1009043869|周老师

第六、hive高级知识

6.Hive函数

 

  1. Hive的关系运算符、逻辑运算符与数学运算、数值运算、日期函数
  2. Hive字符串函数的处理,集合统计函数,复杂类型的处理

7、Hive高级编程

 

  1. 产生背景
  2. UDF
  3. UDAF
  4. UDTF

8.Hive JDBC

 

  1. 搭建JDBC开发环境
  2. 基本操作对象介绍
  3. 简单示例
  4. 基于Hive的数据库连接池

第七、Mongodb系列课程
 

Mongodb系列课程

1.mongodb 服务安装配置和卸载
2.Mongodb用户安全管理
3.Mongodb客服端软件使用
4.Mongodb客服端常用命令操作
5.Mongodb 游标
6.Mongodb 存储过程
7.Mongodb数据导入导出和备份
8.Mongodb之GridFS 文件存储
9.Mongodb mapreduce
10.Mongodb  group

第八、mongodb编程和集群构建

Hive JDBC

1.Java常用操作mongodb
2.Java调用存储过程
3.Java使用mongodb_group和mapreduce(通信数据汇总分析)
4.Mongodb主从复制
5.Mongodb副本集
6.Mongodb切片
7.Mongodb(切片和副本集构建生产环境)

第九、html5,tomcat7系列大纲

html5,tomcat7系列大纲

  1. html5:websocket
  2. tomcat7:websocketservlet
  3. js文件唯一性校验(md5分块文件校验)
  4. 网盘架构实现
项目截图
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