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主页 > vwin德赢 > IT互联网会议 > 2019大数据渠道建立高功能核算最佳实战(9月郑州班) 更新时刻:2019-01-07T15:22:52

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2019大数据渠道建立高功能核算最佳实战(9月郑州班)
保藏4人
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2019大数据渠道建立高功能核算最佳实战(9月郑州班)

会议时刻:2019-09-17 08:00至 2019-09-20 18:00完毕

会议地址: 郑州  详细地址会前告诉  

会议规划:暂无

主办单位: 北京中培伟业办理咨询有限公司

引荐会议:GMIC 2019 广州 全球移动互联网大会(超序之美)

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

门票称号单价截止时刻数量
会务费 报名福利:赠免费定制计划,赠专家在线答疑 ¥5800.0 2019-09-16 17:00

会议介绍

会议内容 主办方介绍


2019大数据渠道建立高功能核算最佳实战(9月郑州班)

2019大数据渠道建立高功能核算最佳实战(9月郑州班)宣扬图

课程简介:

依据党中央和国务院“互联网+”举动计划战略布局,履行国务院促进大数据开展举动大纲,呼应工业和信息化部培育大数据技能高端人才的召唤,我国信息化训练中心特推出了大数据渠道建立与高功能核算实战课程训练班。经过专业的大数据技能架构体系与业界实在事例来全面提高大数据项目高管、大数据渠道架构师,以及大数据开发工程师与大数据运用规划人员的专业水平,旨在培育专业的大数据技能架构专家,培育大数据技能和运用立异式人才,促进大数据技能在各职业界部及跨职业进行施行运用,以及企事业单位的大数据项目开发和落地,并运用大数据提高竞争力优势。

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北京中培伟业办理咨询有限公司 北京中培伟业办理咨询有限公司

北京中培伟业办理咨询有限公司(以下简称“中培”)成立于2006年,其主营事务面向大中型企业的IT规划咨询事务和面向高端IT人才的训练类事务,其间咨询事务触及大型集团化企业的IT战略规划、IT架构规划、IT归纳管控等范畴,训练事务触及线上线下各种高档IT技能和办理类课程体系。借助于其优质的专家资源池和互联网渠道,中培现已为很多的国际500强企业、国有大中型集团化企业、国际闻名互联网企业供给过高质量的信息化战略规划、组织架构规划、科技人才办理、信息技能架构规划、信息体系开发和运维办理、信息化才能评测的相关训练与咨询服务。

会议日程

(终究日程以会议现场为准)


第一天

1、上午:大数据技能根底

1.大数据的发生布景与开展进程 2.大数据的4V特征,以及与云核算的联络 3.大数据运用需求以及潜在价值剖析 4.业界最新的大数据技能开展态势与运用趋势 5.大数据思想的改变 6.大数据项意图体系与技能选型,及落地施行的应战 “互联网+”年代下的电子商务、制作业、交通职业、电信运营商、银行金融业、电子政务、移动互联网、教育信息化等职业运用实践与运用事例介绍

2、上午:业界干流的大数据技能计划

1.大数据软硬件体系全栈与关键技能介绍 2.大数据生态体系全景图 3.干流的大数据解决计划介绍 4.Apache大数据渠道计划剖析 5.CDH大数据渠道计划剖析 6.HDP大数据渠道计划剖析 7.依据云的大数据渠道计划剖析 8.大数据解决计划与传统数据库计划比较 国内外大数据渠道计划与厂商比照

3、上午:大数据核算模型(一)——批处理MapReduce

1.MapReduce发生布景与适用场景 2.MapReduce核算模型的根本原理 3.MapReduce作业履行流程 4.MapReduce根本组件,JobTracker和TaskTracker 5.MapReduce高档编程运用,Combiner和Partitioner 6.MapReduce功能优化技巧 7.MapReduce事例剖析与开发实践操作

4、下午:大数据存储体系与运用实践

1.散布式文件体系HDFS发生布景与适用场景 2.HDFS master-slave体系架构与读写作业原理 3.HDFS中心组件技能解说,NameNode与fsimage、editslog,DataNode与数据块 4.HDFS Federation机制,viewfs机制,运用场景解说 5.HDFS高可用确保机制,SecondaryNameNode,NFS冷备份,依据zookeeper的HA计划

5、下午:大数据实战操练一

1. Hadoop渠道建立、布置与运用实践,包括HDFS散布式文件体系,YARN资源办理软件,MapReduce核算结构软件 2. HDFS shell指令操作 3. MapReduce程序在YARN上运转

第二天

1、上午:Hadoop结构与生态开展,以及运用实践操作

1.Hadoop的开展进程 2.Hadoop 1.0的中心组件JobTracker,TaskTracker,以及适用范围 3.Hadoop 2.0的中心组件YARN作业原理,以及与Hadoop 1.0的联络与差异 4.Hadoop YARN的资源办理与作业调度机制 5.Hadoop 常用功能优化技能

2、上午:大数据核算模型(二)——实时处理/内存核算 Spark

1.MapReduce核算模型的瓶颈 2.Spark发生动机、根本概念与适用场景 3.Spark编程模型与RDD弹性散布式数据集的作业原理与机制 4.Spark实时处理渠道运转架构与中心组件 5.Spark宽、窄依靠联络与DAG图剖析 6.Spark容错机制 7.Spark作业调度机制 8.Spark standardalone,Spark on YARN运转形式 9.Scala开发介绍与Spark常用Transformation函数介绍

3、下午:大数据仓库查询技能Hive、SparkSQL、Impala,以及运用实践

1.依据MapReduce的大型散布式数据仓库Hive根底知识与运用场景 2.Hive数据仓库的渠道架构与中心技能剖析 3.Hive metastore的作业机制与运用 4.Hive 分区、分桶机制,Hive行、列存储格局 5.依据Spark的大型散布式数据仓库SparkSQL根底知识与运用场景 6.Spark SQL实时数据仓库的完成原理与作业机制 7.SparkSQL程序开发与DataFrame机制介绍 8.依据MPP的大型散布式数据仓库Impala根底知识与运用场景 9.Impala实时查询体系渠道架构、关键技能介绍,以及与Hive,SparkSQL的比照

4、下午:Hadoop集群运维监控东西

1.Hadoop运维办理监控体系Ambari东西介绍 2. 第三方运维体系与东西Ganglia, Nagios

5、下午:大数据实战操练二

1.依据 Hadoop渠道建立、布置与装备Spark集群,Spark shell环境实践,Spark事例程序剖析,Spark程序开发与运转 2. 依据MapReduce的Hive数据仓库实践,Hive集群装置布置,依据文件的Hive数据仓库表导入导出与分区操作,Hive SQL操作,Hive客户端操作 3. 依据Hive的SparkSQL shell实践操作

第三天

1、上午:大数据核算模型(三)——流处理Storm, SparkStreaming

1.流数据处理运用场景与流数据处理的特色 2.流数据处理东西Storm的渠道架构与集群作业原理 3.Storm关键技能与并发机制 4.Storm编程模型与根本开发形式 5.Storm数据流分组 6.Storm可靠性确保与Acker机制 7.Storm运用事例剖析 8.流数据处理东西Spark Streaming根本概念与数据模型 9.SparkStreaming作业机制 10.SparkStreaming程序开发介绍 11.Storm与SparkStreaming的比照

2、下午:大数据ETL操作东西,与大数据散布式收集体系

1.Hadoop与DBMS之间数据交互东西的运用 2.Sqoop导入导出数据的作业原理 3.Flume-NG数据收集体系的数据流模型与体系架构 4.Kafka散布式音讯订阅体系的运用介绍与渠道架构,及其运用形式

3、下午:面向OLTP型运用的NoSQL数据库及运用实践

1.联络型数据库瓶颈,以及NoSQL数据库的开展,概念,分类,及其在半结构化和非结构化数据场景下的适用范围 2.列存储NoSQL数据库HBase简介与数据模型剖析 3.HBase散布式集群体系架构与读写机制,ZooKeeper散布式和谐服务体系的作业原理与运用 4.HBase表规划形式与primary key规划规范 5.文档NoSQL数据库MongoDB简介与数据模型剖析 6.MongoDB集群形式、读写机制与常用API操作 8.键值型NoSQL数据库Redis简介与数据模型剖析 9.Redis多实例集群架构与关键技能 10.NewSQL数据库技能简介及其适用场景

4、下午:大数据实战操练三

1.Sqoop装置、布置与装备,依据Sqoop、MySQL与Hive操作MySQL数据库与Hive数据仓库数据导入导出 2.Kafka装置、布置与装备,依据Kafka创建和消费topic实践操作 3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大数据收集、存储与剖析实践操作

5、下午:大数据项目选型、施行、优化等问题沟通评论

大数据项意图需求剖析、运用施行、体系优化,以及解决计划等咨询与沟通评论

第四天

1、学习查核与业界经验沟通

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会议嘉宾


行将更新,敬请期待

参会攻略

会议门票


价格:5800元/人

报名福利:赠免费定制计划,赠专家在线答疑

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酒店与住宿: 为避免极点情况下活动延期或撤销,主张“异地客户”与VWIN首页客服承认参会信息后,再组织出行与住宿。
退款规矩: 活动各项资源需提早收购,购票后不支撑退款,能够换人参与。

标签: 大数据

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    该会议支撑会员扣头
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会议地址

部分参会单位

主办方没有揭露参会单位

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