上海Cloudera Hadoop大数据培训：CCAHCCP：DE

Posted 2020-06-16

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