12月上海Cloudera Hadoop大数据培训：CCAH、CCDH

12月上海开班时间：管理员周末班（12月12-13日；12月19-20日）开发者脱产班（12月28-31日）【其他课程安排请咨询】15000519329（陈老师）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。    在完成课程后，学员被鼓励参加Cloudera认证Apache Hadoop程序员（CCDH）考试。        【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