大数据处理技术-基于HadoopYarnSpark的处理及应用培训
【培训日期】2022年11月17-18日
【培训地点】北京、线上
【培训对象】
1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

【课程背景】
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是HadoopYarn平台，以及目前对大数据的实时分析工具，业界公认最佳的Spark平台。为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据处理的需要，特举办“大数据处理技术-基于HadoopYarnSpark的处理及应用”培训班

【学员基础】
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，数据仓库与数据挖掘处理有一定的基础知识。
3，对HadoopYarnSpark大数据技术有一定的了解。

【培训要点】
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据实时分析的决策模型和技术支持。
大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架，证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。
在此基础上，Apache Hadoop开源项目开发团队，克隆并推出了HadoopYarn系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳，并孵化出众多子项目(如Hive，Zookeeper和Mahout等)，日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。 近年来以Berkley牵头设计的SparkBDAS技术，实现了内存级别的分布式处理模式，使用户无需关注复杂的内部工作机制，无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验，即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。
本课程从大数据处理技术以及Spark实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍HadoopYarnSpark大数据实时处理工具的原理和内核,包括大数据计算框架、运行架构、设计模型和数据管理策略，及在业界的应用，包含多个子项目的实操，例如HDFS、MapReduce、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等。本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用大数据处理工具来解决业界的问题，并介绍了大数据生产环境搭建的相关知识。
本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论Spark解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动大数据处理开发上升到一个新水平。

【培训目标】
1，全面掌握大数据处理技术的相关知识。
2，学习Spark的核心技术方法以及应用特征。
3，深入使用Spark在大数据实时处理中的使用。
4，掌握BDAS相关工具及其主要功能。

【课程大纲】
第一天 上午 第一讲 云计算及大数据技术
  1）云计算的概念
  2）云计算发展现状
  3）大数据的概念
  4）大数据的应用
  5）大数据关键技术
第二讲 Hadoop和Yarn介绍
  1）Google中的关键技术
  2）Hadoop运行架构
  3）Yarn分析及介绍
  4）Hadoop API分析
  5）Hadoop使用和实操
第三讲 HDFS文件系统结构 
  1） 分布式文件系统DFS
  2） HDFS体系结构介绍
  3） HDFS关键运行机制
  4） SequenceFile介绍  
第一天 下午 第四讲 MapReduce编程模型
  1)  MapReduce产生背景
  2)  MapReduce编程模型
  3)  MapReduce实现机制
  4)  MapReduce案例分析
第五讲Spark大数据处理技术
1）大数据处理技术
2）Spark实时处理技术
3）Spark生态系统BDAS
4）Spark架构分析
第六讲 Scala编程语言使用概述
1) Scala编程语言
2) 基本数据类型
3) 操作基本数据类型
4) 类和对象
第二天 上午 第七讲 Spark分布式计算框架
1）Spark计算模型
2）弹性分布式数据集RDD
3）Spark的数据存储
4）Transformation算子分类及功能
5）Actions算子分类及功能
第八讲SQL On Spark
  1) BDAS数据分析软件栈
  2) SQL On Spark
  3) Spark SQL工具使用
  4) Shark工具使用
5) Hive on Spark工具
第九讲 Spark流数据处理工具Streaming
   1）流数据处理工具Streaming
   2） Spark Streaming架构
   3） Spark Streaming原理
   4） Spark Streaming实例
第二天 下午 第十讲Spark中的大数据挖掘工具MLlib
  1）大数据挖掘工具MLlib
  2）MLlib的数据存储
  3）MLlib中的聚类和分类
4）MLlib算法应用实例
5）利用MLlib进行推荐
第十一讲 Spark大规模图处理工具GraphX
   1）大规模图处理工具GraphX
   2）GraphX的运行架构
   3）GraphX操作使用
   4）GraphX使用实例

【讲师介绍】
    杨老师

主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事数据仓库、数据挖掘以及大数据分析技术研究，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。

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