現(xiàn)今是大數(shù)據(jù)時(shí)代,為構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),技術(shù)人員需要對(duì)分布式計(jì)算平臺(tái)有一定深入的理解和應(yīng)用。本課程將為大家全面而又深入的介紹Spark、Hadoop平臺(tái)的構(gòu)建流程,涉及Spark Hadoo系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí),概念及架構(gòu),Spark Hadoo實(shí)戰(zhàn)技巧,Spark、Hadoo經(jīng)典案例等。
學(xué)員須具備:了解Linux系統(tǒng)及相關(guān)語(yǔ)言環(huán)境;
各類(lèi) IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員。
幫助學(xué)員對(duì)Spark、Hadoo生態(tài)系統(tǒng)有一個(gè)清晰明了的認(rèn)識(shí);
理解Spark、Hadoo系統(tǒng)適用的場(chǎng)景;
掌握Spark、Hadoo等初中級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Spar、Hadook集群,滿(mǎn)足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)。
-- 大數(shù)據(jù)整體體解決方案架構(gòu)介紹;
-- Cloudera CDH安裝及集群介紹;
-- Kafka的使用場(chǎng)景;
-- HDFS HIVE IMPALA組件;
-- HIVE、IMPALA區(qū)別:特性不同點(diǎn),架構(gòu)不同特點(diǎn);
-- Zookeeper組件;
-- Azkaban、Yarn 調(diào)度資源協(xié)調(diào);
-- yarn架構(gòu)組件(Resourcemanager、NodeManager、ApplicationMaster);
-- yarn作業(yè)調(diào)度流程;
-- 大數(shù)據(jù)安全管理;
-- Hadoop安全機(jī)制Kerberos。
學(xué)習(xí)內(nèi)容
大數(shù)據(jù)整體體解決方案、架構(gòu)介紹、流處理、批處理
硬件選型,操作系統(tǒng)選型
開(kāi)源軟件,Hadoop生態(tài)軟件
大數(shù)據(jù)組件(開(kāi)發(fā)語(yǔ)言介紹)
Cloudera CDH安裝及集群介紹
Cloudera CDH 安裝
Hadoop集群介紹,Hadoop集群使用
HDFS分布式文件系統(tǒng)介紹
Kafka的使用場(chǎng)景
Kakfa的設(shè)計(jì)思想,Kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制
持久化\負(fù)載均衡\Topic模型
消息傳輸一致性\分布式
Leader的選擇\集群分區(qū)
生產(chǎn)者消費(fèi)者配置
案例:Kafka從flume獲取消息,實(shí)現(xiàn)傳輸
flume+sqoop介紹及開(kāi)發(fā)實(shí)例
flume實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集流程
flume agent配置,flume sink配置,flume 數(shù)據(jù)過(guò)濾
案例(1): 使用flume動(dòng)態(tài)采集日志
Sqoop功能及軟件結(jié)構(gòu)
從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS,從HDFS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
案例: 從HDFS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)
案例: 從MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS
Hadoop集群搭建、Spark集群部署及測(cè)試
Spark交互式命令行
如何使用Spark交互式命令行、理解Spark任務(wù)提交流程、執(zhí)行流程
如何通過(guò)WebUI查看任何執(zhí)行狀態(tài)
spark streaming運(yùn)行原理spark 生態(tài)及運(yùn)行原理
集群模式
Spark工作機(jī)制
RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集,介紹RDD實(shí)現(xiàn)原理
理解什么是Action和Transformation,理解窄依賴(lài)與寬依賴(lài)
Spark核心概念之RDD
RDD函數(shù)
Spark核心概念之Shuffle
Spark Job執(zhí)行原理分析、shuffle操作解析
Spark核心概念之Cache
Spark廣播變量與累加器、Cache與checkpoint問(wèn)題
Spark多語(yǔ)言編程
Spark SQL組件、架構(gòu)
DataFrame、SparkSQL運(yùn)行原理
Spark SQL基礎(chǔ)應(yīng)用
Spark Streaming運(yùn)行原理、DStream
DStream 常用函數(shù)
Machine Learning On Spark簡(jiǎn)介、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Spark 資源調(diào)優(yōu)
案例:spark streaming數(shù)據(jù)處理
HDFS HIVE IMPALA組件
DHFS分布式存儲(chǔ)特性
DHFS訪(fǎng)問(wèn)方式
HDFS優(yōu)化方案
HIVE IMPALA查詢(xún)
共同點(diǎn):如數(shù)據(jù)表元數(shù)據(jù)、ODBC/JDBC驅(qū)動(dòng)、SQL語(yǔ)法、靈活的文件格式、存儲(chǔ)資源池等
HIVE、IMPALA區(qū)別:特性不同點(diǎn),架構(gòu)不同特點(diǎn)
Zookeeper組件
Zookeeper應(yīng)用
Zookeeper注冊(cè)中心管理
Zookeeper配置與協(xié)調(diào)
實(shí)驗(yàn):HDFS存取數(shù)據(jù)、HIVE、IMPALA實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和報(bào)表
Azkaban、Yarn 調(diào)度資源協(xié)調(diào)
Azkaban的適用場(chǎng)景
Azkaban特點(diǎn)
Azkaban的架構(gòu)
配置文件
啟動(dòng)executor服務(wù)器
啟動(dòng)web服務(wù)器
案例:多job工作流案例
yarn架構(gòu)組件(Resourcemanager\NodeManager\ApplicationMaster)
yarn作業(yè)調(diào)度流程
綜合案例
Flume實(shí)現(xiàn)日志采集+kafka(消息隊(duì)列、緩存)+spark streaming(數(shù)據(jù)處理)+數(shù)據(jù)庫(kù)/DHFS
sqoop 導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)hive impala查詢(xún)
大數(shù)據(jù)安全管理
Apache Sentry
Hadoop安全機(jī)制Kerberos
無(wú)認(rèn)證考試
暫無(wú)開(kāi)班信息
DeepSeek核心技術(shù)原理和本地部署微調(diào)實(shí)戰(zhàn)
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,智能助手(如DeepSeek-V3)在多模態(tài)理解、個(gè)性化交互、知識(shí)推理等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。DeepSeek-V3作為深度求索公司推出的第三代智能助手,憑借其先進(jìn)的核心技術(shù)(如大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)理解、上下文感知等),在智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)大的潛力。
開(kāi)課時(shí)間:09月09日-09月11日
DeepSeek賦能企業(yè)智能運(yùn)維開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
隨著大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展,企業(yè)面臨著提升工作效率、降低運(yùn)營(yíng)成本和優(yōu)化資源配置的巨大壓力。DeepSeek做出十三項(xiàng)革命性的大模型技術(shù)突破,特別是大模型核心工程技術(shù)的突破和應(yīng)用,已經(jīng)比肩OpenAI的核心技術(shù)突破。
開(kāi)課時(shí)間:暫無(wú)
AIGC大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)落地實(shí)戰(zhàn)—基于OpenAI LLM
本課程是您掌握人工智能領(lǐng)域最前沿技術(shù)的理想選擇,課程專(zhuān)注于A(yíng)IGC技術(shù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā),旨在培養(yǎng)您成為AI領(lǐng)域的專(zhuān)家。
開(kāi)課時(shí)間:暫無(wú)