企业级大数据技术与应用

基于HadoopSpark生态环境实战
主题 内容 细节
任务1(思想) 前导思想 　
团队组建 　
所需工具 　
课程整体描述 Hadoop
MapReduce
Sqoop
Hive与HBase整合
任务2和任务3同步(Linux安装与配置) Linux历史、目前实用版本 　
基于VBox安装RHEL7.2(x64) 　
Linux实用命令使用 　
任务2和任务3同步(JavaSE基础) Java环境和开发工具配置 　
面向过程 　
面向对象 　
Java常用的5个包使用 　
任务4(Hadoop概述) Hadoop起源与历史 　
图解生态系统 　
常用项目 　
一线实用项目 　
技术定义 分布式文件系统
I/O
MapReduce
任务5(Hadoop2.7.3分布式搭建) 通过3台虚拟机的方式现场搭建出Hadoop分布式环境 　
实用Hadoop命令的实战 　
任务6(官方wordCount+Eclipse)分析 基于Eclipse4.5的Hadoop开发环境搭建 　
在环境上运行wordCount并分析代码 　
任务7(文件系统、I/O系统和MR工作原理) 文件系统 架构
文件系统访问
JavaAPI接口
I/O系统 文件数据结构
文件序列化
MR工作原理 MR框架结构
Shuffle和Sort
任务8(MR编程开发) 导入数据进入HDFS 　
MR计算工资之和 　
MR计算工资平均 　
任务9(Hive) 概述 　
安装与配置 　
Sqoop安装与配置 　
sqoop导入mariadb数据进入Hive 　
使用Hive查询导入的数据 　
任务10(HBase) 概述 　
安装与配置 　
sqoop导入mariadb数据进入HBase 　
使用Hive查询HBase数据 　
任务11(JavaWeb+Hadoop的分析流程) JavaAPI+Hive实战 　
JavaAPI+HBase实战 　
任务12(Flume,Pig,Mahout)介绍 每个主题的概述 　
每个主题的简易安装配置 　
任务13(Spark,Storm)介绍 每个主题概述 　
每个主题的简易安装配置 　 

天津大学(双本)
英语、德语
微软认证讲师
微软金牌讲师4年德国留学
15年应用开发和数据处理从业经历
国内使用Python作为数据处理工具的先行者
曾任职阿里担任架构师、搜狐担任软件工程师
参与多个大型项目、为全国各个培训机构提供需求分析、各类软件开发、软件架构

专业背景
软件服务外包开发公司(开发以及团队管理)经验
曾任职阿里担任架构师 3年
搜狐担任软件工程师 2年
天津经济技术开发区政府部门软件系统开发维护经验(开发以及团队管理)
德国留学4年
天津经济技术开发区大型制造型企业内部软件平台开发维护经验
15年培训行业经验
主要课程
《软件全栈开发》
《Linux 应用与发展》
《大数据 与Spark实战》
《Python程序编码语言培训》
《面向架构师的互联网平台架构设计》
《微服务架构与技术》
《基于大数据的企业运维》
《Android8.0项目开发实战》
强项授课

授课特点：
课程都是实战性课程,培训的宗旨是要进行课程的落地，通过接地气的项目实战，来使培训者能够从一个小项目入手，然后逐步扩大自己的视觉，完成最后的实战开发，以下的内容有别于以往的纯技术点授课！
讲师授课感受：
1.技术在于分享,用心做好每一件事情
2.不能忽悠受众者
3.授课前需要了解客户的课程后的真实的需求
4.根据用户的需求来有针对性的制定有效的课程大纲
5.加强课程的互动性，每天的课程每个受众者平均会沟通至少10次以上
6.根据情况会安排所有的受众者撰写每日的培训日志总结
7.课堂上需要随机应变和现场发挥，来解答受众者的问题，对于未能解答的问题保留相关的联系方式寻求在24-48小时内给出有效的解决方案
8.课堂上某些案例可以根据受众者的实际的最终需求来模拟编写，这样，在课程结束后，受众者会有一个大体的需求完成的轮廓
9.对一些该技术领域的新技术的总结和探索
10.一切不变的就是变化，所有的内容会切以实际的以需求为准来应对 

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• 大数据PTN技术与应用

   

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