hadoop開發(fā)案例hadoop視頻教程GreenplumHadoop大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例剖析

1、hadoop開發(fā)案例 hadoop視頻教程-Greenplum Hadoop大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例剖析 基于Greenplum Hadoop分布式平臺(tái)的大數(shù)據(jù)解決方案及商業(yè)應(yīng)用案例剖析課程講師：迪倫課程分類：Java適合人群：高級(jí)課時(shí)數(shù)量：96課時(shí)用到技術(shù)：MapReduce、HDFS、Map-Reduce、Hive、Sqoop涉及項(xiàng)目：Greenplum Hadoop大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)更新程度：完畢hadoop開發(fā)案例課程實(shí)戰(zhàn)、實(shí)用、實(shí)際，總共 96 課時(shí)，系史上最全最深入的講解Greenplum、Hadoop、云計(jì)算相關(guān)領(lǐng)域的技能課程，北風(fēng)網(wǎng)僅以此課程獻(xiàn)給有志于從事大數(shù)據(jù)行業(yè)，追求高薪的有想法的程序員

2、。hadoop開發(fā)案例視頻教程學(xué)習(xí)地址： 課程價(jià)格分析： 隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展，亟需用hadoop解決大數(shù)據(jù)量高并發(fā)訪問(wèn)的瓶頸。谷歌、淘寶、百度、京東等底層都應(yīng)用hadoop。越來(lái)越多的企 業(yè)急需引入hadoop技術(shù)人才。由于掌握Hadoop技術(shù)的開發(fā)人員并不多，直接導(dǎo)致了這幾年hadoop技術(shù)的薪水遠(yuǎn)高于JavaEE及 Android程序員。 Hadoop入門薪資已經(jīng)達(dá)到了 8K 以上，工作1年可達(dá)到 1.2W 以上，具有2-3年工作經(jīng)驗(yàn)的hadoop人才年薪可以達(dá)到 30萬(wàn)50萬(wàn) 。 一般需要大數(shù)據(jù)處理的公司基本上都是大公司，所以學(xué)習(xí)hadoop技術(shù)也是進(jìn)大公司的捷徑！ hadoop

3、開發(fā)案例視頻教程的講師擁有多年Greenplum和Hadoop實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，hadoop開發(fā)案例課程注重實(shí)踐，原理剖析，實(shí)踐分享，讓學(xué)員能快速全面地掌握Greenplum操作和調(diào)優(yōu)，以及Hadoop的搭建與運(yùn)用實(shí)戰(zhàn)。 課程亮點(diǎn)多多： 亮點(diǎn)一、技術(shù)混搭 Greenplum+Hadoop，讓你全面掌握玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)的倚天劍和屠龍刀，讓你學(xué)到不一樣的精彩，成為不一樣的復(fù)合型 人才！ 亮點(diǎn)二、高成低也就 亮點(diǎn)三、既注重技術(shù)基礎(chǔ)，手把手傳授技術(shù)，通過(guò)實(shí)操實(shí)戰(zhàn)的講授過(guò)程讓學(xué)員沉淀技術(shù)，打好牢固堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)；另外，也不 忘從行業(yè)、架構(gòu)的高度，幫助大家擴(kuò)寬視野，游刃有余。 亮點(diǎn)四、注重實(shí)踐：原理剖析，實(shí)踐分享；讓學(xué)員能

4、快速全面地掌握Greenplum操作和調(diào)優(yōu)，以及Hadoop的搭建與運(yùn)用實(shí)戰(zhàn)。 實(shí)戰(zhàn)、實(shí)用、實(shí)際 亮點(diǎn)五、 全面覆蓋了Greenplum完整知識(shí)體系，及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理和調(diào)優(yōu)思想； 亮點(diǎn)六、課程涵蓋Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中所有常用組件； 亮點(diǎn)七、 學(xué)完此課程可以獲得IT行業(yè)高薪職業(yè)發(fā)展能力。你 了 解 大 數(shù) 據(jù) 嗎 ？“大數(shù)據(jù)”時(shí)代來(lái)臨您準(zhǔn)備好了么？從十大技術(shù)和十大巨頭了解大數(shù)據(jù)Greenplum轉(zhuǎn)身：Hadoop是數(shù)據(jù)庫(kù)的未來(lái) GREENPLUM適用場(chǎng)景： Greenplum的架構(gòu)采用了MPP(大規(guī)模并行處理)。在 MPP 系統(tǒng)中，每個(gè) SMP 節(jié)點(diǎn)也可以運(yùn)行自己的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等，它的特

5、點(diǎn)主要就是查詢速度快，數(shù)據(jù)裝載速度快，批量DML處理快。而且性能可以隨著硬件的添加，呈線性增加，擁有非常良好的可擴(kuò)展性。因此，它主要適用于面向分析的應(yīng)用。比如構(gòu)建企業(yè)級(jí)ODS/EDW，或者數(shù)據(jù)集市等等。 GREENPLUM的前景： GREENPLUM 誕生于2003年硅谷，2010/07 EMC收購(gòu)了GREENPLUM，并把GREENPLUM作為EMC面向分析云的戰(zhàn)略核心產(chǎn)品，加以大力發(fā)展。該產(chǎn)品不僅在國(guó)際市場(chǎng)發(fā)展很快，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)發(fā)展也很快。最著名的案例就是阿里巴巴集團(tuán)，經(jīng)過(guò)多種產(chǎn)品的精心選型，最終選擇GREENPLUM作為它們的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)存放數(shù)百TB的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)去高效支持各種分析應(yīng)用。正是由

6、于產(chǎn)品發(fā)展速度很快，但是在相關(guān)人才上存在很大缺口。 Greenplum Hadoop大數(shù)據(jù)分析平臺(tái): 大量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息無(wú)法管理和存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度驚人，每年以幾何級(jí)數(shù)速度增長(zhǎng)，需要有專業(yè)化的解決方案應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。EMC收購(gòu)了Greenplum之后，推出的針對(duì)Hadoop的Greenplum的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件。采用Greenplum HD技術(shù)管理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息，整體TCO更低，除了進(jìn)行有效存儲(chǔ)和管理，可以通過(guò)MapReduce技術(shù)進(jìn)行并行的分析和挖掘，把大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)變成有價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 課程內(nèi)容簡(jiǎn)介： 本課程分兩大部分： 第一部分全面深入地介紹了Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)，包

7、括架構(gòu)特性、部署、管理、開發(fā)和調(diào)優(yōu)等，由淺入深，理論結(jié)合實(shí)戰(zhàn)，讓同學(xué)全面徹底掌握這把大數(shù)據(jù)利劍。 第二部分深入闡述了Hadoop的架構(gòu)原理，Hadoop整體技術(shù)架構(gòu)，包括HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Chukwa等實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用。另外還介紹了云計(jì)算的基礎(chǔ)知識(shí)和Hadoop在云計(jì)算領(lǐng)域的運(yùn)用，以及剖析了Hadoop在各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭商業(yè)環(huán)境的運(yùn)用。 本課程適合于有一定java基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和sql語(yǔ)句有一定了解，熟練使用linux系統(tǒng)的技術(shù)人員，特別適合于想換工作或?qū)で蟾咝铰殬I(yè)的人士。 課程結(jié)束時(shí)，幫助學(xué)員實(shí)現(xiàn)如下目標(biāo)： 1、了解Greenplum和Hadoop的歷史及目前發(fā)展的

8、現(xiàn)狀、以及它們的技術(shù)特點(diǎn)，從而把握分布式計(jì)算框架及未來(lái)發(fā)展方向，在大數(shù)據(jù)時(shí)代能為企業(yè)的技術(shù)選型及架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考。 2、深入理解Greenplum的技術(shù)核心和管理操作，以此為基礎(chǔ)，進(jìn)而掌握MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用和調(diào)優(yōu)的思想。 3、全面掌握Hadoop的架構(gòu)原理和使用場(chǎng)景，并通過(guò)貫穿課程的項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)鍛煉，從而熟練使用Hadoop進(jìn)行MapReduce程序開發(fā)。 4、深入理解Hadoop整體技術(shù)架構(gòu)，包括HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Chukwa等，對(duì)Hadoop運(yùn)作機(jī)制有清晰全面的認(rèn)識(shí)，可以獨(dú)立規(guī)劃及部署生產(chǎn)環(huán)境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本運(yùn)維思路和方法，對(duì)

9、Hadoop集群進(jìn)行管理和優(yōu)化。 5、理解什么是云計(jì)算和Hadoop在云計(jì)算領(lǐng)域的運(yùn)用，以及理解Hadoop在各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭商業(yè)環(huán)境的運(yùn)用。 第一部分 Greenplum 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)（41課時(shí)） 1 Greenplum架構(gòu) 什么是Greenplum Greenplum體系結(jié)構(gòu) Greenplum高可用性架構(gòu) 2 安裝Greenplum 配置環(huán)境 安裝并初始化GPDB系統(tǒng) 啟停數(shù)據(jù)庫(kù) 配置GP系統(tǒng) 3 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)是如何存儲(chǔ)的 分布策略 4 GBDB查詢處理 查詢命令的執(zhí)行 SQL查詢處理機(jī)制 并行查詢計(jì)劃 5 角色權(quán)限及客戶端認(rèn)證管理 客戶端認(rèn)證 管理用戶和組 6 客戶端接口和

10、程序 pgAdmin III PSQL 7 定義數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象 創(chuàng)建并管理數(shù)據(jù)庫(kù) 創(chuàng)建并管理表空間 創(chuàng)建并管理模式 創(chuàng)建并管理表 分區(qū)表 數(shù)據(jù)分布與分區(qū) 壓縮存儲(chǔ)與行列存儲(chǔ) 序列、索引與視圖 8 管理數(shù)據(jù) 插入、更新、刪除記錄 事務(wù)管理 空間回收和統(tǒng)計(jì) 9 查詢數(shù)據(jù) 定義查詢 使用函數(shù)和運(yùn)算符 查詢分析 10 工作負(fù)載及資源管理 GP工作負(fù)載管理概述 配置工作負(fù)載管理 創(chuàng)建資源隊(duì)列 分配資源隊(duì)列 檢查資源隊(duì)列狀態(tài) 11 裝載和卸載數(shù)據(jù) GP裝載命令概述 裝載數(shù)據(jù)到GP 從GP卸載數(shù)據(jù) 格式化數(shù)據(jù)文件 12 備份恢復(fù) 串行備份和恢復(fù) 并行恢復(fù)和恢復(fù) 13 性能調(diào)優(yōu) 如何進(jìn)行調(diào)優(yōu) 常見的性能問(wèn)題 14

11、 GP系統(tǒng)配置參數(shù) 關(guān)于GP的Master參數(shù)與本地化參數(shù) 設(shè)置配置參數(shù) 配置參數(shù)種類 15 開啟高可用性 GP高可用概述 開啟GP的Mirror 獲知Segment何時(shí)失敗 恢復(fù)失敗的Segment 恢復(fù)失敗的Master 16 GP MapReduce MapReduce基礎(chǔ) GP MapReduce編程 MapReduce作業(yè)執(zhí)行和故障診斷 第二部分 Hadoop分布式平臺(tái)（55課時(shí)） 1 Hadoop的起源和體系 Hadoop思想起源：Google Hadoop子項(xiàng)目家族 Hadoop的架構(gòu) 2 Hadoop的安裝與配置 準(zhǔn)備和配置環(huán)境 三種運(yùn)行模式 完全分布式模式安裝 3 HDFS-

12、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) HDFS概念與體系結(jié)構(gòu) HDFS的可靠性 HDFS文件操作 HDFS API 4 關(guān)于MapReduce MapReduce編程模型 MapReduce的集群行為 MapReduce任務(wù)的優(yōu)化 MapReduce工作機(jī)制 錯(cuò)誤處理及作業(yè)調(diào)度機(jī)制 5 MapReduce應(yīng)用開發(fā) Hadoop Eclipse插件開發(fā) 數(shù)據(jù)篩選程序開發(fā) 倒排索引程序開發(fā) 6 Hadoop監(jiān)控與管理 頁(yè)面監(jiān)控 hadoop備份 7 HBase數(shù)據(jù)庫(kù) Hbase體系結(jié)構(gòu) HBase shell HBase API應(yīng)用實(shí)例 HBase場(chǎng)景應(yīng)用 HBase模式設(shè)計(jì) 8 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Hive組件與體系架構(gòu)

13、Hive安裝配置 Hive的服務(wù)接口 HiveQL常用操作 Hive的優(yōu)化 Hive UDF編程 Hive綜合實(shí)戰(zhàn) 9 Pig數(shù)據(jù)分析平臺(tái) Pig框架 Pig安裝配置 Pig的使用 Pig的數(shù)據(jù)模型 常用Pig Latin操作 Pig UDF編程 Pig數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 10 ZooKeeper分布式服務(wù)框架 ZooKeeper工作原理 ZooKeeper設(shè)計(jì)目標(biāo) ZooKeeper的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和組成 ZooKeeper的安裝配置 ZooKeeper命令行工具 ZooKeeper API ZooKeeper實(shí)戰(zhàn)：Hadoop任務(wù)調(diào)度 11 Chukwa集群監(jiān)控系統(tǒng) Chukwa的組成 Chukwa架

14、構(gòu)和設(shè)計(jì) Chukwa安裝與配置 常用Chukwa命令 實(shí)現(xiàn)自定義數(shù)據(jù)處理 12 Hadoop商業(yè)應(yīng)用案例 云計(jì)算概念和特征 云計(jì)算服務(wù)模式和形態(tài) Hadoop在云計(jì)算的運(yùn)用 京東商城 百度 阿里巴巴 騰訊 13 Greenplum Hadoop集群 集成架構(gòu)的特征 集成架構(gòu)的優(yōu)勢(shì) 配置gphdfs協(xié)議使用環(huán)境 使用HDFS外部表 課程總目錄： 以下職位在向你招手：1. Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師2. Hadoop運(yùn)維工程師3.大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)師并可有機(jī)會(huì)向以下高薪職位發(fā)出挑戰(zhàn) 一、Q：學(xué)這個(gè)課程需要什么基礎(chǔ)？ A、講師回答本課程適合于有一定java基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和sql語(yǔ)句有一定了解

15、，熟練使用linux系統(tǒng)的技術(shù)人員，特別適合于想換工作或?qū)で蟾咝铰殬I(yè)的人士 二、Q：講師水平如何？值得信賴嗎？ A：講師迪倫，10年以上IT行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，某知名500強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)師，資深大數(shù)據(jù)處理專家。熟練掌握和應(yīng)用多種技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫(kù)，包括UNIX，Greenplum、Hadoop、Oracle、Cognos等，以及熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ETL、報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的技術(shù)運(yùn)用。 三、Q:我該怎么學(xué),如何才能學(xué)好這門課程，給些建議 ？ A: 講師回答： 1.時(shí)間上的安排建議 本課程96講，建議每天以2-3課程的進(jìn)度進(jìn)行學(xué)習(xí)，并在課后盡量獨(dú)立完成課堂所講的實(shí)例。 2.學(xué)習(xí)要求 不要只是做一名忠實(shí)的聽眾，請(qǐng)跟隨我一起搭環(huán)境、做實(shí)驗(yàn)。遇到問(wèn)題多想多問(wèn)多嘗試，享受解決問(wèn)題的快感吧！ 3.講師建議 a. 如果沒(méi)有學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，建議先補(bǔ)充一點(diǎn)Linux、Java基礎(chǔ)，會(huì)更加得心應(yīng)手； b. 活學(xué)活用，舉一反三。只有在熟練掌握各種技術(shù)在各種情況下的應(yīng)用之后，才能掌握實(shí)現(xiàn)一個(gè)業(yè)務(wù)需求的最佳路徑和最優(yōu)方案； c. 學(xué)海無(wú)涯苦作舟，堅(jiān)持最重要，讓現(xiàn)在的努力成就你不后悔的將來(lái)吧！ 四、Q：課程涉