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            首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > 2019大數據平臺搭建高性能計算最佳實戰(3月珠海班) 更新時間:2019-01-07T15:22:36

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            2019大數據平臺搭建高性能計算最佳實戰(3月珠海班)
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            2019大數據平臺搭建高性能計算最佳實戰(3月珠海班)

            會議時間:2019-03-26 08:00至 2019-03-29 18:00結束

            會議地點: 珠海  詳細地址會前通知  

            會議規模:暫無

            主辦單位: 北京中培偉業管理咨詢有限公司

            發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

            門票名稱單價截止時間數量
            會務費 報名福利:贈免費定制方案,贈專家在線答疑 ¥5800.0 2019-03-25 17:00

            會議介紹

            會議內容 主辦方介紹


            2019大數據平臺搭建高性能計算最佳實戰(3月珠海班)

            2019大數據平臺搭建高性能計算最佳實戰(3月珠海班)宣傳圖

            課程簡介:

            根據黨中央和國務院“互聯網+”行動計劃戰略布局,落實國務院促進大數據發展行動綱要,響應工業和信息化部培養大數據技術高端人才的號召,中國信息化培訓中心特推出了大數據平臺搭建與高性能計算實戰課程培訓班。通過專業的大數據技術架構體系與業界真實案例來全面提升大數據項目高管、大數據平臺架構師,以及大數據開發工程師與大數據應用設計人員的專業水平,旨在培養專業的大數據技術架構專家,培養大數據技術和應用創新型人才,促進大數據技術在各行業內部及跨行業進行實施應用,以及企事業單位的大數據項目開發和落地,并利用大數據提升競爭力優勢。

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            北京中培偉業管理咨詢有限公司 北京中培偉業管理咨詢有限公司

            北京中培偉業管理咨詢有限公司(以下簡稱“中培”)成立于2006年,其主營業務面向大中型企業的IT規劃咨詢業務和面向高端IT人才的培訓類業務,其中咨詢業務涉及大型集團化企業的IT戰略規劃、IT架構規劃、IT綜合管控等領域,培訓業務涉及線上線下各種高級IT技術和管理類課程體系。借助于其優質的專家資源池和互聯網平臺,中培已經為眾多的世界500強企業、國有大中型集團化企業、國際知名互聯網企業提供過高質量的信息化戰略規劃、組織架構規劃、科技人才管理、信息技術架構規劃、信息系統開發和運維管理、信息化能力評測的相關培訓與咨詢服務。

            會議日程

            (最終日程以會議現場為準)


            第一天

            1、上午:大數據技術基礎

            1.大數據的產生背景與發展歷程 2.大數據的4V特征,以及與云計算的關系 3.大數據應用需求以及潛在價值分析 4.業界最新的大數據技術發展態勢與應用趨勢 5.大數據思維的轉變 6.大數據項目的系統與技術選型,及落地實施的挑戰 “互聯網+”時代下的電子商務、制造業、交通行業、電信運營商、銀行金融業、電子政務、移動互聯網、教育信息化等行業應用實踐與應用案例介紹

            2、上午:業界主流的大數據技術方案

            1.大數據軟硬件系統全棧與關鍵技術介紹 2.大數據生態系統全景圖 3.主流的大數據解決方案介紹 4.Apache大數據平臺方案剖析 5.CDH大數據平臺方案剖析 6.HDP大數據平臺方案剖析 7.基于云的大數據平臺方案剖析 8.大數據解決方案與傳統數據庫方案比較 國內外大數據平臺方案與廠商對比

            3、上午:大數據計算模型(一)——批處理MapReduce

            1.MapReduce產生背景與適用場景 2.MapReduce計算模型的基本原理 3.MapReduce作業執行流程 4.MapReduce基本組件,JobTracker和TaskTracker 5.MapReduce高級編程應用,Combiner和Partitioner 6.MapReduce性能優化技巧 7.MapReduce案例分析與開發實踐操作

            4、下午:大數據存儲系統與應用實踐

            1.分布式文件系統HDFS產生背景與適用場景 2.HDFS master-slave系統架構與讀寫工作原理 3.HDFS核心組件技術講解,NameNode與fsimage、editslog,DataNode與數據塊 4.HDFS Federation機制,viewfs機制,使用場景講解 5.HDFS高可用保證機制,SecondaryNameNode,NFS冷備份,基于zookeeper的HA方案

            5、下午:大數據實戰練習一

            1. Hadoop平臺搭建、部署與應用實踐,包含HDFS分布式文件系統,YARN資源管理軟件,MapReduce計算框架軟件 2. HDFS shell命令操作 3. MapReduce程序在YARN上運行

            第二天

            1、上午:Hadoop框架與生態發展,以及應用實踐操作

            1.Hadoop的發展歷程 2.Hadoop 1.0的核心組件JobTracker,TaskTracker,以及適用范圍 3.Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理,以及與Hadoop 1.0的聯系與區別 4.Hadoop YARN的資源管理與作業調度機制 5.Hadoop 常用性能優化技術

            2、上午:大數據計算模型(二)——實時處理/內存計算 Spark

            1.MapReduce計算模型的瓶頸 2.Spark產生動機、基本概念與適用場景 3.Spark編程模型與RDD彈性分布式數據集的工作原理與機制 4.Spark實時處理平臺運行架構與核心組件 5.Spark寬、窄依賴關系與DAG圖分析 6.Spark容錯機制 7.Spark作業調度機制 8.Spark standardalone,Spark on YARN運行模式 9.Scala開發介紹與Spark常用Transformation函數介紹

            3、下午:大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala,以及應用實踐

            1.基于MapReduce的大型分布式數據倉庫Hive基礎知識與應用場景 2.Hive數據倉庫的平臺架構與核心技術剖析 3.Hive metastore的工作機制與應用 4.Hive 分區、分桶機制,Hive行、列存儲格式 5.基于Spark的大型分布式數據倉庫SparkSQL基礎知識與應用場景 6.Spark SQL實時數據倉庫的實現原理與工作機制 7.SparkSQL程序開發與DataFrame機制介紹 8.基于MPP的大型分布式數據倉庫Impala基礎知識與應用場景 9.Impala實時查詢系統平臺架構、關鍵技術介紹,以及與Hive,SparkSQL的對比

            4、下午:Hadoop集群運維監控工具

            1.Hadoop運維管理監控系統Ambari工具介紹 2. 第三方運維系統與工具Ganglia, Nagios

            5、下午:大數據實戰練習二

            1.基于 Hadoop平臺搭建、部署與配置Spark集群,Spark shell環境實踐,Spark案例程序分析,Spark程序開發與運行 2. 基于MapReduce的Hive數據倉庫實踐,Hive集群安裝部署,基于文件的Hive數據倉庫表導入導出與分區操作,Hive SQL操作,Hive客戶端操作 3. 基于Hive的SparkSQL shell實踐操作

            第三天

            1、上午:大數據計算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming

            1.流數據處理應用場景與流數據處理的特點 2.流數據處理工具Storm的平臺架構與集群工作原理 3.Storm關鍵技術與并發機制 4.Storm編程模型與基本開發模式 5.Storm數據流分組 6.Storm可靠性保證與Acker機制 7.Storm應用案例分析 8.流數據處理工具Spark Streaming基本概念與數據模型 9.SparkStreaming工作機制 10.SparkStreaming程序開發介紹 11.Storm與SparkStreaming的對比

            2、下午:大數據ETL操作工具,與大數據分布式采集系統

            1.Hadoop與DBMS之間數據交互工具的應用 2.Sqoop導入導出數據的工作原理 3.Flume-NG數據采集系統的數據流模型與系統架構 4.Kafka分布式消息訂閱系統的應用介紹與平臺架構,及其使用模式

            3、下午:面向OLTP型應用的NoSQL數據庫及應用實踐

            1.關系型數據庫瓶頸,以及NoSQL數據庫的發展,概念,分類,及其在半結構化和非結構化數據場景下的適用范圍 2.列存儲NoSQL數據庫HBase簡介與數據模型剖析 3.HBase分布式集群系統架構與讀寫機制,ZooKeeper分布式協調服務系統的工作原理與應用 4.HBase表設計模式與primary key設計規范 5.文檔NoSQL數據庫MongoDB簡介與數據模型剖析 6.MongoDB集群模式、讀寫機制與常用API操作 8.鍵值型NoSQL數據庫Redis簡介與數據模型剖析 9.Redis多實例集群架構與關鍵技術 10.NewSQL數據庫技術簡介及其適用場景

            4、下午:大數據實戰練習三

            1.Sqoop安裝、部署與配置,基于Sqoop、MySQL與Hive操作MySQL數據庫與Hive數據倉庫數據導入導出 2.Kafka安裝、部署與配置,基于Kafka創建和消費topic實踐操作 3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大數據采集、存儲與分析實踐操作

            5、下午:大數據項目選型、實施、優化等問題交流討論

            大數據項目的需求分析、應用實施、系統優化,以及解決方案等咨詢與交流討論

            第四天

            1、學習考核與業內經驗交流

            查看更多

            會議嘉賓


            即將更新,敬請期待

            參會指南

            會議門票


            價格:5800元/人

            報名福利:贈免費定制方案,贈專家在線答疑

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            溫馨提示
            酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
            退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

            標簽: 大數據

            活動家為本會議官方合作
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            會議支持:

            • 會員折扣
              該會議支持會員折扣
              具體折扣標準請參見plus會員頁面
            • 會員返積分
              每消費1元累積1個會員積分。
              僅PC站支持。
            • 會員積分抵現
              根據會員等級的不同,每抵用1元可使用的積分也不一樣,具體可參見PLUS會員頁面。 僅PC站支持。

            會議地點

            部分參會單位

            主辦方沒有公開參會單位

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