作為大數(shù)據(jù)核心技術(shù)，Hadoop為企業(yè)提供了高擴(kuò)展、高冗余、高容錯(cuò)、和經(jīng)濟(jì)有效的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”解決方案，針對(duì)企業(yè)目前普遍缺乏海量數(shù)據(jù)技術(shù)人員的現(xiàn)狀，Cloudera Hadoop認(rèn)證培訓(xùn)系列課程，為企業(yè)經(jīng)理、CTO、架構(gòu)師、技術(shù)帶頭人、系統(tǒng)管理員、數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)/商務(wù)分析元和應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了業(yè)內(nèi)最領(lǐng)先并得到全球認(rèn)可的Apache Hadoop技術(shù)培訓(xùn)。該課程由Cloudera指定的授權(quán)講師授課，采用和Cloudera在美相同的教材，練習(xí)和教學(xué)方式。所有學(xué)員將在Cloudera官方注冊(cè)，并獲得Cloudera提供的全球人才服務(wù)，成為大數(shù)據(jù)時(shí)代領(lǐng)跑者！


【課程內(nèi)容】
1、Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）
2、YARN/MapReduce的工作原理
3、如何優(yōu)化Hadoop機(jī)群所需要的硬件配置
4、搭建Hadoop機(jī)群所需要考慮的網(wǎng)絡(luò)因素
5、Hadoop機(jī)群維護(hù)和控制
6、如何利用Hadoop配置選項(xiàng)進(jìn)行系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)
7、如何利用FairScheduler為多用戶提供服務(wù)級(jí)別保障
8、Hadoop機(jī)群維護(hù)和監(jiān)控
9、如何使用Flume從動(dòng)態(tài)生成的文件加載到Hadoop
10、如何使用Sqoop從關(guān)系型數(shù)據(jù)加載數(shù)據(jù)
11、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)工具（如Hive、Impala、Pig和Base）

Cloudera Hadoop開(kāi)發(fā)認(rèn)證培訓(xùn)
【課程內(nèi)容】
1、Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和MapReduce的工作原理
2、如何利用JAVA API或者其他編程語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)MapReduce應(yīng)用
3、MapReduce任務(wù)開(kāi)發(fā)中的注意事項(xiàng)
4、如何在Hadoop上實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)算法
5、Hadoop開(kāi)發(fā)和調(diào)試的最佳實(shí)用經(jīng)驗(yàn)
6、如何利用其他Hadoop相關(guān)技術(shù)，包括ApacheHive， Apache Pig， Sqoop和Oozie等
7、滿足解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問(wèn)題的高級(jí)Hadoop API

Cloudera數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
【課程內(nèi)容】
1、Hive如何擴(kuò)展MapReduce
2、如何使用Hive創(chuàng)建和操作表
3、Hive基本和高級(jí)數(shù)據(jù)類型
4、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)和分組
5、如何用Pig加載和操作數(shù)據(jù)
6、PigLatin編程語(yǔ)言的特性
7、用Pig解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問(wèn)題
8、使用Impala分析數(shù)據(jù)

Cloudera HBase培訓(xùn)
【課程內(nèi)容】
1、理解HBase體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用場(chǎng)景
2、使用HBase Shell來(lái)直接操作HBase數(shù)據(jù)庫(kù)
3、使用JAVA及Thrift API訪問(wèn)及操作HBase數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)
4、如何管理HBase機(jī)群，發(fā)現(xiàn)和解決性能問(wèn)題
5、如何優(yōu)化HBase數(shù)據(jù)模式來(lái)進(jìn)行高效地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)恢復(fù)


課程對(duì)象
對(duì)于大數(shù)據(jù)感興趣的人員