【培訓對象】
1、對大數據、分布式存儲、分布式計算等感興趣的朋友； 2、Java、PHP、C等任意一門編程語言的開發(fā)者； 3、大型網站、電商網站等運維人員； 4、云計算、大數據從業(yè)者； 5、熟悉Hadoop生態(tài)體系，想了解和學習Hadoop與Spark整合在企業(yè)應用實戰(zhàn)案例的朋友； 6、系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員； 7、牽涉到大數據處理的數據中心運行、規(guī)劃、設計負責人； 8、政府機關，金融保險、移動互聯網等大數據單位的負責人； 9、高校、科研院所大數據研究人員，涉及到大數據與分布式數據處理的人員； 10、數據倉庫管理人員、建模人員，分析和開發(fā)人員、系統(tǒng)管理人員、數據庫管理人員以及對數據倉庫感興趣的其他人員；

【培訓收益】

時間 內容 備注
第一天
第1個主題：分布式基礎理論知識（深入剖析分布式原理與理論，并為分布式學習奠定基礎）（60分鐘）
1、大數據技術
2、分布式技術
3、CAP理
4、BASE思想
5、消息機制
6、分布式協(xié)調器
7、心跳機制
8、日志結構文件系統(tǒng)
9、RWN理論
10、跨操作系統(tǒng)調度資源

第2個主題：Hadoop大數據分布式平臺概述（系統(tǒng)性介紹Hadoop大數據分布式平臺）（30分鐘）
1、Hadoop是大數據架構的事實標準
2、Hadoop工作原理及架構
3、Hadoop生態(tài)體系介紹
4、Hadoop應用現狀
5、Hadoop發(fā)展趨勢
6、Hadoop優(yōu)勢
7、實例分享：雙十一億背后的開源技術

第3個主題：Hadoop分布式集群部署與運維（動手搭建Hadoop集群及運維）（30分鐘）
1、SaltStack
2、Maven
3、禁用IPV6
4、SSH無密碼登錄
5、Hadoop HA部署介紹
6、Hadoop集群部署
7、Hadoop集群的監(jiān)控
8、Hadoop集群的運維

第4個主題：分布式文件操作和存儲（深入理解大數據分布式文件系統(tǒng)的原理與機制）（120分鐘）
1、HDFS架構剖析
2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode介紹
3、NodeName高可靠性最佳實踐
4、DataNode中Block劃分的原理和具體存儲方式
5、修改Namenode、DataNode數據存儲位置
6、CLI操作HDFS
7、Java操作HDFS
8、RESTful操作HDFS
9、動態(tài)修改Hadoop的Replication數目
10、Hadoop序列化
11、Hadoop流壓縮
12、Hadoop RPC
13、SequenceFile與MapFile
14、Hadoop Avro

第5個主題：分布式資源調度框架剖析（深入剖析和使用分布式資源調度框架的能力）（30分鐘）
1、YARN介紹
2、YARN的設計思想
3、YARN的核心組件
4、YARN為核心的生態(tài)系統(tǒng)
5、Yarn的 HA機制
6、YARN應用程序編寫
7、ResourceManager深入剖析
8、ClientRMService與AdminService
9、NodeManager深入剖析
10、Container

第6個主題：分布式批處理計算模型MapReduce（深入剖析MapReduce原理及開發(fā)MapReduce程序能力思維方法論）（120分鐘）
1、MapReduce算法剖析
2、MapReduce編程思想
3、MapReduce常用算法
4、MapReduce命令操作
5、wordcount運行過程解析
6、MapReduce如何將HDFS文件轉化為Key-Value供Map解析與處理
7、Hadoop的調度器介紹
8、Combiner的使用原則
9、Partitioner的使用最佳實踐
10、MapReduce排序算法剖析
11、自定義排序算法
12、Hadoop內置的分組算法
13、自定義分組算法
14、MapReduce常見場景和算法實現
15、MapReduce新舊API的區(qū)別以及如何使用API
16、MapReduce程序打包并在命令行運行
17、Hadoop Streaming
18、動態(tài)增加Hadoop的Slave節(jié)點
19、學員動手編寫MapReduce程序

第7個主題：分布式內存數據庫（介紹當前主流的分布式內存數據庫，深入剖析分布式內存庫系統(tǒng)的原理與機制）（30分鐘）
1、業(yè)界主要應用的分布式內存庫有哪些
2、分布式內存庫的應用情況
a)大數據非結構化數據的應用場景（TFS）
b)大數據歷史明細查詢的應用場景
c)秒殺高并發(fā)的應用場景
d)實時高并發(fā)業(yè)務的應用場景
e)在線實時統(tǒng)計分析的應用場景
3、應用的具體案例
a)分布式內存庫在運營商話單詳單查詢系統(tǒng)中的應用
b)分布式內存庫在金融行業(yè)流水業(yè)務查詢系統(tǒng)中的應用
c)分布式內存庫在微博自媒體業(yè)務中應用
4、分布式內存庫的特性
5、CAP理論
6、BASE思想
7、RWN理論
8、分布式關系型內存庫
a)MySQL Cluster
9、分布式NoSQL列式內存庫
a)HBase
b)Cassandra
c)GemFire
10、分布式文檔內存庫
a)MongoDB
11、案例：GemFire在實時交易系統(tǒng)12306的使用案例分享

第8個主題：分布式協(xié)調器（深入剖析分布式協(xié)調器技術原理和實現技術）（30分鐘）
1、Zookeeper介紹
2、Paxos算法
3、Paxos 算法應用場景
4、Zookeeper的數據模型
5、Zookeeper的節(jié)點
6、Zookeeper的角色
7、Zookeeper工作原理
8、Leader選舉
9、部署ZooKeeper
10、Shell操作Zookeeper
11、Java程序操作Zookeeper
12、Zookeeper典型使用場景

時間 內容 備注

 

 

 

 

 

 

第二天
第9個主題：分布式數據庫NoSQL技術（深入剖析分布式NoSQL技術及原理并實操）（30分鐘）
1、分布式數據庫概述
2、HBase介紹
3、HBase的特點
4、HBase邏輯模型
5、HBase列族與列
6、HBase時間戳
7、行式數據庫 vs 列式數據庫
8、HBase物理模型
9、數據存儲結構:LSM
10、HBase的REST接口
11、HBase安裝部署
12、HBase Shell
13、倒排索引
14、開發(fā)實踐分享：微博
15、HBase應用
16、HBase Filter
17、HBase Coprocessor

第10個主題：分布式NoSQL數據庫編程思維訓練（老師帶領學員用HBase在課上親自動手完成微博項目的開發(fā)過程，使學員掌握分布式NoSQL編程思維方法）（90分鐘）
1、HBase開發(fā)環(huán)境搭建過程介紹
2、倒排索引
3、案例實戰(zhàn)：微博項目
4、微博業(yè)務概述
5、微博業(yè)務功能說明
6、微博邏輯架構設計
7、微博開發(fā)使用的組件
8、HBase表結構設計
9、基于HBase的微博表結構設計
10、基于HBase的微博項目代碼開發(fā)
11、基于HBase的微博項目的總結
12、HBase API剖析
13、HBase研發(fā)案例分享
14、HBase應用
15、基于HTable的MapReduce分析
16、HBase Filter
17、HBase Filters
18、SingleColumnValueFilter示例

第11個主題：分布式內存數據庫庫Redis（深入剖析Redis的技術原理）（60分鐘）
1、Redis數據庫原理
2、Redis數據庫應用
3、Redis開發(fā)實踐（倒排索引）
4、Redis開發(fā)調試
5、Redis優(yōu)化
6、Redis發(fā)布訂閱機制剖析
7、Redis集群搭建
8、Codis介紹
9、Codis整體設計
10、Codis架構
11、Codis組件介紹

第12個主題：分布式文檔內存庫MongoDB（深入剖析分布式內存庫MongoDB文檔數據庫功能與項目應用案例）（60分鐘）
1、什么是MongoDB
2、MongoDB發(fā)展現狀與趨勢
3、介紹MongoDB基礎概念
4、MongoDB架構剖析
5、MongoDB文檔與集合
6、MongoDB集群搭建
7、MongoDB狀態(tài)監(jiān)控
8、MongoDB安全認證
9、MongoDB備份和恢復
10、MongoDB Shell操作
11、MongoDB數據類型
12、文檔的增加、修改與刪除
13、Java訪問MongoDB文檔的調試
14、MongoDB查詢介紹
15、MongoDB MapReduce統(tǒng)計分析
16、MongoDB索引
17、MongoDB性能優(yōu)化
18、MongoDB主從復制
19、MongoDB Sharding分片
20、MongoDB項目案例：運營商話務數據分析案例剖析

第13個主題：關系型分布式內存庫MySQL Cluster（深入剖析關系型分布式內存庫MySQL Cluster數據庫功能與實現原理）（60分鐘）
1、什么是MySQL Cluster
2、MySQL Cluster發(fā)展現狀與趨勢
3、介紹MySQL Cluster基礎概念
4、MySQL Cluster架構剖析
5、NDB Cluster存儲引擎
6、無共享體系結構
7、管理(MGM)節(jié)點
8、數據節(jié)點
9、SQL節(jié)點
10、標準MySQL客戶端
11、MySQL Cluster應用場景
12、案例分享：MySQL Cluster在電商平臺中的應用

第14個主題：分布式并行計算引擎（深入剖析分布式并行計算引擎實現原理）（60分鐘）
1、分布式并行計算引擎概述
2、分布式并行計算引擎原理
3、Spark介紹
4、Spark架構剖析
5、Spark RDD計算模型解析
6、Spark開發(fā)分析
7、Spark的執(zhí)行機制解析
8、Spark的調試與任務分配
9、Spark與MapReduce對比分析
10、Spark的容錯機制剖析
11、Spark集群部署
12、Spark Shell
13、構建與運行Spark應用
14、Spark RDD操作剖析
15、Shark基于Spark的綜合應用
16、Spark作業(yè)測試解析
17、Spark的性能調優(yōu)
18、Spark生態(tài)體系剖析
19、Spark應用現狀
20、Spark應用優(yōu)勢
21、Spark應用案例
22、Spark案例解析

第15個主題：分布式流計算模型（深入剖析分布式流計算模型的實現原理及開發(fā)實戰(zhàn)）（120分鐘）
1、Spark Streaming概述
2、Spark Streaming原理剖析
3、Spark Streaming流數據處理框架介紹
4、Spark Streaming編程剖析
5、初始化StreamingContext
6、Discretized Streams (DStreams)
7、輸入DStreams與Receivers
8、基于DStreams的Transformations
9、基于DStreams的輸出操作
10、Accumulators和Broadcast Variables
11、DataFrame和SQL操作
12、MLlib操作
13、Caching與Persistence
14、Checkpointing
15、運行Spark Streaming程序
16、性能調優(yōu)：減少批處理時間
17、性能調優(yōu)：設置正確的批處理間隔時間
18、內存調優(yōu)
19、容錯元語
20、實戰(zhàn)案例：Spark Streaming與Kafka整合實現數據實時數據分析處理設計與分析

時間 內容 備注

 

 

 

 

第三天

 

 

 

 

第16個主題：分布式流計算模型（深入剖析分布式流計算模型的實現原理）（30分鐘）
1、Storm基礎知識
2、Storm集群安裝
3、Storm打包運行測試
4、Storm基本api介紹
5、Storm Topology的并發(fā)度
6、Storm消息機制原理講解
7、Storm DRPC實戰(zhàn)講解
8、Storm Transaction原理
9、Strom Trident編程
10、Storm案例實戰(zhàn)

第17個主題：Storm架構原理剖析與開發(fā)實戰(zhàn)（深入剖析Storm架構原理與實現技術）（60分鐘）
1、Storm基本概念
2、Storm邏輯架構
3、Storm Topology的并發(fā)度
4、進程拓撲關系
5、Storm序列化
6、Storm Topology并發(fā)度配置
7、Storm核心API介紹
8、Storm核心API編程
9、Storm的Ack框架
10、Storm消息機制原理講解
11、Spout的Tail特性
12、Stream Groupings策略
13、實例講解Grouping策略及并發(fā)
14、Storm在高壓力場景下高可靠性實現
15、Storm記錄級容錯的基本原理
16、Storm DRPC整體工作流程
17、DRPC實現框架
18、Storm DRPC實戰(zhàn)講解
19、Storm Windowing原理與實現
20、滑動Windowing
21、滾動Windowing
22、Join Streams
23、Storm RESTful API
24、Storm多語言支持
25、Storm Transaction原理
26、Transactional Topology框架功能
27、Storm事務API及案例分析
28、Storm事務案例實戰(zhàn)

第18個主題：Strom Trident剖析與開發(fā)實戰(zhàn)（深入剖析Storm Trident實現原理及開發(fā)方法）（60分鐘）
1、Strom Trident介紹
2、Trident API介紹
3、Strom Trident消息
4、Strom TridentTopology的構建器
5、Strom Trident的SpoutNode
6、Trident Spout類型
7、Strom Trident的容錯Spout
8、Strom Trident操作與處理節(jié)點
9、Strom Trident中的Bolt
10、Strom Trident的存儲
11、Strom Trident流的基本操作
12、Strom Trident中流的交互操作
13、Strom Trident的執(zhí)行優(yōu)化
14、Strom Trident與DRPC
15、Strom Trident編程實戰(zhàn)

第19個主題：分布式并行計算引擎Impala（分布式計算引擎Impala的工作原理）（120分鐘）
1、分布式并行計算引擎概述
2、Impala介紹
3、Impala是什么
4、Impala與Hive、Pig有何不同
5、Impala與關系數據庫有何不同
6、Impala的限制和未來發(fā)展方向
7、運用 Impala Shell
8、Impala分布式集群部署
9、Impala分布式架構原理
10、Impala數據模型
11、Impala作業(yè)基本運行原理
12、Impala使用注意事項
13、Impala DDL、DML、SQL、函數
14、Impala作業(yè)資源占用
15、案例：銀行在線支付統(tǒng)計的案例
16、Impala調優(yōu)可概述
17、Impala參數調優(yōu)
18、Impala SQL調優(yōu)
19、Impala分區(qū)調優(yōu)
20、其他常用調優(yōu)方法
21、數據傾斜處理方法
22、Impala與Shark、Hive、Pig區(qū)別剖析
23、案例：Impala調優(yōu)案例

第20個主題：如何研發(fā)分布式系統(tǒng)？（本主題強調一個好的分布式系統(tǒng)離不開真實的業(yè)務需求）（60分鐘）
1、深入分析企業(yè)業(yè)務數據特點
2、TFS思想的應用
3、事務剖析
4、分布式事務剖析
5、分布式系統(tǒng)的職責分離思想
6、大數據+簡單算法
7、精準小數據+復雜算法

第21個主題：分布式系統(tǒng)架構設計（介紹分布式系統(tǒng)架構設計需要遵循原則與設計技巧）（60分鐘）
1、CAP理論
2、BASE思想
3、日志結構文件系統(tǒng)
4、RWN理論
5、分布式系統(tǒng)遷移策略
a)數據遷移
b)計算遷移
6、冷熱分離原則
7、算法優(yōu)化策略
a)讀取+計算+顯示
b)讀取+顯示
8、數據序列化
9、RESTful架構剖析 

尹老師
多年從事人工智能、深度學習、大數據、區(qū)塊鏈、云計算、物聯網研發(fā)工作經驗，資深軟件架構師，數學博士，北航移動云計算碩士，Cloudera大數據認證（圖1），項目管理師（PMP）認證（圖2），移動云計算專家，主要研究方向包括人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、大數據、云計算、移動開發(fā)、互聯網營銷、電子商務、項目管理等；曾就職于阿里等互聯網企業(yè)，IBM、華為等知名大型企業(yè)，現任某大型知名互聯網企業(yè)首席架構，負責人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、大數據、區(qū)塊鏈、云計算、PaaS平臺研發(fā)工作。
IT從業(yè)近二十年，秉承理論與實踐相結合，在學習中實踐，在實踐中學習，積累了豐富的理論與實踐經驗，并且樂于將自己的經驗分享。尹老師具有敏銳的目光與頭腦，發(fā)現并集成整合社會資源，為企業(yè)節(jié)省資源并創(chuàng)造價值，達到為合作伙伴創(chuàng)收的目的。曾為多家國內知名企業(yè)提供培訓與咨詢，包含阿里集團、華為、中國移動、中國電信、中國聯通、當當網、中石油、中石化、中國電網、中國銀行、中國工商銀行、浦發(fā)銀行、阿爾卡特朗訊、中航國際等。擁有人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網、大流量、高并發(fā)、分布式的大型網站架構和設計經驗。曾主導過多個人工智能、深度學習、機器學習、數據挖掘、數據分析、區(qū)塊鏈、物聯網、私有云、公有云建設項目，早些年也主導過ERP、CMS等軟件項目，積累了豐富的實踐經驗，這些項目中包含多個數百萬、上千萬的大型項目。項目經歷：呼叫中心人工智能客服研發(fā)項目、貴州省政府云呼叫中心建設項目、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數據分析項目、中石油工程設計西南分公司云計算項目評審委員、中石油大數據挖掘項目，電商庫存預測大數據分析項目、大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等多個項目。
尹老師在工作中研究新技術、新框架、及時更新知識體系，并長期堅持編寫架構核心代碼。在技術平臺方面，善于TensorFlow、Keras、Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技術平臺的應用與運維。深入理解TensorFlow、Keras、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等人工智能、大數據技術和開源框架理論。對于云計算體系有深刻認識，及獨到的見解，如OpenStack的技術架構、安裝部署、運維等。在移動云計算方面，善于設計與建設云計算體系；也善于移動云計算相關的咨詢與培訓。在項目管理方面，善于使用敏捷項目管理方法，把客戶的需求變更作為常態(tài)，作為軟件架構設計的一部分，減少需求變更帶來的返工；善于捕捉、挖掘、分析客戶需求，為用戶提供滿意的產品。

圖1. 大數據行業(yè)公認的Cloudera認證

圖2. 含金量較高的PMP認證

講師經驗
1、阿里巴巴集團云計算、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網咨詢師
2、百度云計算、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網咨詢師及講師
3、中國移動多省人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網、云計算特聘講師
4、中國移動多省Docker特聘講師
5、中國移動研究院微特聘講師
6、中國聯通總部人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網、云計算特聘講師
7、中國電信人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網、云計算、虛擬化特約講師
8、中國人民銀行人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網特聘講師
9、中國工商銀行人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網講師
10、花旗銀行人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網講師
11、招商銀行人工智能、大數據調優(yōu)、區(qū)塊鏈、物聯網講師
12、中信銀行人工智能、分布式數據庫、區(qū)塊鏈、物聯網講師
13、中國航天三院人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網咨詢師
14、中國石油人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網、云計算特聘講師
15、中國石化人工智能、大數據、云計算特聘講師
16、中國電力科學研究院流計算特聘講師
17、西安電信十所人工智能、大數據架構設計、區(qū)塊鏈、物聯網講師
18、RedHat（中國）大數據咨詢師
19、中電28所人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網特聘講師
20、北京中電普華人工智能、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網特聘講師
21、中國石油東方地球物理公司大數據咨詢師
22、當當網人工智能、云計算、大數據咨詢師
23、北航人工智能、云計算、大數據、區(qū)塊鏈、物聯網特聘企業(yè)講師
24、阿爾卡特-朗訊（Alcatel-Lucent）虛擬化與OpenStack培訓特約講師
25、中石油工程設計西南分公司云計算數據中心建設項目
26、廣東發(fā)展信用卡精準營銷項目
27、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數據分析項目
28、電商庫存預測大數據分析項目
29、中航國際大綜貿易云計算規(guī)劃項目咨詢、培訓講師
30、北京民生軟件SaaS平臺研發(fā)咨詢師
31、北京立達資本項目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
32、曾任大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等項目經理

項目經驗
1、云呼叫中心人工智能客服項目研發(fā)
2、云呼叫中心PaaS平臺首席架構師
3、貴州省政府云呼叫中心建設項目
4、廣東發(fā)展信用卡智能精準營銷項目
5、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數據分析、區(qū)塊鏈、物聯網項目
6、中石油工程設計西南分公司云計算項目評審委員、培訓講師
7、中石油人工智能、大數據挖掘、區(qū)塊鏈、物聯網項目，項目經理
8、電商庫存預測大數據分析項目
9、智能物流、智能供應鏈管理項目
10、中航國際大綜貿易云計算規(guī)劃項目咨詢、培訓講師
11、北京民生軟件SaaS平臺研發(fā)咨詢師
12、北京立達資本項目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
13、曾任大型ERP、電子商務、CRM、電子政務等多個項目的項目經理