基于Greenplum Hadoop分布式平臺的大數據解決方案及商業應用案例剖析
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基于Greenplum Hadoop分布式平臺的大數據解決方案及商業應用案例剖析

Greenplum Hadoop大數據分析平臺:大量的半結構化和非結構化信息無法管理和存儲,大數據增長速度驚人,每年以幾何級數速度增長,需要有專業化的解決方案應...

適合人群:高級
課時數量:96課時
用到技術:MapReduce、HDFS、Map-Reduce、Hive、Sqoop
涉及項目:Greenplum Hadoop大數據分析平臺

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課程價格分析:

隨著云計算、大數據迅速發展,亟需用hadoop解決大數據量高并發訪問的瓶頸。谷歌、淘寶、百度、京東等底層都應用hadoop。越來越多的企 業急需引入hadoop技術人才。由于掌握Hadoop技術的開發人員并不多,直接導致了這幾年hadoop技術的薪水遠高于JavaEE及 Android程序員。

Hadoop入門薪資已經達到了 8K 以上,工作1年可達到 1.2W 以上,具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬 。

一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司,所以學習hadoop技術也是進大公司的捷徑!

本課程講師擁有多年Greenplum和Hadoop實戰經驗,課程注重實踐,原理剖析,實踐分享,讓學員能快速全面地掌握Greenplum操作和調優,以及Hadoop的搭建與運用實戰。

課程實戰、實用、實際,總共 96 課時,系史上最全最深入的講解Greenplum、Hadoop、云計算相關領域的技能課程,北風僅以此課程獻給有志于從事大數據行業,追求高薪的有想法的程序員。

 

課程亮點多多:

亮點一、技術混搭

Greenplum+Hadoop,讓你全面掌握玩轉大數據的倚天劍和屠龍刀,讓你學到不一樣的精彩,成為不一樣的復合型人才!

 

亮點二、高成低也就

 

亮點三、既注重技術基礎,手把手傳授技術,通過實操實戰的講授過程讓學員沉淀技術,打好牢固堅實的基礎;另外,也不                忘從行業、架構的高度,幫助大家擴寬視野,游刃有余。

 

亮點四、注重實踐:原理剖析,實踐分享;讓學員能快速全面地掌握Greenplum操作和調優,以及Hadoop的搭建與運用實戰。實戰、實用、實際

 

亮點五、 全面覆蓋了Greenplum完整知識體系,及關系型數據庫管理和調優思想;

 

亮點六、課程涵蓋Hadoop生態系統中所有常用組件;

 

亮點七、 學完此課程可以獲得IT行業高薪職業發展能力。

 

你 了 解 大 數 據 嗎 ?

“大數據”時代來臨您準備好了么? 從十大技術和十大巨頭了解大數據 Greenplum轉身:Hadoop是數據庫的未來

 

 

 

 

 

 

 

 

GREENPLUM適用場景:
Greenplum的架構采用了MPP(大規模并行處理)。在 MPP 系統中,每個 SMP 節點也可以運行自己的操作系統、數據庫等,它的特點主要就是查詢速度快,數據裝載速度快,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展性。因此,它主要適用于面向分析的應用。比如構建企業級ODS/EDW,或者數據集市等等。
 
 
GREENPLUM的前景:
GREENPLUM 誕生于2003年硅谷,2010/07 EMC收購了GREENPLUM,并把GREENPLUM作為EMC面向分析云的戰略核心產品,加以大力發展。該產品不僅在國際市場發展很快,在國內市場發展也很快。最著名的案例就是阿里巴巴集團,經過多種產品的精心選型,最終選擇GREENPLUM作為它們的數據倉庫平臺存放數百TB的業務數據去高效支持各種分析應用。正是由于產品發展速度很快,但是在相關人才上存在很大缺口。
 
 
Greenplum Hadoop大數據分析平臺:
大量的半結構化和非結構化信息無法管理和存儲,大數據增長速度驚人,每年以幾何級數速度增長,需要有專業化的解決方案應對大數據挑戰。EMC收購了Greenplum之后,推出的針對Hadoop的Greenplum的數據庫軟件。采用Greenplum HD技術管理半結構化和非結構化信息,整體TCO更低,除了進行有效存儲和管理,可以通過MapReduce技術進行并行的分析和挖掘,把大量的數據存儲變成有價值的數據資產。
 
 
課程內容簡介:
本課程分兩大部分:
第一部分全面深入地介紹了Greenplum數據庫,包括架構特性、部署、管理、開發和調優等,由淺入深,理論結合實戰,讓同學全面徹底掌握這把大數據利劍。
第二部分深入闡述了Hadoop的架構原理,Hadoop整體技術架構,包括HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Chukwa等實戰運用。另外還介紹了云計算的基礎知識和Hadoop在云計算領域的運用,以及剖析了Hadoop在各個互聯網巨頭商業環境的運用。
 
 
 
本課程適合于有一定java基礎知識,對數據庫和sql語句有一定了解,熟練使用linux系統的技術人員,特別適合于想換工作或尋求高薪職業的人士。
 
 
 
課程結束時,幫助學員實現如下目標:
1、了解Greenplum和Hadoop的歷史及目前發展的現狀、以及它們的技術特點,從而把握分布式計算框架及未來發展方向,在大數據時代能為企業的技術選型及架構設計提供決策參考。
2、深入理解Greenplum的技術核心和管理操作,以此為基礎,進而掌握MPP架構數據庫的使用和調優的思想。
3、全面掌握Hadoop的架構原理和使用場景,并通過貫穿課程的項目進行實戰鍛煉,從而熟練使用Hadoop進行MapReduce程序開發。
4、深入理解Hadoop整體技術架構,包括HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Chukwa等,對Hadoop運作機制有清晰全面的認識,可以獨立規劃及部署生產環境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本運維思路和方法,對Hadoop集群進行管理和優化。
5、理解什么是云計算和Hadoop在云計算領域的運用,以及理解Hadoop在各個互聯網巨頭商業環境的運用。
 
 
 
第一部分 Greenplum 分布式數據庫基礎(41課時)
1 Greenplum架構
什么是Greenplum
Greenplum體系結構
Greenplum高可用性架構
 
2 安裝Greenplum
配置環境
安裝并初始化GPDB系統
啟停數據庫
配置GP系統
 
3 分布式數據庫存儲
數據是如何存儲的
分布策略
 
4 GBDB查詢處理
查詢命令的執行
SQL查詢處理機制
并行查詢計劃
 
5 角色權限及客戶端認證管理
客戶端認證
管理用戶和組
 
6 客戶端接口和程序
pgAdmin III
PSQL
 
7 定義數據庫對象
創建并管理數據庫
創建并管理表空間
創建并管理模式
創建并管理表
分區表
數據分布與分區
壓縮存儲與行列存儲
序列、索引與視圖
 
8 管理數據
插入、更新、刪除記錄
事務管理
空間回收和統計
 
9 查詢數據
定義查詢
使用函數和運算符
查詢分析
 
10 工作負載及資源管理
GP工作負載管理概述
配置工作負載管理
創建資源隊列
分配資源隊列
檢查資源隊列狀態
 
11 裝載和卸載數據
GP裝載命令概述
裝載數據到GP
從GP卸載數據
格式化數據文件
 
12 備份恢復
串行備份和恢復
并行恢復和恢復
 
13 性能調優
如何進行調優
常見的性能問題
 
14 GP系統配置參數
關于GP的Master參數與本地化參數
設置配置參數
配置參數種類
 
15 開啟高可用性
GP高可用概述
開啟GP的Mirror
獲知Segment何時失敗
恢復失敗的Segment
恢復失敗的Master
 
16 GP MapReduce
MapReduce基礎
GP MapReduce編程
MapReduce作業執行和故障診斷
 
 
第二部分 Hadoop分布式平臺(55課時)
 
1 Hadoop的起源和體系
Hadoop思想起源:Google
Hadoop子項目家族
Hadoop的架構
 
2 Hadoop的安裝與配置
準備和配置環境
三種運行模式
完全分布式模式安裝
 
3 HDFS-大數據存儲
HDFS概念與體系結構
HDFS的可靠性
HDFS文件操作
HDFS API
 
4 關于MapReduce
MapReduce編程模型
MapReduce的集群行為
MapReduce任務的優化
MapReduce工作機制
錯誤處理及作業調度機制
 
5 MapReduce應用開發
Hadoop Eclipse插件開發
數據篩選程序開發
倒排索引程序開發
 
6 Hadoop監控與管理
頁面監控
hadoop備份
 
7 HBase數據庫
Hbase體系結構
HBase shell
HBase API應用實例
HBase場景應用
HBase模式設計
 
8 Hive數據倉庫
Hive組件與體系架構
Hive安裝配置
Hive的服務接口
HiveQL常用操作
Hive的優化
Hive UDF編程
Hive綜合實戰
 
9 Pig數據分析平臺
Pig框架
Pig安裝配置
Pig的使用
Pig的數據模型
常用Pig Latin操作
Pig UDF編程
Pig數據分析實戰
 
10 ZooKeeper分布式服務框架
ZooKeeper工作原理
ZooKeeper設計目標
ZooKeeper的數據結構和組成
ZooKeeper的安裝配置
ZooKeeper命令行工具
ZooKeeper API
ZooKeeper實戰:Hadoop任務調度
 
11 Chukwa集群監控系統
Chukwa的組成
Chukwa架構和設計
Chukwa安裝與配置
常用Chukwa命令
實現自定義數據處理
 
12 Hadoop商業應用案例
云計算概念和特征
云計算服務模式和形態
Hadoop在云計算的運用
京東商城
百度
阿里巴巴
騰訊
 
13 Greenplum Hadoop集群
集成架構的特征
集成架構的優勢
配置gphdfs協議使用環境
使用HDFS外部表
 
課程總目錄:
 
 
 
 
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

以下職位在向你招手:

1. Greenplum數據倉庫工程師

2. Hadoop運維工程師

3.大數據平臺架構師

并可有機會向以下高薪職位發出挑戰

 

 

 

 

 

 

一、Q:學這個課程需要什么基礎?

A、講師回答本課程適合于有一定java基礎知識,對數據庫和sql語句有一定了解,熟練使用linux系統的技術人員,特別適合于想換工作或尋求高薪職業的人士

 

二、Q:講師水平如何?值得信賴嗎?

A:講師迪倫,10年以上IT行業從業經驗,某知名500強企業大數據平臺架構師,資深大數據處理專家。熟練掌握和應用多種技術架構和數據庫,包括UNIX,Greenplum、Hadoop、Oracle、Cognos等,以及熟悉數據倉庫、ETL、報表、數據分析等領域的技術運用。

 

三、Q:我該怎么學,如何才能學好這門課程,給些建議 ?

 A:  講師回答:

1.時間上的安排建議

本課程96講,建議每天以2-3課程的進度進行學習,并在課后盡量獨立完成課堂所講的實例。

2。學習要求

不要只是做一名忠實的聽眾,請跟隨我一起搭環境、做實驗。遇到問題多想多問多嘗試,享受解決問題的快感吧!

3。講師建議

a. 如果沒有學習基礎,建議先補充一點Linux、Java基礎,會更加得心應手;

b. 活學活用,舉一反三。只有在熟練掌握各種技術在各種情況下的應用之后,才能掌握實現一個業務需求的最佳路徑和最優方案;

c. 學海無涯苦作舟,堅持最重要,讓現在的努力成就你不后悔的將來吧!

 

四、Q:課程涉及到哪些技術,版本是多少?

A:課程涉及到以下技術,目前基本都是最新版本:

1. Linux RedHat   版本是5.2

2。 Ant             版本是1。8

3 Java             版本是 JDK1.6

4.Mysql             版本是5.6.16

5.Greenplum     版本是4.2

6.Hadoop         版本是1.2.1

7.Hbase             版本是0.94.16

8.Hive             版本是0.11 

9。Pig                 版本是0。12

10。ZooKeeper 版本是3。4。5

11。Chukwa       版本是0。4

 

 

 

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