| 第一个专题：互联网大数据应用案例深度解
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众说纷纭大数据
大数据当前的技术发展及热点分析
● 剖析阿里等成功案例
● 分析传统行业大数据之困
Hadoop在互联网公司的应用案例解析
● 互联网企业遇到大数据的问题
● 案例分享：12306 大数据实践
● 案例分享：淘宝飞天平台实践
● 案例分享：微信红包大数据分析
● 案例分享：春晚大数据案例分析
大数据在互联网公司运营的起到的作用
● 互联网公司一个产品的诞生
产品设计阶段大数据支持
用户交互体验设计的大数据支持
战略决策及营销阶段的大数据支持
大数据时代的互联网思维
● 互联网思维：先免费，后收费，跨界，颠覆
● 敏捷项目管理：敏捷开发，敏捷项目管理，以用户为中心
银行业大数据
● 银行业存在大数据都有哪些
● 银行到底需要大数据来做什么
案例解析：某银行智能在线客服系统
案例解析：某银行大数据处理平台
案例解析：某银行客户分析系统
● 小型机、X86、大型机 ，hadoop到底能替代什么
● 我们不能与互联网公司比什么
大数据企业级平台选型方案
● 开源方案：Hadoop，Spark
● 企业级方案：Oracle Exdata，IBM Biginsight
● 国内厂商：华为，浪潮，曙光相关的方案介绍
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| 第二个专题：Hadoop生态系统介绍和演 |
Hadoop/Hive
对比 Oracle 在构建数据仓库上的优劣势
Hadoop 如何和传统IT系统配合完成原来不可能的任务
Hadoop版本讲解及Hadoop新旧版本使用对比
Hadoop工作原理及架构
Hadoop HDFS 和 MapReduce
Hadoop数据库之HBase
HBase架构及如何应用与编程开发相结合
Hadoop数据仓库之Hive
Hive架构及如何应用与编程开发相结合
Hadoop数据处理脚本Pig
Pig架构及如何应用与编程开发相结合
Hadoop数据接口Sqoop和Flume
Sqoop和Flume架构及如何应用与编程开发相结合
Hadoop工作流引擎 Oozie
Oozie架构及如何应用与编程开发相结合
Hadoop生态系统各模块应用与编程开发相结合
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| 案例及实验 |
某银行如何使用Hadoop统一数据平台架构解析
某电信企业hadoop平台案例解析
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| 第三个专题：Hadoop
2.0 |
3.1
持续性应力与浪涌应力的区别
3.2 电压应力与电流应力的故障现象区别
3.3 MSD与机械应力损伤的特征、成因、解决措施
3.4 基于端口特性阻抗曲线的失效测试分析方法
3.5 常用器件失效机理、失效特征、应对措施
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| 第四个专题：动手搭建Hadoop2.6.0集群及运维
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Hadoop安装的前提条件
Java环境
Linux环境
SSH环境
防火墙环境
Hadoop集群部署 单机与伪分布式部署实现
集群环境部署实现
Hadoop集群的监控 50070端口查看
Ganglia 使用分析
Hadoop集群的运维 |
| 第五个专题：HDFS原理及高级程序实战演练（深入理解HDFS） |
HDFS架构及原理
HDFS NameNode、DataNode解析
HDFS 副本机制块机制解析
HDFS实战-命令行等使用
HDFS命令行工具
启动、停止HDFS服务
如何查看HDFS日志
如何查看HDFS Web控制台
HDFS参数配置
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| 案例及实验 |
HDFS实战-Java API使用
Eclipse 开发环境介绍
HDFS 开发基本步骤
HDFS Java API详解
Configuration
Path
FileSystem
Stream、IOUtils
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| 第六个专题：HDFS高级（深入理解与使用HDFS2.0特色）
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HDFS
HA方案及环境搭建
HDFS Snapshot机制分析及使用
HDFS Cache机制分析及使用
用
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| 第七个专题:Hadoop
Yarn |
Yarn
与MapReduce的不同
Yarn 原理与架构
Apache YARN基本框架
Apache YARN工作流程
Apache YARN设计细节
Yarn 核心技术模块原理解析
MapReduce与YARN结合
如何与Yarn来结合
Yarn 配置及搭建
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| 第八个专题：Hadoop
MapReduce深入解析（2小时 ） |
使用
Hadoop MapReduce Streaming 编程
MapReduce流程
剖析一个MapReduce程序
基本MapReduceAPI 概念
驱动代码 Mapper、Reducer
Hadoop流
API 使用Eclipse进行快速开发
新MapReduce API
MapReduce的优化
MapReduce的任务调度
MapReduce编程实战
满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
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| 案例及实验 |
Hadoop Streaming 和 Java MapReduce
Api 差异。
MapReduce 实现数据库功能
利用Combiners来减少中间数据
编写Partitioner来优化负载平衡
直接访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）
Hadoop的join操作
辅助排序在Reducer方的合并
定制Writables和WritableComparables
使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
创建InputFormats OutputFormats
Hadoop的二次排序
Hadoop的海量日志分析
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