中国产业创新工作委员会举办《2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班》

2018年4月19日 8:00 至 2018年4月24日 18:00 ，中国产业创新工作委员会在 上海·上海浦东电化教育馆·举办《2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班》，会议大约有200人参加。

会议通知

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2018大数据云计算人工智能高级工程师研修班宣传图

关于举办“Hadoop大数据处理高级工程师”实战培训班的通知

各有关单位：

为贯彻落实党中央国务院“十二五”规划指导精神，云计算作为战略重点项目新兴产业，政府和业界都表现出了极大的热情。日前发改委、工信部、财政部支持的云计算项目正式启动，云计算平台和云计算服务模式已成为今后IT服务的主流。云计算服务应用的种类不断增多，普及程度逐渐深入，使用者正向普通用户拓展。未来，云计算及其基础设施将是信息产业的核心平台，其所蕴含的技术变革和创新服务模式，将深刻影响全球产业技术创新的发展。

目前，互联网正从数据爆炸进一步发展到海量数据分析和挖掘的时代，而基于Hadoop技术的解决方案为海量数据存储和处理提供了经济、高效、高安全性和高可靠性的保障，Apache Hadoop也因此成为大数据行业发展背后的驱动力。由于Hadoop技术已成为当下最火热的云计算技术之一，各行业中希望深入了解并掌握这门技术的人也越来越多，中国软件行业产业培训网决定开展“大数据处理Hadoop应用与开发”实战培训班，本次培训由中联软博（北京）科技有限公司具体承办，望相关单位收到通知后积极参加。相关培训事宜如下:

课程目标

   1、了解Hadoop的历史及目前发展的现状、以及Hadoop的技术特点，从而把握分布式计算框架及未来发展方向，在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。

   2、全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景，并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼，从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍，帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。

   3、深入理解Hadoop技术架构,对Hadoop运作机制有清晰全面的认识，可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本运维思路和方法，对Hadoop集群进行管理和优化。

培训对象

各地政府云计算物联网产业相关负责人，各企业CIO、信息中心负责人、技术总监，云计算中心负责人，云计算产业投资团队，云计算应用开发商，云计算硬件设备供应商，云服务提供商，高校、科研院所云计算项目负责人。

各企业大数据架构师、技术总监、数据挖掘负责人、数据挖掘开发工程师

培训特色

 

注重应用：分析国内实际情况，结合国际、国内成功经验。Hadoop采用实战的项目，让学员在短时间内掌握Hadoop的搭建与配置。并进行高效的大数据清洗和分析。

形式灵活：互动课堂、免费技术沙龙、提供云计算项目建设咨询、大数据Hadoop平台的搭建。

党的十八大以来，面对复杂多变的国际、国内经济形势，党中央、国务院提出了“调整产业结构、创新驱动发展”的经济方针，国务院总理李克强更是在2015年政府工作报告中发出了“大众创业，万众创新”的“双创”号召。作为我国市场经济主要科研机构的中国社会经济决策中心与中国市场调查研究中心，联合成立了中国产业创新工作委员会，并明确了工作方向，即“积极响应党中央、国务院的‘双创’号召，大力推动创新工作的落实、实践，并团结组织广大会员、企事业单位、学术研究机构、社会团体和专家，积极开展产业创新的理论政策研究，组织创新发展的经验交流和信息咨询活动，密切关注区域、产业、行业的创新体系，汇集企业创新必需的理念、策略、管理、研发、营销和投融资信息，传播有关产业创新的新思路、新观点和新文化，为政府主管部门决策和企业创新发展提供有效的服务”。

会议日程 （最终日程以会议现场为准）

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课程模块	课程主题	主要内容
模块一	Hadoop在云计算技术的作用和地位	u  传统大规模系统存在的问题 u  Hadoop概述 u  Hadoop分布式文件系统      u  MapReduce工作原理         u  Hadoop集群剖析            u  Hadoop生态系统对一种新的解决方案的需求 u  Hadoop的行业应用案例分析 u  Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
模块二	Hadoop生态系统介绍和演示	u  Hadoop HDFS 和 MapReduce u  Hadoop数据库之HBase u  Hadoop数据仓库之Hive u  Hadoop数据处理脚本Pig u  Hadoop数据接口Sqoop和Flume，Scribe DataX u  Hadoop工作流引擎 Oozie
模块三	Hadoop组件详解	u  Hadoop HDFS 基本结构 u  Hadoop HDFS 副本存放策略 u  Hadoop NameNode 详解 u  HadoopSecondaryNameNode 详解 u  Hadoop DataNode 详解 u  Hadoop JobTracker 详解 u  Hadoop TaskTracker 详解
模块四	Hadoop安装和部署	u  Hadoop系统模块组件概述 u  Hadoop试验集群的部署结构 u  Hadoop 安装依赖关系 u  Hadoop 生产环境的部署结构 u  Hadoop集群部署 u  Hadoop 高可用配置方法 u  Hadoop 集群简单测试方法 u  Hadoop 集群异常Debug方法
模块五	Hadoop集群规划	u  Hadoop 集群内存要求 u  Hadoop集群磁盘分区 u  集群和网络拓扑要求 u  集群软件的端口配置
模块六	MapReduce 算法原理	u  Hadoop MapReduce 算法的原理和优化思想 u  灵活运用MapReduce 实现算法
模块七	编写MapReduce高级程序	u  使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程 u  MapReduce流程          u  剖析一个MapReduce程序 u  基本MapReduceAPI概念  u  驱动代码 Mapper、Reducer u  Hadoop流 u  API 使用Eclipse进行快速开发               u  新MapReduce API u  MapReduce的优化 u  MapReduce的任务调度 u  MapReduce编程实战 u  如何利用其他Hadoop相关技术，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie等 u  满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
模块八	集成Hadoop到现有工作流 及Hadoop API深入探讨	u  存储系统 u  利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop u  利用Flume导入实时数据到Hadoop u  ToolRunner介绍、使用MRUnit进行测试 u  使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭
模块九	使用Hive和Pig开发及技巧	u  Hive和Pig基础              u  Hive的作用和原理说明 u  Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系 u  Hadoop/Hive仓库数据数据流 u  Hive 部署和安装 u  Hive Cli 的基本用法 u  HQL基本语法 u  运用Pig 过滤用户数据
模块十	Hbase安装和使用	u  Hbase 安装部署            u  Hbase原理和结构 u  Hbase 运维和管理
模块十一	Hadoop2.0 集群探索	u  Hadoop2.0 HDFS 原理 u  Hadoop2.0 Yarn 原理 u  Hadoop2.0 生态系统
模块十二	Hadoop企业级别案例解析	u  Hadoop 结构化数据案例 u  Hadoop 非结构化案例 u  Hbase 数据库案例 u  Hadoop 视频分析案例
模块十三	RedHadoop 企业版本	u  运用RedHadoop快速构建服务集群 u  运用RedHadoop DW 构建数据仓库
模块十四	Spark原理和入门	u  Spark原理；Spark的架构图；Spark运行模式介绍 u  —local；—standalone；—messos；—yarn；Spark的RDD u  什么是RDD；RDD的种类；—Tranformation；—Action u  Spark的存储级别；Cache介绍；Spark的容错原理 u  Lineage容错；Checkpoint容错；RDD的创建 u  案例—统计单词的个数

会议嘉宾 （最终出席嘉宾以会议现场为准）

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张老师：阿里大数据高级专家，国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家，对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究，更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用，因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有：某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。

参会指南

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5800 元/人（含教材、培训费、以及学习用具等费用） 食宿统一安排，费用自理。