決勝大數據時代：Hadoop&Yarn&Spark企業級最佳實踐(3天)

Hadoop是雲計算的事實標準軟件框架，是雲計算理念、機制和商業化的具體實現，是整個雲計算技術學習中公認的核心和最具備價值內容。

Yarn是目前公認的最佳的分佈式集羣資源管理框架；

       Mahout是目前數據挖掘領域的王者；

       工業和信息化部電信研究院於2014年5月發佈的「大數據白皮書」中指出：

「2012 年美國聯邦政府就在全球率先推出「大數據行動計劃（Big data initiative）」，重點在基礎技術研究和公共部門應用上加大投入。在該計劃支持下，加州大學伯克利分校開發了完整的大數據開源軟件平臺「伯克利數據分析軟件棧（Berkeley Data Analytics Stack），其中的內存計算軟件Spark的性能比Hadoop 提升近百倍，對產業界大數據技術走向產生巨大影響」

                     ----來源：工業和信息化部電信研究院

 

 

 

Spark是繼Hadoop以後，成爲替代Hadoop的下一代雲計算大數據核心技術。目前SPARK已經構建了本身的整個大數據處理生態系統，如流處理、圖技術、機器學習、Interactive Ad-Hoc Query等方面都有本身的技術，而且是Apache頂級Project，能夠預計的是2014年下半年到2015年在社區和商業應用上會有爆發式的增加。

 

 

國外一些大型互聯網公司已經部署了Spark。甚至連Hadoop的早期主要貢獻者Yahoo如今也在多個項目中部署使用Spark；國內的淘寶、優酷土豆、網易、Baidu、騰訊、皮皮網等已經使用Spark技術用於本身的商業生產系統中，國內外的應用開始愈來愈普遍。Spark正在逐漸走向成熟，並在這個領域扮演更加劇要的角色。

剛剛結束的2014 Spark Summit上的信息，Spark已經得到世界20家頂級公司的支持，這些公司中包括Intel、IBM等，同時更重要的是包括了最大的四個Hadoop發行商（Cloudera, Pivotal, MapR, Hortonworks）都提供了對很是強有力的支持Spark的支持，尤爲是是Hadoop的頭號發行商Cloudera在2014年7月份宣佈「Impala’s it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark」，具體連接信息http://t.cn/Rvdsukb，而其實在此次Spark Summit以前，整個雲計算大數據就已經發聲鉅變：

1，2014年5月24日Pivotal宣佈了會把整個Spark stack包裝在Pivotal HD Hadoop發行版裏面。這意味這最大的四個Hadoop發行商（Cloudera, Pivotal, MapR, Hortonworks）都提供了對Spark的支持。http://t.cn/RvLF7aM星火燎原的開始；

2，Mahout前一階段表示從如今起他們將再也不接受任何形式的以MapReduce形式實現的算法，另一方面，Mahout宣佈新的算法基於Spark；

3，Cloudera的機器學習框架Oryx的執行引擎也將由Hadoop的MapReduce替換成Spark；

4，Google已經開始將負載從MapReduce轉移到Pregel和Dremel上；

5，FaceBook則將原來使用Hadoop的負載轉移到Presto上；

 

如今不少原來使用深度使用Hadoop的公司都在紛紛轉向Spark，國內的淘寶是典型的案例，國外的典型是Yahoo！，咱們以使用世界上使用Hadoop最典型的公司Yahoo！爲例，你們能夠從Yahoo！的數據處理的架構圖看出Yahoo！內部正在使用Spark：

 

不得不提的是Spark的「One stack to rule them all」的特性，Spark的特色之一就是用一個技術堆棧解決雲計算大數據中流處理、圖技術、機器學習、交互式查詢、偏差查詢等全部的問題，此時咱們只須要一個技術團隊經過Spark就能夠搞定一切問題，而若是基於Hadoop就須要分別構建實時流處理團隊、數據統計分析團隊、數據挖掘團隊等，並且這些團隊之間不管是代碼仍是經驗都不可相互借鑑，會造成巨大的成本，而使用Spark就不存在這個問題；

 

王家林老師（郵箱18610086859@126.com 電話18610086859 QQ:1740415547）

中國目前惟一的移動互聯網和雲計算大數據集大成者；

雲計算大數據Spark亞太研究院院長和首席專家；

 

Spark亞太研究院院長和首席專家，Spark源碼級專家，對Spark潛心研究（2012年1月起）2年多後，在完成了對Spark的14不一樣版本的源碼的完全研究的同時不斷在實際環境中使用Spark的各類特性的基礎之上，編寫了世界上第一本系統性的Spark書籍並開設了世界上第一個系統性的Spark課程並開設了世界上第一個Spark高端課程（涵蓋Spark內核剖析、源碼解讀、性能優化和商業案例剖析）。Spark源碼研究狂熱愛好者，醉心於Spark的新型大數據處理模式改造和應用。

Hadoop源碼級專家，曾負責某知名公司的類Hadoop框架開發工做，專一於Hadoop一站式解決方案的提供，同時也是雲計算分佈式大數據處理的最先實踐者之一，Hadoop的狂熱愛好者，不斷的在實踐中用Hadoop解決不一樣領域的大數據的高效處理和存儲，如今正負責Hadoop在搜索引擎中的研發等，著有《雲計算分佈式大數據Hadoop實戰高手之路---從零開始》《雲計算分佈式大數據Hadoop實戰高手之路---高手崛起》《雲計算分佈式大數據Hadoop。實戰高手之路---高手之巔》等；

 

Android架構師、高級工程師、諮詢顧問、培訓專家；

通曉Android、HTML五、Hadoop，迷戀英語播音和健美；

致力於Android、HTML五、Hadoop的軟、硬、雲整合的一站式解決方案；

國內最先（2007年）從事於Android系統移植、軟硬整合、框架修改、應用程序軟件開發以及Android系統測試和應用軟件測試的技術專家和技術創業人員之一。

 

HTML5技術領域的最先實踐者（2009年）之一,成功爲多個機構實現多款自定義HTML5瀏覽器，參與某知名的HTML5瀏覽器研發；

超過10本的IT暢銷書做者；

致力於HTML5和Android的軟、硬、雲整合，智慧家庭，智能城市，精通Android安全，精通企業級Android應用開發實戰，對Android的HAL與AF框架的原理、IoC、設計模式有深入獨特的理解，精通C/C++組件經過JNI調用移植成爲Android應用框架的核心組件，擅長修改應用框架。精通JPA、Struts、Spring、MySQL, 熟練LAMP技術。2010年10月份至今爲多家企業提供Android技術諮詢服務及企業內部培訓。一直關注HTML5的發展動態和技術實現，擅長HTML5的Web開發、HTML5的遊戲開發、HTML5和本地的軟硬整合高級技術、HTML5與雲計算。成功對包括三星、摩托羅拉、華爲等世界500強企業實施Android底層移植、框架修改、應用開發等培訓。成功對平安保險、英特爾等實施HTML5培訓；撰寫了《大話企業級Android應用開發實戰》、《基於Android平臺的商業軟件---手機守護神開發全程實戰》、《Android 4.0網絡編程詳解》、《細說Android NDK編程》、《Android軟、硬、雲整合實戰》、《Android開發三劍客——UML、模式與測試》等多部Android著做和《雲計算分佈式大數據Hadoop實戰高手之路---從零開始》《雲計算分佈式大數據Hadoop實戰高手之路---高手崛起》《雲計算分佈式大數據Hadoop。實戰高手之路---高手之巔》等。    項目案例包括Android移植工做、Android上特定硬件的垂直整合、編寫Java虛擬機、Android框架修改、Android手機衛士、Android娛樂多媒體軟件（針對酷6、優酷、土豆等類型的網站）、大型B2C電子商務網站、大型SNS網站等。

 

Total Hadoop Professional
培訓對象	1，對雲計算、分佈式數據存儲於處理、大數據等感興趣的朋友 2，傳統的數據庫，例如Oracle、MaySQL、DB2等的管理人員 3，Java、C等任意一門編程語言的開發者； 4，網站服務器端的開發人員 5，在校大學生、中專生或者剛畢業的學生 6，雲計算大數據從業者； 7，熟悉Hadoop生態系統，想了解和學習Hadoop與Spark整合在企業應用實戰案例的朋友； 8，系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員； 9，牽涉到大數據處理的數據中心運行、規劃、設計負責人； 10，政府機關，金融保險、移動和互聯網等大數據來源單位的負責人； 11，高校、科研院所涉及到大數據與分佈式數據處理的項目負責人； 12，數據倉庫管理人員、建模人員，分析和開發人員、系統管理人員、數據庫管理人員以及對數據倉庫感興趣的其餘人員；
參加課程基礎要求	對雲計算有強烈的興趣，可以看懂基本的Java語法。
培訓後的目標能力	直接上手Hadoop工做，具有直接勝任Hadoop開發工程師的能力；理解以Mahout和Spark爲核心的雲計算大數據實戰技術，從容解決95%以上的雲計算大數據業務需求；
培訓技能目標	• 完全理解Hadoop表明的雲計算實現技術的能力 • 具有開發本身網盤的能力 • 具有修改HDFS具體源碼實現的能力 • 從代碼的角度剖析MapReduce執行的具體過程並具有開發MapReduce代碼的能力 • 具有掌握Hadoop如何把HDFS文件轉化爲Key-Value讓供Map調用的能力 • 具有掌握MapReduce內部運行和實現細節並改造MapReduce的能力 • 掌握Spark的內核的能力；
培訓職業目標	• Hadoop工程師，可以開發的Hadoop分佈式應用 • Hadoop完整項目的分析、開發、部署的全過程的能力 • Mahout和Spark高級工程師 • 大數據項目總負責人 • 雲計算大數據CTO

 

培訓內容

時間	內容	備註
第一天	第1個主題：Hadoop三問（完全理解Hadoop） 一、Hadoop爲何是雲計算分佈式大數據的事實開源標準軟件框架？ 二、Hadoop的具體是如何工做？ 三、Hadoop的生態架構和每一個模塊具體的功能是什麼？   第2個主題：Hadoop集羣與管理（具有構建並駕馭Hadoop集羣能力） 一、 Hadoop集羣的搭建 二、 Hadoop集羣的監控 三、 Hadoop集羣的管理 四、集羣下運行MapReduce程序   第3主題：完全掌握HDFS(具有開發本身網盤的能力) 一、HDFS體系架構剖析  二、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架構 三、保證NodeName高可靠性最佳實踐 四、DataNode中Block劃分的原理和具體存儲方式 五、修改Namenode、DataNode數據存儲位置 六、使用CLI操做HDFS 七、使用Java操做HDFS   第4主題：完全掌握HDFS(具有修改HDFS具體源碼實現的能力) 一、RPC架構剖析   二、源碼剖析Hadoop構建於RPC之上 三、源碼剖析HDFS的RPC實現 四、源碼剖析客戶端與與NameNode的RPC通訊
時間	內容	備註
次日	第1個主題：完全掌握MapReduce（從代碼的角度剖析MapReduce執行的具體過程並具有開發MapReduce代碼的能力） 一、MapReduce執行的經典步驟  二、wordcount運行過程解析 三、Mapper和Reducer剖析 四、自定義Writable 五、新舊API的區別以及如何使用就API 六、把MapReduce程序打包成Jar包並在命令行運行   第2個主題：完全掌握MapReduce（具有掌握Hadoop如何把HDFS文件轉化爲Key-Value讓供Map調用的能力） 一、Hadoop是如何把HDFS文件轉化爲鍵值對的？ 二、源碼剖析Hadoop讀取HDFS文件並轉化爲鍵值對的過程實現 三、源碼剖析轉化爲鍵值對後供Map調用的過程實現   第3個主題：完全掌握MapReduce（具有掌握MapReduce內部運行和實現細節並改造MapReduce的能力） 一、Hadoop內置計數器及如何自定義計數器 二、Combiner具體的做用和使用以及其使用的限制條件 三、Partitioner的使用最佳實踐 四、 Hadoop內置的排序算法剖析 五、自定義排序算法 六、 Hadoop內置的分組算法 七、自定義分組算法 八、 MapReduce常見場景和算法實現   第5個主題：某知名電商公司Hadoop實施全程揭祕（具有掌握商業級別Hadoop的分析、開發、部署的全過程的能力） 經過電商公司現場案例展現商業級別一個完整項目的分析、開發、部署的全過程
時間	內容	備註
第三天	第1個主題：YARN（具有理解和使用YARN的能力） 一、YARN的設計思想                           二、YARN的核心組件 三、YARN的共組過程 四、YARN應用程序編寫   第2個主題：ResourceManager深度剖析（具有深入理解ResourceManager的能力） 一、ResourceManager的架構 二、ClientRMService 與AdminService  三、NodeManager 四、 Container 五、 Yarn的 HA機制   第3個主題：NodeManager深度剖析（具有掌握NodeManager及Container的能力） 一、NodeManager架構 二、Container Management 三、Container  lifecycle 四、資源管理與隔離   第4堂課：Spark的架構設計(具有掌握Spark架構的能力)   1.1 Spark生態系統剖析 1.2 Spark的架構設計剖析 1.3 RDD計算流程解析 1.4 Spark的出色容錯機制