大数据平台搭建与高性能计算最佳实战

通过此次课程培训，可使学习者获得如下收益：

1.深刻理解在“互联网+”时代下大数据的产生背景、发展历程和演化趋势；

2.了解业界市场需求和国内外最新的大数据技术潮流，洞察大数据的潜在价值；

3.理解大数据项目解决方案及业界大数据应用案例，从而为企业在大数据项目中的技术选型及技术架构设计提供决策参考；

4.掌握业界最流行的Hadoop与Spark大数据技术体系；

5.掌握大数据采集技术；

6.掌握大数据分布式存储技术；

7.掌握NoSQL与NewSQL分布式数据库技术；

8.掌握大数据仓库与统计机器学习技术；

9.掌握大数据分析挖掘与商业智能（BI）技术；

10.掌握大数据离线处理技术；

11.掌握Storm流式大数据处理技术；

12.掌握基于内存计算的大数据实时处理技术；

13.掌握大数据管理技术的原理知识和应用实战；

14.深入理解大数据平台技术架构和使用场景；

15.娴熟运用Hadoop与Spark大数据技术体系规划解决方案满足实际项目需求；

16.熟练地掌握基于Hadoop与Spark大数据平台进行应用程序开发、集群运维管理和性能调优技巧；

17.掌握基于Flink的大数据实时处理技术与批处理操作。

二、 培训特色

1.课程培训业界最流行、应用最广泛的Hadoop、Spark和Flink大数据技术体系。强化大数据平台的分布式集群架构和核心关键技术实现、大数据应用项目开发和大数据集群运维实践、以及Hadoop、Spark与Flink大数据项目应用开发与调优的全过程沙盘模拟实战；

2.通过一个完整的大数据开发项目及一组实际项目训练案例，完全覆盖Hadoop、Spark与Flink生态系统平台的应用开发与运维实践。课堂实践项目以项目小组的形式进行沙盘实操练习，重点强化理解Hadoop、Spark与Flink大数据项目各个阶段的工作重点，同时掌握作为大数据项目管理者的基本技术与业务素养；

3.本课程的授课师资都是有着多年在一线从事Hadoop、Spark与Flink大数据项目的资深讲师，采用原理技术剖析和实战案例相结合的方式开展互动教学、强化以建立大数据项目解决方案为主体的应用开发、技术讨论与交流咨询，在学习的同时促进讲师学员之间的交流，让每个学员都能在课程培训过程中学到实实在在的大数据技术知识体系，以及大数据技术应用实战技能，具备实际大数据应用项目的动手开发实践与运维管理部署能力。授课过程中，根据学员需求，增设交流环节，可将具体工作中遇到的实际问题展开讨论，讲师会根据学员的实际情况微调授课内容，由讲师带着全部学员积极讨论，并给出一定的时间让学员上台发言，现场剖析问题的症结，规划出可行的解决方案。

三、 日程安排

四、 授课专家

赵老师 清华大学计算机双学士，京东大学大数据学院院长，甲骨文（中国）软件系统有限公司高级技术顾问，大数据、数据库、中间件技术和Java专家。16年IT行业从业经历，10年培训授课经验。具有丰富的大数据方法论、数据科学、大数据生态圈技术知识和大数据规划建设、应用实施和客户培训经验。

蒋老师 清华大学博士，云计算专家 熟悉主流的云计算平台，并有商业与开源云计算平台的实践经验,对云计算关键技术有深刻了解和实践经验，如分布式系统、虚拟化、分布式文件系统、云存储等，参与并领导多个大型云计算项目。对大数据关键技术有深刻了解和实践经验，如NoSQL数据库、大数据处理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。

张老师 天津大学软件工程硕士，10多年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准ISO9003和软件过程改进模型CMM/CMMI，在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项目特点定制具体软件过程，并进行项目管理和监控，有很强的软件项目组织管理能力。对C/C++ 、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网应用需求分析和系统设计能力，熟悉Android框架、IOS框架等技术，了解各种设计模式，能在具体项目中灵活运用。