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北京哪里有大数据培训

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课程介绍
中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设的重要支撑单位。中科院计算所培训中心致力于高端IT类人才培养,凭借科学院强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套符合现代企业要求的课程体系,其目的是希望能切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升企业整体研发与创新能力。迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训与咨询服务。从1987年成立之初至今,培训中心一如既往的秉承“科学、高效、权威、品质”的教学宗旨,以“追求卓越服务,与企业共发展”为努力目标,课程体系紧紧围绕“云计算、大数据、软件工程、互联网”的中心思想来设置,在关注企业员工发展的基础上,聚焦于企业体系建设、过程改进,致力于为企事业单位培养更多高端管理、创新人才。携手广大企事业单位,共同为我国软件事业的发展而努力! 2018年一季度,我们设立了以下课程,诚邀各企事业单位及有志之士积极参与。

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培训师资


由业界知名云计算专家亲自授课:

杨老师 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作,主持和参与了多个国家和省部级基金项目,具有丰富的工程实践及软件研发经验。

雷老师 国内知名企业云平台技术负责人,中国云亲身实践者。

李老师 中国科学院专项课题组组长。IEEE云计算与信号处理国际研讨会发起人,IEEE云计算学报等多个国际期刊审稿人。在高水平国际会议和SCI期刊上发表论文十多篇,并拥有多项专利。带领团队完成多个云计算方面的工程项目,在船舶、航天等领域多个国家大型工程项目中负责私有云和大数据系统的设计与实施,为互联网公司提供相关的培训、咨询和系统优化。目前主要研发方向为分布式对象存储、大数据系统云化。

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培训要点


互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论,成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候,我们在内部交易系统的历史信息之外,需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。

大数据通常具有:数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据处理意味着更严峻的挑战,更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。

Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架,证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。GFS/MapReduce框架实现了更高应用层次的抽象,使用户无需关注复杂的内部工作机制,无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验,即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。

Apache Hadoop 开源项目开发团队。他们克隆了GFS/MapReduce框架,推出了Hadoop 系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳,并孵化出众多子项目(如Pig,Zookeeper和Hive等),日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。

本课程从大数据技术以及Hadoop 实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop 这一高性能处理大数据工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括:Hadoop 分布式文件系统及Hadoop 的I/O;MapReduce的的工作机制、类型和格式;如何构建和管理Hadoop 集群;Pig Latin语言的使用技巧;Hive数据仓库工具介绍;HBase和Zookeeper工具的使用和管理;开源数据采集工具sqoop。

教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Hadoop 系列工具来解决具体的问题,并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究,在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。

 

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培训内容


第 一讲 云计算的概念与现状

1)云计算的概念

2)云计算发展现状

3)云计算实现机制

4)云计算的发展环境

5)云计算的优势

第二讲 从Google云计算体系,理解海量数据处理的方法

1)如何构建海量存储文件系统?

GFS系统架构

GFS容错机制

GFS系统管理技术

MapReduce产生背景

MapReduce编程模型

MapReduce实现机制

MapReduce案例分析

2)如何提供锁服务解决分布式数据一致性问题?

Chubby的设计思路

Chubby中的Paxos算法

Chubby文件系统

3)如何建立规模庞大的高性能表结构?

BigTable设计目标

BigTable系统架构

BigTable服务器

BigTable性能优化

4)如何建立高可用性和高可扩展性的数据系统?

Megastore设计目标

Megastore数据模型

Megastore事务及并发控制

Megastore基本架构

Dapper监控系统

Dapper关键性技术

Dapper工具

第三讲 从Hadoop云计算项目,进一步研究云数据处理方法

1)HDFS:高可靠性处理机制及应用

Hadoop项目简介

HDFS体系结构

HDFS关键运行机制

Hadoop vs Google

Hadoop API

Hadoop环境搭建

2)HBASE:庞大、极其稀疏的可扩展性数据模型

Hbase简介

HBase的运行机制

HBase与 HDFS

HBase的对外接口

ZooKeeper的数据模型

ZooKeeper的读写机制

ZooKeeper的使用方法

第四讲 从Windows Azure,理解平台即服务的本质

1)微软云计算平台

2)微软云操作系统Windows Azure

3)微软云关系数据库SQL Azure

4)Azure AppFabric

5)Azure Marketplace

第五讲 从Amazon云计算,讨论如何提供云服务

1)Dynamo基础存储架构

2)弹性计算云EC2

3)简单存储服务S3

4)简单队列服务SQS

5)简单数据库服务Simple DB

6)关系数据库服务RDS

7)内容推送服务CloudFront

第六讲 实施云计算的关键点:安全策略

1)云计算安全是一个必须前期重视的策略

2)云计算的特征与安全挑战

3)云计算的安全体系与关键技术

4)基础架构云安全框架

5)云计算安全平台

第七讲 当前数据中心如何向云计算环境转变?

1)VMware云产品

2)云管理平台 vCenter

3)vCloud Service Director

4)VMware的网络和存储虚拟化

5)主流商业云计算解决方案比较

6)主流开源云计算系统比较

7)国内代表性云计算平台比较

第八讲 基础设施即服务(IaaS)关键实现技术

1)IaaS技术体系概述

2)服务器虚拟化技术

CPU虚拟化

内存虚拟化

I/O虚拟化

3)存储虚拟化技术

存储系统概述

存储设备层的存储虚拟化

块聚合层的存储虚拟化

文件/记录层的存储虚拟化

4)主机网络虚拟化

第九讲 软件即服务(SaaS)关键实现技术

1)SaaS技术概述

2)呈现层技术综述

3)调度层技术

基于DNS的调度

基于虚拟IP的调度

基于链路聚合的调度

基于应用的调度

调度策略

4)业务层

5)数据层

6)用户管理和配置管理

7)用户体验的设计

8)课程总结


培训目标

1,深入理解**云计算实现海量数据处理的思想、方法与实践。

2,理解安全性和可用性设计的问题、方法与实践。

3,掌握把传统数据中心改造成云计算中心的技术与方法。

4,掌握虚拟化技术的核心技术方法以及应用特征。

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