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>工業(yè)機(jī)器人仿真培訓(xùn) |
R語言大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程 |
Ansys Workbench模擬培訓(xùn)
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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)
本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，云計(jì)算與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)課程-以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。線上/線下/上門皆可,云計(jì)算與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)課程-專家,課程可定制,熱線:4008699035。
曙海的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,20多年來，合作企事業(yè)單位以達(dá)30多萬。
課程介紹：
通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將深入了解到通過大規(guī)模集群的模式處理海量數(shù)據(jù)的方式與編程方法。通過實(shí)踐相關(guān)的課程內(nèi)容，使用開源的Apache?Lucene?Hadoop工具，學(xué)員將親身實(shí)踐Google文件系統(tǒng)以及Google所使用的分布式編程方式MapReduce。學(xué)員還需要完成特定的分布式應(yīng)用程序設(shè)計(jì)來鞏固所學(xué)的編程知識(shí)，用于處理實(shí)際的海量數(shù)據(jù)問題。
適合對(duì)象：
·?對(duì)云計(jì)算或大規(guī)模數(shù)據(jù)處理感興趣的開發(fā)人員
·??架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理等
課程目標(biāo)：
·?????熟悉和掌握云計(jì)算的架構(gòu)與原理
·?????了解大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)
·?????熟悉并理解企業(yè)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的注意事項(xiàng)
·?????對(duì)開源系統(tǒng)的應(yīng)用
預(yù)備知識(shí)：
·?????對(duì)Lucene（開源的索引和檢索系統(tǒng)）和??Hadoop有所理解
·?????掌握基本的Java語法
·?????對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、編譯原理、概率論有基本的了解
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第一章 |
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主題 |
分布式系統(tǒng)概述 |
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大綱 |
·?分布式系統(tǒng)基本概念 ·?分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)遇到的問題 ·?分布式系統(tǒng)的可靠性問題 ·?分布式系統(tǒng)的可擴(kuò)展性問題 |
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實(shí)驗(yàn)： ·?實(shí)驗(yàn)環(huán)境的介紹：實(shí)驗(yàn)環(huán)境中所涉及到的軟件，實(shí)驗(yàn)中所需要的硬件配置，編程所需要的必要的Java知識(shí)等。 ·?介紹如何在集群環(huán)境下進(jìn)行Hadoop系統(tǒng)的安裝以及配置，使得每個(gè)參加的學(xué)員都能夠安裝完成Hadoop，并進(jìn)行正確配置與運(yùn)行。 |
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第二章 |
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主題 |
分布式文件系統(tǒng) |
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大綱 |
·?傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)，例如NFS，AFS等， ·?新的分布式文件系統(tǒng)的介紹，如Ceph等。 ·?介紹分布式文件系統(tǒng)GFS，以及相應(yīng)的在Hadoop中的模塊HDFS。 |
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實(shí)驗(yàn)： ·?學(xué)員實(shí)驗(yàn)所必須的相關(guān)的背景知識(shí)，例如多線程程序的編寫，程序的同步問題，網(wǎng)絡(luò)編程所需要的必要知識(shí)（實(shí)際是不用的，但是為了理解分布式程序的運(yùn)行，必須要了解）。 ·?熟悉使用Hadoop進(jìn)行編程的基礎(chǔ)知識(shí)：Hadoop的構(gòu)成，Hadoop中相關(guān)類庫(kù)的介紹，在Hadoop環(huán)境下，使用Java操作接口，對(duì)文件系統(tǒng)進(jìn)行讀寫操作。 |
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第三章 |
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主題 |
MapReduce編程技術(shù) |
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大綱 |
·?Google的MapReduce編程介紹 ·?開源軟件Nutch的體系結(jié)構(gòu)與構(gòu)成 ·?Hadoop的體系結(jié)構(gòu)，構(gòu)成以及MapReduce設(shè)計(jì)的編程要素 |
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實(shí)驗(yàn)： ·?Hadoop的MapReduce編程環(huán)境 ????使用Hadoop進(jìn)行MapReduce編程，并進(jìn)行第一個(gè)實(shí)驗(yàn)，即做一次倒排表的實(shí)驗(yàn)。 |
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第四章 |
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主題 |
MapReduce算法 |
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大綱 |
·?使用MapReduce進(jìn)行圖算法PageRank ·?使用MapReduce進(jìn)行聚類算法Canopy?Clustering |
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實(shí)驗(yàn)： ·?圖算法PageRank的實(shí)現(xiàn) |
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第五章 |
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主題 |
云計(jì)算技術(shù)分析 |
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大綱 |
·?Amazon的云計(jì)算系統(tǒng)的介紹Elastic?Computing?Cloud ·?微軟所使用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)Dryad等 ·?Google云計(jì)算平臺(tái)App?Engine深入剖析 §?App?Engine概述及其典型應(yīng)用分析 §?App?Engine架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)解析 §?App?Engine應(yīng)用開發(fā)接口和編程實(shí)踐 §?App?Engine與其他云計(jì)算平臺(tái)的橫向比較及展望 |
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實(shí)驗(yàn)： ·?聚類算法Canopy?Clustering的實(shí)現(xiàn) |
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第六章 |
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主題 |
在Google中所使用的其它技術(shù) |
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大綱 |
·?Google的集群的構(gòu)建 ·?Google的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)BigTable ·?Google的分布式鎖技術(shù)Chubby |
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實(shí)驗(yàn)： ·?對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行收尾工作 |
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