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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. Cloudera Developer Training for Apache Hadoop培训
      Cloudera Developer Training for Apache Hadoop培训
  2. 培训大纲:
    1. Motivation for Hadoop 
    Problems with Traditional Large-Scale Systems 
    Requirements for a New Approach 
    2. Hadoop: Basic Concepts 
    Hadoop Distributed File System (HDFS)
    MapReduce 
    Anatomy of a Hadoop Cluster 
    Other Hadoop Ecosystem Components 
    3. Writing a MapReduce Program 
    MapReduce Flow 
    Examining a Sample MapReduce Program 
    Basic MapReduce API Concepts 
    Driver Code 
    Mapper 
    Reducer 
    Streaming API 
    Using Eclipse for Rapid Development 
    New MapReduce API 
    4. Integrating Hadoop into the Workflow 
    Relational Database Management Systems 
    Storage Systems 
    Importing Data from a Relational Database Management System with Sqoop 
    Importing Real-Time Data with Flume 
    Accessing HDFS Using FuseDFS and Hoop 
    5. Delving Deeper into the Hadoop API 
    ToolRunner 
    Testing with MRUnit 
    Reducing Intermediate Data with Combiners 
    Configuration and Close Methods for Map/Reduce Setup and Teardown 
    Writing Partitioners for Better Load Balancing 
    Directly Accessing HDFS 
    Using the Distributed Cache 
    6. Common MapReduce Algorithms 
    Sorting and Searching 
    Indexing 
    Machine Learning with Mahout 
    Term Frequency 
    Inverse Document Frequency 
    Word Co-Occurrence 
    7. Using Hive and Pig 
    Hive Basics 
    Pig Basics 
    8. Practical Development Tips and Techniques 
    Debugging MapReduce Code 
    Using LocalJobRunner Mode for Easier Debugging 
    Retrieving Job Information with Counters 
    Logging 
    Splittable File Formats 
    Determining the Optimal Number of Reducers 
    Map-Only MapReduce Jobs 
    9. Advanced MapReduce Programming 
    Custom Writables and WritableComparables 
    Saving Binary Data Using SequenceFiles and Avro Files 
    Creating InputFormats and OutputFormats 
    10. Joining Data Sets in MapReduce 
    Map-Side Joins 
    Secondary Sort 
    Reduce-Side Joins 
    11. Graph Manipulation in Hadoop 
    Graph Techniques 
    Representing Graphs in Hadoop 
    Implementing a Sample Algorithm: Single Source Shortest Path 
    12. Creating Workflows with Oozie 
    Motivation for Oozie 
    Workflow Definition Format 

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