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標(biāo)題: 【盤點(diǎn)】Cloudera Hadoop 的7門認(rèn)證課程 [打印本頁]

作者: Ms.Berry 時(shí)間: 2016-8-3 09:27
標(biāo)題: 【盤點(diǎn)】Cloudera Hadoop 的7門認(rèn)證課程
1、【Cloudera Apache Hadoop管理員課程】（管理員）
2、【Cloudera Apache Hadoop程序員課程】（開發(fā)者）
3、【Cloudera 數(shù)據(jù)分析課程】（數(shù)據(jù)分析）
4、【Cloudera Apache HBase課程】（HBase）
5、【Cloudera Apache Spark程序員課程】（Spark）
6、【Designing and BuildingBig Data Applications】（數(shù)據(jù)建模）
7、【Cloudera Introduction to Data Science】(數(shù)據(jù)科學(xué)家)

1、【Cloudera Apache Hadoop管理員課程】（通過考試可獲得CCAH全球認(rèn)證證書）
課時(shí)：4天
學(xué)習(xí)系統(tǒng)管理的概念和Apache Hadoop的最佳實(shí)踐，
從安裝和配置到負(fù)載均衡和調(diào)優(yōu)。
這個(gè)4天的的課程通過動(dòng)手時(shí)間來賦予你部署的經(jīng)驗(yàn)，
以及更多的安全方面的經(jīng)驗(yàn)和故障排除。
課程結(jié)束后，學(xué)員被鼓勵(lì)去參加Cloudera和Apache Hadoop管理員（CCAH）考試。

【課程內(nèi)容】
1、Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）
2、YARN/MapReduce的工作原理
3、如何優(yōu)化Hadoop機(jī)群所需要的硬件配置
4、搭建Hadoop機(jī)群所需要考慮的網(wǎng)絡(luò)因素
5、Hadoop機(jī)群維護(hù)和控制
6、如何利用Hadoop配置選項(xiàng)進(jìn)行系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)
7、如何利用FairScheduler為多用戶提供服務(wù)級(jí)別保障
8、Hadoop機(jī)群維護(hù)和監(jiān)控
9、如何使用Flume從動(dòng)態(tài)生成的文件加載到Hadoop
10、如何使用Sqoop從關(guān)系型數(shù)據(jù)加載數(shù)據(jù)
11、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)工具（如Hive、Impala、Pig和Base）
【學(xué)員基礎(chǔ)】
具備基本Linux系統(tǒng)管理經(jīng)驗(yàn)。不需要事先掌握Hadoop相關(guān)知識(shí)。

2、【Cloudera Apache Hadoop程序員課程】（通過考試可獲得CCDH全球認(rèn)證證書）
課時(shí)：4天
學(xué)習(xí)Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）基礎(chǔ)和MapReduce框架以及如何利用其API來編寫程序，
討論為更大型的工作流程而設(shè)計(jì)技術(shù)。
這門4天的課程涵蓋了為MapReduce程序修復(fù)漏洞和優(yōu)化性能所需的高級(jí)技巧。
程序員課程也引入了Apache生態(tài)項(xiàng)目比如Hive、Pig、HBase、Flume和Oozie。
在完成課程后，學(xué)員被鼓勵(lì)參加Cloudera認(rèn)證Apache Hadoop程序員（CCDH）考試。

【課程內(nèi)容】
1、MapReduce與HDFS內(nèi)核知識(shí)以及如何編寫MapReduce程序
2、Hadoop開發(fā)的最佳實(shí)踐，調(diào)試、實(shí)現(xiàn)工作流及通用算法
3、如何利用Hive、Pig、Sqoop、Flume、Oozie及其他Hadoop的組件
4、按需定制WritableComparables與InputFormats處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型
5、利用MapReduce編寫、執(zhí)行連接操作以整合不同數(shù)據(jù)集合
6、用于現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)分析所需的高級(jí)HadoopAPI主題
7、用Java寫MapReduce程序，用Streaming寫MapReduce程序
8、調(diào)試MapReduce代碼的策略，利用localjobrunner在本地測(cè)試MapReduce代碼
9、Partitioners和Reducers如何一起工作,定制化Partitioners
10、定制Writable和WritableComparable
11、用SequenceFile和Avro數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)二進(jìn)制數(shù)據(jù)
【學(xué)員基礎(chǔ)】
該課程適合具有一定編程經(jīng)驗(yàn)的程序開發(fā)人員。由于課程中需要完成Hadoop相關(guān)編程練習(xí)，熟悉Java者優(yōu)先

3、【Cloudera 數(shù)據(jù)分析課程】
課時(shí)：4天
針對(duì)任何需要在Hadoop上實(shí)時(shí)地通過SQL和熟悉的腳本來管理、操縱和查詢大型復(fù)雜數(shù)據(jù)的人。
學(xué)習(xí)ApachePig、Apache Hive和Cloudera Impala如何通過過濾聯(lián)接和其他用戶自定義的功能
來支持?jǐn)?shù)據(jù)的轉(zhuǎn)型和分析。

【課程內(nèi)容】
1、Hadoop生態(tài)圈、實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景介紹、用Hadoop工具導(dǎo)入數(shù)據(jù)
2、pig的特性、使用案例、和pig交互、pig Latin語法、Field定義、用pig執(zhí)行ETL流程
3、pig處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，復(fù)雜/nested嵌套的數(shù)據(jù)類型、用pig分析廣告戰(zhàn)役的數(shù)據(jù)
4、pig的多數(shù)據(jù)組操作，pig鏈接多數(shù)據(jù)組、用pig分析離散的數(shù)據(jù)組
5、用流處理和UDFs擴(kuò)展pig，Macros和Imports、contributed functions，用其他語言和pig一起處理數(shù)據(jù)
6、pig故障排查和優(yōu)化，用web界面排查一個(gè)故障的任務(wù)、Data采樣和故障排查、理解執(zhí)行計(jì)劃、提高pig任務(wù)性能
7、hive表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、對(duì)比hive和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、hive vs.pig、hive使用案例
8、hive的關(guān)系數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理、文本處理、優(yōu)化及擴(kuò)展，在shell、腳本和hue上運(yùn)行hive查詢
9、impala和hive、pig、關(guān)系數(shù)據(jù)庫的不同、使用impalashell
10、采樣impala分析數(shù)據(jù)，過濾、排序and limiting results，提升impala性能，impala的交互式分析
11、對(duì)比map reduce、pig、hive、impala和關(guān)系數(shù)據(jù)庫
【學(xué)員基礎(chǔ)】
該課程適合有SQL經(jīng)驗(yàn)和基本UNIX和Linux命令的數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師和管理員
事先無需Java和Apache Hadoop的經(jīng)驗(yàn)

4、【Cloudera Apache HBase課程】（通過考試可獲得CCSHB全球認(rèn)證證書）
課時(shí)：4天
學(xué)習(xí)如何將HBase作為一個(gè)分布式的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存以實(shí)現(xiàn)低延遲的查詢和高擴(kuò)展的吞吐。
這4天的課程涵蓋了HBase架構(gòu)、數(shù)據(jù)模型、Java API及其他高級(jí)課題和最佳實(shí)踐。
完成該課程后，學(xué)員被鼓勵(lì)參加cloudera認(rèn)證Apache HBase專家（CCSHB）考試來驗(yàn)證和認(rèn)證其Hadoop經(jīng)驗(yàn)。

【課程內(nèi)容】
1、什么是HBase、為什么要用HBase，HBase和RDBMS，HBase的給予和索取
2、HBase系統(tǒng)管理API，HBase Shell、創(chuàng)建表、HBaseJava API、系統(tǒng)管理調(diào)用
3、通過HBaseAPI訪問數(shù)據(jù)，API的使用、數(shù)據(jù)檢索、在shell添加和更新數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)
4、用API添加、更新數(shù)據(jù)，Scan API、高級(jí)API技術(shù)、使用Eclipse
5、集群組件、HBase如何擴(kuò)展，HBase寫路徑、讀路徑，壓縮和拆分
6、HBase的安裝、配置及其安全性
7、HBasedaemnon、ZooKeeper、HBase系統(tǒng)管理
8、復(fù)制、備份、MapeRduce和HBase集群
9、HBase里RowKey設(shè)計(jì)，從關(guān)系數(shù)據(jù)庫到HBase表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，以應(yīng)用為中心的設(shè)計(jì)
10、列族、表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的考慮點(diǎn)、熱點(diǎn)處理
11、HBase生態(tài)系統(tǒng)：OpenTSDB、Kiji、HBase和hive

【學(xué)員基礎(chǔ)】
該課程適合需要使用HBase的開發(fā)員和管理員。
預(yù)備的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)建模的經(jīng)驗(yàn)有幫助，但不是必須的。
預(yù)備的Java知識(shí)有幫助，Hadoop經(jīng)驗(yàn)不是必須的，
但是cloudera的Apache Hadoop開發(fā)培訓(xùn)課是個(gè)絕佳的基礎(chǔ)。

5、【Cloudera Apache Spark程序員課程】
課時(shí)：4天
采用ApacheSpark來創(chuàng)建集成了批處理，流計(jì)算和互動(dòng)式分析的完整，統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
學(xué)習(xí)編寫復(fù)雜的并行應(yīng)用來履行更快的商業(yè)決策和更好的用戶產(chǎn)出，并將其應(yīng)用到廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，架構(gòu)和行業(yè)。
這門4天的課程針對(duì)那些希望在應(yīng)用的速度，易用性和高級(jí)分析方面進(jìn)行優(yōu)化的程序員和軟件工程師。

【課程內(nèi)容】
1、用Sparkshell執(zhí)行互動(dòng)式數(shù)據(jù)分析
2、Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集（Resilient Distributed Datasets）的特性
3、Spark怎樣運(yùn)行在一個(gè)集群上（一個(gè)獨(dú)立的Spark集群）
4、Spark的并行編程、編寫Spark應(yīng)用、用Spark處理流數(shù)據(jù)
5、RDDPartitions和HDFS數(shù)據(jù)局部性、使用Partitions、并行操作
6、Spark應(yīng)用對(duì)比Spark shell、創(chuàng)建Spark context、配置Spark shell屬性
7、SparkStreaming簡(jiǎn)介、開發(fā)Spark Streaming應(yīng)用
8、Streaming的Word Count、其他Streaming操作、滑動(dòng)窗口操作
9、Spark、Hadoop和企業(yè)數(shù)據(jù)樞紐（EDH）
10、Spark和Hadoop生態(tài)圈、Spark和MapReduce
11、Caching and Persistence（RDD溯源、Caching緩存簡(jiǎn)介、分布式持久化機(jī)制）

【學(xué)員基礎(chǔ)】
該課程適合具有一定編程經(jīng)驗(yàn)的程序開發(fā)人員，課程樣例和練習(xí)涉及到Python和Scala語言。
需要Linux的基本知識(shí)，事先無需Hadoop經(jīng)驗(yàn)。

6、【Designing and Building Big Data Applications】（數(shù)據(jù)建模）
課時(shí)：4天
學(xué)習(xí)運(yùn)用ApacheHadoop和企業(yè)數(shù)據(jù)樞紐中的關(guān)聯(lián)工具來分析和解決實(shí)際問題，
你會(huì)遍歷其設(shè)計(jì)和創(chuàng)建的整個(gè)過程，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入，決定恰當(dāng)?shù)奈募袷絹泶鎯?chǔ)，
處理預(yù)存的數(shù)據(jù)，及用一個(gè)容易理解消化的形式向最終用戶呈現(xiàn)結(jié)果。
這門4天的課程面向那些需要研發(fā)高度業(yè)務(wù)相關(guān)的應(yīng)用的數(shù)據(jù)家。

【課程內(nèi)容】
1、定義使用DataSets,Metadata管理、Apache Avro、AvroSchemas演變
2、什么是theKite SDK ,Fundamental Data Module基礎(chǔ)概念Concepts，用Kite SDK創(chuàng)建新數(shù)據(jù)組
3、用ApacheSqoop輸入關(guān)系數(shù)據(jù)，基本輸入、限制結(jié)果、提升Sqoop性能、Sqoop 2
4、用ApacheFlume捕獲數(shù)據(jù)，F(xiàn)lume自定義組開發(fā)、使用Flume自定義攔截器寫Avro對(duì)象
5、采用ApacheOozie管理工作流，定義Oozie工作流，驗(yàn)證、封包、部署，Oozie的Hue用戶界面
6、用ApacheCrunch處理數(shù)據(jù)管道，對(duì)比Crunch和Javamapreduce，應(yīng)用Crunch projects，CrunchAPI的工具分級(jí)
7、使用ApacheHive里的表格，Basic Query Syntax,在Hive里采用RegexSerDe
8、開發(fā)用戶定義功能，實(shí)現(xiàn)一個(gè)用戶定義功能，用Impala執(zhí)行互動(dòng)式查詢，數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)管理
9、理解ClouderaSearch，Search架構(gòu)、支持的文件格式
10、用Cloudera Search創(chuàng)建索引，Collection and SchemaManagement，Morphlines
11、Solr Query Sybtax,采用Hue創(chuàng)建搜索UI，通過JDBC訪問Impala,用Impala和Search增強(qiáng)定制的web應(yīng)用

【學(xué)員基礎(chǔ)】
該課程最適合需要使用Hadoop及其相關(guān)工具來解決現(xiàn)實(shí)問題的程序員、工程師和架構(gòu)師。
學(xué)員應(yīng)該預(yù)先參加過cloudera的Apache Hadoop程序員培訓(xùn)或有相當(dāng)?shù)膶?shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
需要良好的Java知識(shí)，熟悉Linux。SQL經(jīng)驗(yàn)會(huì)有幫助。
7、【Cloudera Introductionto Data Science】(數(shù)據(jù)科學(xué)家)
課時(shí)：4天
數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)建信息平臺(tái)來提出和回答以前不敢想象的問題。
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)學(xué)如何幫助公司降低成本，提升利潤(rùn)，改進(jìn)產(chǎn)品，留住客戶和發(fā)現(xiàn)新機(jī)會(huì)。
這門4天的課程姜幫助學(xué)員理解數(shù)據(jù)科學(xué)家做什么，他們解決什么問題，
在不同的行業(yè)里他們解決實(shí)際問題的方法。

【課程內(nèi)容】
1、使用案例：金融、零售、廣告業(yè)、電信和公用事業(yè)、醫(yī)療和藥品
2、項(xiàng)目周期里的步伐、實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景介紹
3、數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)源、采集技術(shù)
4、評(píng)估輸入數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)數(shù)量
5、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型：匿名化、文件格式轉(zhuǎn)換、聯(lián)結(jié)數(shù)據(jù)組
6、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)模式：統(tǒng)計(jì)與概率的關(guān)系、描述性統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)推斷
7、機(jī)械學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：機(jī)械學(xué)習(xí)的3C、Naive Bayes分類器、數(shù)據(jù)和算法的重要性
8、推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介：什么是決策系統(tǒng)、協(xié)同過濾的類型、推薦系統(tǒng)的局限
9、ApacheMahout是什么（不是什么），可用性和安裝、使用Mahout基于條目的推薦系統(tǒng)
10、用Apache Mahout實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)：二值、數(shù)值偏好的相似性度量，打分
11、實(shí)驗(yàn)和評(píng)估、產(chǎn)品部署及更多

【學(xué)員基礎(chǔ)】
該課程適合有Apache Hadoop基本知識(shí)如HDFS、
MapReduce、Hadoop Streaming和Apache Hive的開發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析師和統(tǒng)計(jì)師。
學(xué)員應(yīng)熟練腳本語言：建議熟練Python，而Perl或ruby只需熟悉即可。

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