在线Hadoop培训

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望使用和集成Spark，Hadoop和Python以处理，分析和转换大型复杂数据集的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的环境以开始使用 Spark、Hadoop 和 Python 处理大数据。
• 了解 Spark 和 Hadoop 的功能、核心组件和架构。
• 了解如何集成 Spark、Hadoop 和 Python 进行大数据处理。
• 探索 Spark 生态系统中的工具（Spark MlLib、Spark Streaming、Kafka、Sqoop、Kafka 和 Flume）。
• 构建类似于 Netflix、YouTube、Amazon、Spotify 和 Google 的协作过滤推荐系统。
• 使用 Apache Mahout 扩展机器学习算法。

Apache Hadoop 是最流行的用于在服务器集群上处理 Big Data 的框架。在这个为期三（可选四）天的课程中，学员将了解 Hadoop 及其生态系统的商业优势和用例，如何规划集群的部署和扩展，如何安装、维护、监控、故障排除和优化 Hadoop。他们还将练习集群批量数据加载，熟悉各种 Hadoop 发行版，并练习安装和管理 Hadoop 生态系统工具。课程最后将讨论如何使用 Kerberos 保护集群。

“……材料准备得非常充分，涵盖全面。实验室非常有帮助且组织有序。” — Andrew Nguyen, 首席集成数据仓库工程师, Microsoft 线上 Advertising

受众

Hadoop 管理员

形式

讲座与动手实验，大致比例为 60% 讲座，40% 实验。

Apache NiFi 是一个开源的、基于数据流的数据集成和事件处理平台。它支持自动化的实时数据路由、转换和系统中介，通过基于 Web 的用户界面和细粒度的控制，连接不同的系统。

本次由讲师主导的培训（线下或远程）面向中级管理员和工程师，旨在帮助他们部署、管理、保护和优化生产环境中的 NiFi 数据流。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装、配置和维护 Apache NiFi 集群。
• 设计和管理来自不同源和目的地的数据流。
• 实现流的自动化、路由和转换逻辑。
• 优化性能、监控操作并解决问题。

课程形式

• 互动讲座，结合实际架构讨论。
• 动手实验：构建、部署和管理数据流。
• 在实时实验室环境中进行基于场景的练习。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

在这个由讲师指导的 中国 现场培训中，参与者将学习基于流程的程式设计的基础知识，因为他们使用 Apache NiFi 开发许多演示扩展、元件和处理器。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 NiFi 的架构和数据流概念。
• 使用 NiFi 和第三方 API 开发扩展。
• 定制开发自己的Apache Nifi处理器。
• 从不同和不常见的档格式和数据源中摄取和处理实时数据。