(大数据)开发案例视频教程GH大数据应用案例剖析

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4、享;让学员能快速全面地掌握Greenplum操作和调优,以及Hadoop的搭建与运用实战。 实战、实用、实际 亮点五、 全面覆盖了Greenplum完整知识体系,及关系型数据库管理和调优思想; 亮点六、课程涵盖Hadoop生态系统中所有常用组件; 亮点七、 学完此课程可以获得IT行业高薪职业发展能力。你 了 解 大 数 据 吗 ?“大数据”时代来临您准备好了么?从十大技术和十大巨头了解大数据Greenplum转身:Hadoop是数据库的未来 GREENPLUM适用场景: Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中,每个 SMP 节点也可以运行自己的操作系统、数据

5、库等,它的特点主要就是查询速度快,数据装载速度快,批量DML处理快。而且性能可以随着硬件的添加,呈线性增加,拥有非常良好的可扩展性。因此,它主要适用于面向分析的应用。比如构建企业级ODS/EDW,或者数据集市等等。 GREENPLUM的前景: GREENPLUM 诞生于2003年硅谷,2010/07 EMC收购了GREENPLUM,并把GREENPLUM作为EMC面向分析云的战略核心产品,加以大力发展。该产品不仅在国际市场发展很快,在国内市场发展也很快。最著名的案例就是阿里巴巴集团,经过多种产品的精心选型,最终选择GREENPLUM作为它们的数据仓库平台存放数百TB的业务数据去高效支持各种分析

6、应用。正是由于产品发展速度很快,但是在相关人才上存在很大缺口。 Greenplum Hadoop大数据分析平台: 大量的半结构化和非结构化信息无法管理和存储,大数据增长速度惊人,每年以几何级数速度增长,需要有专业化的解决方案应对大数据挑战。EMC收购了Greenplum之后,推出的针对Hadoop的Greenplum的数据库软件。采用Greenplum HD技术管理半结构化和非结构化信息,整体TCO更低,除了进行有效存储和管理,可以通过MapReduce技术进行并行的分析和挖掘,把大量的数据存储变成有价值的数据资产。 课程内容简介: 本课程分两大部分: 第一部分全面深入地介绍了Greenplu

7、m数据库,包括架构特性、部署、管理、开发和调优等,由浅入深,理论结合实战,让同学全面彻底掌握这把大数据利剑。 第二部分深入阐述了Hadoop的架构原理,Hadoop整体技术架构,包括HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Chukwa等实战运用。另外还介绍了云计算的基础知识和Hadoop在云计算领域的运用,以及剖析了Hadoop在各个互联网巨头商业环境的运用。 本课程适合于有一定java基础知识,对数据库和sql语句有一定了解,熟练使用linux系统的技术人员,特别适合于想换工作或寻求高薪职业的人士。 课程结束时,帮助学员实现如下目标: 1、了解Greenplum和Hadoop的历史

8、及目前发展的现状、以及它们的技术特点,从而把握分布式计算框架及未来发展方向,在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。 2、深入理解Greenplum的技术核心和管理操作,以此为基础,进而掌握MPP架构数据库的使用和调优的思想。 3、全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景,并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。 4、深入理解Hadoop整体技术架构,包括HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Chukwa等,对Hadoop运作机制有清晰全面的认识,可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本运维思

9、路和方法,对Hadoop集群进行管理和优化。 5、理解什么是云计算和Hadoop在云计算领域的运用,以及理解Hadoop在各个互联网巨头商业环境的运用。 第一部分 Greenplum 分布式数据库基础(41课时) 1 Greenplum架构 什么是Greenplum Greenplum体系结构 Greenplum高可用性架构 2 安装Greenplum 配置环境 安装并初始化GPDB系统 启停数据库 配置GP系统 3 分布式数据库存储 数据是如何存储的 分布策略 4 GBDB查询处理 查询命令的执行 SQL查询处理机制 并行查询计划 5 角色权限及客户端认证管理 客户端认证 管理用户和组 6

10、客户端接口和程序 pgAdmin III PSQL 7 定义数据库对象 创建并管理数据库 创建并管理表空间 创建并管理模式 创建并管理表 分区表 数据分布与分区 压缩存储与行列存储 序列、索引与视图 8 管理数据 插入、更新、删除记录 事务管理 空间回收和统计 9 查询数据 定义查询 使用函数和运算符 查询分析 10 工作负载及资源管理 GP工作负载管理概述 配置工作负载管理 创建资源队列 分配资源队列 检查资源队列状态 11 装载和卸载数据 GP装载命令概述 装载数据到GP 从GP卸载数据 格式化数据文件 12 备份恢复 串行备份和恢复 并行恢复和恢复 13 性能调优 如何进行调优 常见的性

11、能问题 14 GP系统配置参数 关于GP的Master参数与本地化参数 设置配置参数 配置参数种类 15 开启高可用性 GP高可用概述 开启GP的Mirror 获知Segment何时失败 恢复失败的Segment 恢复失败的Master 16 GP MapReduce MapReduce基础 GP MapReduce编程 MapReduce作业执行和故障诊断 第二部分 Hadoop分布式平台(55课时) 1 Hadoop的起源和体系 Hadoop思想起源:Google Hadoop子项目家族 Hadoop的架构 2 Hadoop的安装与配置 准备和配置环境 三种运行模式 完全分布式模式安装 3 HDFS-大数据存储 HDFS概念与体系结构 HDFS的可靠性 HDFS文件操作 HDFS API 4 关于MapReduce MapReduce编程模型 MapReduce的集群行为 MapReduce任务

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