Hadoop是云计算的事实标准软件框架，是云计算理念、机制和商业化的具体实现，是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容。

Yarn是目前公认的最佳的分布式集群资源管理框架；

       Mahout是目前数据挖掘领域的王者；

       工业和信息化部电信研究院于2014年5月发布的“大数据白皮书”中指出：

“2012 年美国联邦政府就在全球率先推出“大数据行动计划（Big data initiative）”，重点在基础技术研究和公共部门应用上加大投入。在该计划支持下，加州大学伯克利分校开发了完整的大数据开源软件平台“伯克利数据分析软件栈（Berkeley Data Analytics Stack），其中的内存计算软件Spark的性能比Hadoop 提高近百倍，对产业界大数据技术走向产生巨大影响”

                     ----来源：工业和信息化部电信研究院

 

 

 

Spark是继Hadoop之后，成为替代Hadoop的下一代云计算大数据核心技术。目前SPARK已经构建了自己的整个大数据处理生态系统，如流处理、图技术、机器学习、Interactive Ad-Hoc Query等方面都有自己的技术，并且是Apache顶级Project，可以预计的是2014年下半年到2015年在社区和商业应用上会有爆发式的增长。

 

 

国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。甚至连Hadoop的早期主要贡献者Yahoo现在也在多个项目中部署使用Spark；国内的淘宝、优酷土豆、网易、Baidu、腾讯、皮皮网等已经使用Spark技术用于自己的商业生产系统中，国内外的应用开始越来越广泛。Spark正在逐渐走向成熟，并在这个领域扮演更加重要的角色。

刚刚结束的2014 Spark Summit上的信息，Spark已经获得世界20家顶级公司的支持，这些公司中包括Intel、IBM等，同时更重要的是包括了最大的四个Hadoop发行商（Cloudera, Pivotal, MapR, Hortonworks）都提供了对非常强有力的支持Spark的支持，尤其是是Hadoop的头号发行商Cloudera在2014年7月份宣布“”，具体链接信息，而其实在这次Spark Summit之前，整个云计算大数据就已经发声巨变：

1，2014年5月24日Pivotal宣布了会把整个Spark stack包装在Pivotal HD Hadoop发行版里面。这意味这最大的四个Hadoop发行商（Cloudera, Pivotal, MapR, Hortonworks）都提供了对Spark的支持。星火燎原的开始；

2，Mahout前一阶段表示从现在起他们将不再接受任何形式的以MapReduce形式实现的算法，另外一方面，Mahout宣布新的算法基于Spark；

3，Cloudera的机器学习框架Oryx的执行引擎也将由Hadoop的MapReduce替换成Spark；

4，Google已经开始将负载从MapReduce转移到Pregel和Dremel上；

5，FaceBook则将原来使用Hadoop的负载转移到Presto上；

 

现在很多原来使用深度使用Hadoop的公司都在纷纷转向Spark，国内的淘宝是典型的案例，国外的典型是Yahoo！，我们以使用世界上使用Hadoop最典型的公司Yahoo！为例，大家可以从Yahoo！的数据处理的架构图看出Yahoo！内部正在使用Spark：

 

不得不提的是Spark的“One stack to rule them all”的特性，Spark的特点之一就是用一个技术堆栈解决云计算大数据中流处理、图技术、机器学习、交互式查询、误差查询等所有的问题，此时我们只需要一个技术团队通过Spark就可以搞定一切问题，而如果基于Hadoop就需要分别构建实时流处理团队、数据统计分析团队、数据挖掘团队等，而且这些团队之间无论是代码还是经验都不可相互借鉴，会形成巨大的成本，而使用Spark就不存在这个问题；

 

王家林老师（邮箱18610086859@126.com 电话18610086859 QQ:1740415547）

中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者；

云计算大数据Spark亚太研究院院长和首席专家；

 

Spark亚太研究院院长和首席专家，Spark源码级专家，对Spark潜心研究（2012年1月起）2年多后，在完成了对Spark的14不同版本的源码的彻底研究的同时不断在实际环境中使用Spark的各种特性的基础之上，编写了世界上第一本系统性的Spark书籍并开设了世界上第一个系统性的Spark课程并开设了世界上第一个Spark高端课程（涵盖Spark内核剖析、源码解读、性能优化和商业案例剖析）。Spark源码研究狂热爱好者，醉心于Spark的新型大数据处理模式改造和应用。

Hadoop源码级专家，曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作，专注于Hadoop一站式解决方案的提供，同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一，Hadoop的狂热爱好者，不断的在实践中用Hadoop解决不同领域的大数据的高效处理和存储，现在正负责Hadoop在搜索引擎中的研发等，著有《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等；

 

Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家；

通晓Android、HTML5、Hadoop，迷恋英语播音和健美；

致力于Android、HTML5、Hadoop的软、硬、云整合的一站式解决方案；

国内最早（2007年）从事于Android系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android系统测试和应用软件测试的技术专家和技术创业人员之一。

 

HTML5技术领域的最早实践者（2009年）之一,成功为多个机构实现多款自定义HTML5浏览器，参与某知名的HTML5浏览器研发；

超过10本的IT畅销书作者；

致力于HTML5和Android的软、硬、云整合，智慧家庭，智能城市，精通Android安全，精通企业级Android应用开发实战，对Android的HAL与AF框架的原理、IoC、设计模式有深刻独特的理解，精通C/C++组件通过JNI调用移植成为Android应用框架的核心组件，擅长修改应用框架。精通JPA、Struts、Spring、MySQL, 熟练LAMP技术。2010年10月份至今为多家企业提供Android技术咨询服务及企业内部培训。一直关注HTML5的发展动态和技术实现，擅长HTML5的Web开发、HTML5的游戏开发、HTML5和本地的软硬整合高级技术、HTML5与云计算。成功对包括三星、摩托罗拉、华为等世界500强企业实施Android底层移植、框架修改、应用开发等培训。成功对平安保险、英特尔等实施HTML5培训；撰写了《大话企业级Android应用开发实战》、《基于Android平台的商业软件---手机守护神开发全程实战》、《Android 4.0网络编程详解》、《细说Android NDK编程》、《Android软、硬、云整合实战》、《Android开发三剑客——UML、模式与测试》等多部Android著作和《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。实战高手之路---高手之巅》等。    项目案例包括Android移植工作、Android上特定硬件的垂直整合、编写Java虚拟机、Android框架修改、Android手机卫士、Android娱乐多媒体软件（针对酷六、优酷、土豆等类型的网站）、大型B2C电子商务网站、大型SNS网站等。

 

Total Hadoop Professional
培训对象	1，对云计算、分布式数据存储于处理、大数据等感兴趣的朋友 2，传统的数据库，例如Oracle、MaySQL、DB2等的管理人员 3，Java、C等任意一门编程语言的开发者； 4，网站服务器端的开发人员 5，在校大学生、中专生或者刚毕业的学生 6，云计算大数据从业者； 7，熟悉Hadoop生态系统，想了解和学习Hadoop与Spark整合在企业应用实战案例的朋友； 8，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员； 9，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人； 10，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人； 11，高校、科研院所涉及到大数据与分布式数据处理的项目负责人； 12，数据仓库管理人员、建模人员，分析和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员；
参加课程基础要求	对云计算有强烈的兴趣，能够看懂基本的Java语法。
培训后的目标能力	直接上手Hadoop工作，具备直接胜任Hadoop开发工程师的能力；理解以Mahout和Spark为核心的云计算大数据实战技术，从容解决95%以上的云计算大数据业务需求；
培训技能目标	• 彻底理解Hadoop代表的云计算实现技术的能力 • 具备开发自己网盘的能力 • 具备修改HDFS具体源码实现的能力 • 从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力 • 具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力 • 具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力 • 掌握Spark的内核的能力；
培训职业目标	• Hadoop工程师，能够开发的Hadoop分布式应用 • Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力 • Mahout和Spark高级工程师 • 大数据项目总负责人 • 云计算大数据CTO

 

培训内容

时间	内容	备注
第一天	第1个主题：Hadoop三问（彻底理解Hadoop） 1、Hadoop为什么是云计算分布式大数据的事实开源标准软件框架？ 2、Hadoop的具体是如何工作？ 3、Hadoop的生态架构和每个模块具体的功能是什么？   第2个主题：Hadoop集群与管理（具备构建并驾驭Hadoop集群能力） 1、 Hadoop集群的搭建 2、 Hadoop集群的监控 3、 Hadoop集群的管理 4、集群下运行MapReduce程序   第3主题：彻底掌握HDFS(具备开发自己网盘的能力) 1、HDFS体系架构剖析  2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架构 3、保证NodeName高可靠性最佳实践 4、DataNode中Block划分的原理和具体存储方式 5、修改Namenode、DataNode数据存储位置 6、使用CLI操作HDFS 7、使用Java操作HDFS   第4主题：彻底掌握HDFS(具备修改HDFS具体源码实现的能力) 1、RPC架构剖析   2、源码剖析Hadoop构建于RPC之上 3、源码剖析HDFS的RPC实现 4、源码剖析客户端与与NameNode的RPC通信
时间	内容	备注
第二天	第1个主题：彻底掌握MapReduce（从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力） 1、MapReduce执行的经典步骤  2、wordcount运行过程解析 3、Mapper和Reducer剖析 4、自定义Writable 5、新旧API的区别以及如何使用就API 6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行运行   第2个主题：彻底掌握MapReduce（具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力） 1、Hadoop是如何把HDFS文件转化为键值对的？ 2、源码剖析Hadoop读取HDFS文件并转化为键值对的过程实现 3、源码剖析转化为键值对后供Map调用的过程实现   第3个主题：彻底掌握MapReduce（具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力） 1、Hadoop内置计数器及如何自定义计数器 2、Combiner具体的作用和使用以及其使用的限制条件 3、Partitioner的使用最佳实践 4、 Hadoop内置的排序算法剖析 5、自定义排序算法 6、 Hadoop内置的分组算法 7、自定义分组算法 8、 MapReduce常见场景和算法实现   第5个主题：某知名电商公司Hadoop实施全程揭秘（具备掌握商业级别Hadoop的分析、开发、部署的全过程的能力） 通过电商公司现场案例展示商业级别一个完整项目的分析、开发、部署的全过程
时间	内容	备注
第三天	第1个主题：YARN（具备理解和使用YARN的能力） 1、YARN的设计思想                           2、YARN的核心组件 3、YARN的共组过程 4、YARN应用程序编写   第2个主题：ResourceManager深度剖析（具备深刻理解ResourceManager的能力） 1、ResourceManager的架构 2、ClientRMService 与AdminService  3、NodeManager 4、 Container 5、 Yarn的 HA机制   第3个主题：NodeManager深度剖析（具备掌握NodeManager及Container的能力） 1、NodeManager架构 2、Container Management 3、Container  lifecycle 4、资源管理与隔离   第4堂课：Spark的架构设计(具备掌握Spark架构的能力)   1.1 Spark生态系统剖析 1.2 Spark的架构设计剖析 1.3 RDD计算流程解析 1.4 Spark的出色容错机制