| 一、云计算 | 云计算架构概览 云计算能带来什么好处
 云计算之虚拟机
 云计算之大数据
 经典的使用案例
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| 二、大数据之分布式存储 | 分布式存储-HDFS 大数据的好处
 大数据的核心架构
 企业使用大数据的案例
 什么是分布式文件系统和HDFS
 HDFS设计目标
 HDFS的基本组件
 HDFS架构图和工作原理
 HDFS服务进程详解
 HDFS的未来发展
 NameNode详解
 DataNode详解
 HDFS副本备份策略
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| 三、分布式存储实战 | HDFS实战-命令行等使用 
 
HDFS安装须知HDFS命令行工具启动、停止HDFS服务如何查看HDFS日志如何查看HDFS Web控制台HDFS参数配置上机练习 HDFS实战-Java API使用Eclipse 开发环境介绍HDFS 开发基本步骤HDFS Java API详解  oConfigurationoPath
 oFileSystem
 oStream、IOUtils
HDFS Java API使用场景示例FuseHDFSWebHDFS RESTful API上机练习
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| 四、大数据之分布式计算 | 什么是MapReduce MapReduce服务
 MapReduce服务
 MapReduce作业执行流程
 MapReduce错误处理机制
 MapReduce高级特性
 MapReduce任务调度
 MapReduce任务调度
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| 五、分布式计算实战 | MapReduce命令行使用 
 
启动、停止MapReduce服务查看MapReduce日志查看MapReduce控制台MapReduce参数配置 MapReduce 编程实战
MapReduce框架类库介绍开发MapReduce程序步骤WordCount流程分解WordCount代码分析上机练习 Hadoop IO 框架为什么要学习Hadoop I/O框架序列化SequenceFileMapFile数据完整性数据压缩 上机练习 | 
| 六、大数据之数据仓库-Hive | 什么是Hive? Hive的架构原理
 如何利用Hive来建造数据仓库?
 Hive的使用
 HQL的调优:
 操作练习
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| 七、大数据之NOSQL-Hbase 
 | 什么是Hbase? 
 
Hbase的架构原理Hbase核心知识点HBase列族与列HBase时间戳HBase物理模型数据存储结构:LSMHBase LogHBase Filter HBase安装配置与优化
 表设计与相关参数
 操作练习
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| 八、大数据之内存计算-Spark | Spark架构介绍 Scala介绍
 Mesos介绍
 Spark介绍
 Spark原理及架构剖析
 Spark  RDD计算模型解析
 Spark的任务执行机制解析
 Spark的调试与任务分配
 Spark的容错机制剖析
 Spark集群部署
 
 
Standalone集群分布式与HDFS结合 Spark Shell命令行分析构建与运行Spark应用
 Spark  RDD操作方法解析
 Spark作业测试解析
 Spark的性能调优
 Spark生态体系剖析
SPARK SQLSPARK MLSPARK Streaming Spark应用实践
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| 九、大数据之资源管理-Yarn | Yarn 与MapReduce的不同 Yarn  原理与架构
 Apache YARN基本框架
 Apache YARN工作流程
 Apache YARN设计细节
 Yarn  核心技术模块原理解析
 
 
Yarn ResouceManager原理解析Yarn NodeManager 原理解析Yarn ApplicationMaster MapReduce与YARN结合如何与Yarn来结合
 Yarn 配置及搭建
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| 十、大数据之分析脚本工具-Pig | Pig基础 使用Pig进行简单数据分析
 使用Pig处理复杂数据
 使用Pig分析处理多数据集
 扩展Pig
 Pig排错和优化
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| 十一、数据安全 | 安全体系图 应用安全、数据安全
 多级认证体系
 产品安全思路
 学员实际演练与老师现场指导
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| 十二、云计算运维体系 | 云计算运维体系架构图 服务可靠性
 提高服务质量
 降低服务成本
 现场演示:实际项目中云计算运维体系架构图。
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| 十三、大练习:以实际项目案例为基础 | 进行云计算分布式架构的设计思路和流程实际演练。 (此内容是本课程的重点内容,课程压轴大作,从而 使云计算架构设计最终落地)
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