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1. 云計(jì)算與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)
   課程介紹：
   通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將深入了解到通過(guò)大規(guī)模集群的模式處理海量數(shù)據(jù)的方式與編程方法。通過(guò)實(shí)踐相關(guān)的課程內(nèi)容，使用開(kāi)源的Apache?Lucene?Hadoop工具，學(xué)員將親身實(shí)踐Google文件系統(tǒng)以及Google所使用的分布式編程方式MapReduce。學(xué)員還需要完成特定的分布式應(yīng)用程序設(shè)計(jì)來(lái)鞏固所學(xué)的編程知識(shí)，用于處理實(shí)際的海量數(shù)據(jù)問(wèn)題。
   適合對(duì)象：
   ·?對(duì)云計(jì)算或大規(guī)模數(shù)據(jù)處理感興趣的開(kāi)發(fā)人員
   ·??架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理等
   課程目標(biāo)：
   ·?????熟悉和掌握云計(jì)算的架構(gòu)與原理
   ·?????了解大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)
   ·?????熟悉并理解企業(yè)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的注意事項(xiàng)
   ·?????對(duì)開(kāi)源系統(tǒng)的應(yīng)用
   預(yù)備知識(shí)：
   ·?????對(duì)Lucene（開(kāi)源的索引和檢索系統(tǒng)）和??Hadoop有所理解
   ·?????掌握基本的Java語(yǔ)法
   ·?????對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、編譯原理、概率論有基本的了解
   第一章
   主題
   分布式系統(tǒng)概述
   大綱
   ·?分布式系統(tǒng)基本概念
   ·?分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)遇到的問(wèn)題
   ·?分布式系統(tǒng)的可靠性問(wèn)題
   ·?分布式系統(tǒng)的可擴(kuò)展性問(wèn)題
   實(shí)驗(yàn)：
   ·?實(shí)驗(yàn)環(huán)境的介紹：實(shí)驗(yàn)環(huán)境中所涉及到的軟件，實(shí)驗(yàn)中所需要的硬件配置，編程所需要的必要的Java知識(shí)等。
   ·?介紹如何在集群環(huán)境下進(jìn)行Hadoop系統(tǒng)的安裝以及配置，使得每個(gè)參加的學(xué)員都能夠安裝完成Hadoop，并進(jìn)行正確配置與運(yùn)行。
   第二章
   主題
   分布式文件系統(tǒng)
   大綱
   ·?傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)，例如NFS，AFS等，
   ·?新的分布式文件系統(tǒng)的介紹，如Ceph等。
   ·?介紹分布式文件系統(tǒng)GFS，以及相應(yīng)的在Hadoop中的模塊HDFS。
   實(shí)驗(yàn)：
   ·?學(xué)員實(shí)驗(yàn)所必須的相關(guān)的背景知識(shí)，例如多線程程序的編寫，程序的同步問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)編程所需要的必要知識(shí)（實(shí)際是不用的，但是為了理解分布式程序的運(yùn)行，必須要了解）。
   ·?熟悉使用Hadoop進(jìn)行編程的基礎(chǔ)知識(shí)：Hadoop的構(gòu)成，Hadoop中相關(guān)類庫(kù)的介紹，在Hadoop環(huán)境下，使用Java操作接口，對(duì)文件系統(tǒng)進(jìn)行讀寫操作。
   第三章
   主題
   MapReduce編程技術(shù)
   大綱
   ·?Google的MapReduce編程介紹
   ·?開(kāi)源軟件Nutch的體系結(jié)構(gòu)與構(gòu)成
   ·?Hadoop的體系結(jié)構(gòu)，構(gòu)成以及MapReduce設(shè)計(jì)的編程要素
   實(shí)驗(yàn)：
   ·?Hadoop的MapReduce編程環(huán)境
   ???? 使用Hadoop進(jìn)行MapReduce編程，并進(jìn)行第一個(gè)實(shí)驗(yàn)，即做一次倒排表的實(shí)驗(yàn)。
   第四章
   主題
   MapReduce算法
   大綱
   ·?使用MapReduce進(jìn)行圖算法PageRank
   ·?使用MapReduce進(jìn)行聚類算法Canopy?Clustering
   實(shí)驗(yàn)：
   ·?圖算法PageRank的實(shí)現(xiàn)
   第五章
   主題
   云計(jì)算技術(shù)分析
   大綱
   ·?Amazon的云計(jì)算系統(tǒng)的介紹Elastic?Computing?Cloud
   ·?微軟所使用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)Dryad等
   ·?Google云計(jì)算平臺(tái)App?Engine深入剖析
   §?App?Engine概述及其典型應(yīng)用分析
   §?App?Engine架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)解析
   §?App?Engine應(yīng)用開(kāi)發(fā)接口和編程實(shí)踐
   §?App?Engine與其他云計(jì)算平臺(tái)的橫向比較及展望
   實(shí)驗(yàn)：
   ·?聚類算法Canopy?Clustering的實(shí)現(xiàn)
   第六章
   主題
   在Google中所使用的其它技術(shù)
   大綱
   ·?Google的集群的構(gòu)建
   ·?Google的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)BigTable
   ·?Google的分布式鎖技術(shù)Chubby
   實(shí)驗(yàn)：
   ·?對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行收尾工作
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