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雲端運算之大量資料處理、分析與應用

  1. 報名資訊
  2. 課程源起
  3. 課程目標
  4. 課程特色
  5. 適合對象
  6. 預備知識
  7. 課程日期
  8. 上課地點
  9. 課程內容
    1. 2013-09-07（六）
    2. 2013-09-08（日）
  10. 參考書目
  11. 參考資料
  12. 課後練習
  13. 公用環境
  14. 輔助工具
  15. 科技新知

報名資訊

課程源起

  雲端運算掀起了新一代的資訊革命，也帶來了資訊爆炸式的成長，根據最新IDC研究報告指出：
2010年全球資料量將進入ZB(zettabytes，1 ZB 為1兆GB)時代，並且每年以60%的速度攀升，
這意味著每18個月全球的資料量將翻倍。面對不斷擴張的驚人資料量，大量資料的儲存、管理、處理
、搜尋、分析與智能應用等處理資料的能力將面臨新的挑戰，處理資料技術也迫切需要可動態與彈性
的特點，以支援大量資料處理的計算模式。

  雲端運算使得分散式運算技術成了新顯學，整合MapReduce演算法並被各大企業所廣泛採用的
Hadoop套件，更是開發雲端運算技術的佼佼者，它是用來處理與保存大量資料的雲端運算平台。
全球各大IT企業（如：雅虎、IBM等）無不積極投資與推廣此一計算模式，並被作為雲端運算環境中
的重要基礎軟件。有了Hadoop軟體平台後，始可進行各項分析，如：電信業者如今可以分析手機在
基地台漫遊的特性，提供更好的在地費率；信用卡業者如今可以每天定期分析各種信用貸款所產生的
風險，動態調整信貸利率；便利超商如今可以分析消費者的購買習慣，動態調整架上存貨數量；甚至
新興產業，如生醫資訊、智慧電網等皆可運用Hadoop平台來進行資料探勘與趨勢預測。若您的企業
有儲存海量資料的需求，有分析海量資料的需求，或者面臨資料庫過度龐大，正在尋求分散式資料庫
或資料倉儲的技術，那Hadoop或許是一個已通過商業驗證的選擇。只要懂得駕馭Hadoop這隻大象，
它將能駝著您爬過一座座資料大山，幫您理出隱藏在群眾中的邏輯。

課程目標

學習雲端運算之三大關鍵技術，及利用Hadoop之分散式檔案系統(HDFS)與MapReduce，快速建構
出雲端運算的執行環境和服務，並以實作方式讓學員了解如何透過Hadoop架構以進行雲端資料的大量
資料處理、分析與應用。

課程特色

  • 本課程屬於基礎觀念課程，不特別講解程式設計；
  • 實作將採體驗式教學，亦即先透過指令剪貼方式，體驗一次操作，從體驗中驗證所學觀念。

適合對象

  • IT經理或系統網路部門主管
  • 專案經理、系統架構師或系統網路管理人員
  • 企業或技術決策人員
  • 對於私有雲端運算有興趣的人士

預備知識

  • 具 Linux 操作實務與 Java 程式語言基礎者尤佳。

課程日期

  • 102年9月7~8日 (週六/週日 白天9:00 ~17:00 )，共2天、計14小時 。

上課地點

  • 資策會數位教育研究所，台北市信義路三段 153 號 10 樓 1001 教室。
  • 位於捷運木柵線大安站斜對面(復興南路與信義路交叉口)，燦坤樓上。
  • 上課地點與教室之確認，以上課通知函為主。

課程內容

2013-09-07（六）

上午時段 課程內容 投影片 實作 補充資料
09:00~10:00 淺談海量資料的趨勢、挑戰與因應對策 part-1 1.關於 NoSQL 的選擇依據 - YCSB
2. ​NoSQL 的種類
3. ​NoSQL vs NewSQL
4. ​Big Data 產業供應鏈與人才現況
5. ​Taiwan 學習統計/機器學習的社群
10:00~11:00 處理海量資料的資訊架構與關鍵技術 part-2
11:00~11:10 中場休息
11:10~12:00 實作一：Hadoop 單機安裝 實作一
實作二 		1. ​Hadoop 單機安裝(Ubuntu Linux)
12:00~13:00 午餐、午休
下午時段 課程內容 投影片 實作 補充資料
13:00~14:20 Hadoop 簡介：緣起與術語 part-3
14:20~15:30 HDFS 觀念與指令解說 part-4
15:30~15:40 中場休息
15:40~17:00 實作二：HDFS 操作實務 實作三
實作四

2013-09-08（日）

上午時段 課程內容 投影片 實作 補充資料
09:00~11:00 MapReduce 簡介 part-5 1. 三種 Big Data 應用特性 vs 三種技術
2. ​ChainMapper, ​ChainReducer
11:00~11:10 中場休息
11:10~12:10 實作三：MapReduce 範例操作 實作五
實作六 		1. 叢集安裝與MapReduce除錯
下午時段 課程內容 投影片 實作 補充資料
13:10~13:40 Hadoop 範例程式 WordCount 與觀念講解 ​程式碼
13:40~14:00 Hadoop 相關專案(1) Hadoop Streaming part-7
14:00~14:25 實作五：Hadoop Streaming 操作練習 實作九
實作十
14:25~14:35 中場休息
13:40~14:50 Hadoop 相關專案(2) - Pig part-8
14:50~15:10 實作六：Pig Latin 操作練習 實作十一
15:10~15:20 中場休息
15:20~15:50 HBase 操作觀察 part-7 實作十二
Hadoop 叢集安裝設定解說 part-6
實作四：Hadoop 程式編譯實務 實作七
實作八

參考書目

  1. ​<學習資源> Hadoop 目前三本書籍
  2. ​Data-Intensive Text Processing with MapReduce (PDF),​Jimmy Lin, University of Maryland

參考資料

課後練習

公用環境

輔助工具

科技新知

  • http://readwrite.com/files/files/files/solution-series/assets_c/2011/05/infographicyottabyte_thumb1-thumb-560x1085-29962.jpg

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