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雲端 Big Data 之處理、分析與應用(進階班)

  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. 2014-01-18（六）
    2. 2014-01-19（日）
  10. 補充設定
  11. 補充
  12. 公用環境

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，市調單位IDC的研究報告指出：
自2010年全球資料量已進入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 (Big Data) 的
儲存、管理、處理、搜尋、分析與智能應用等處理資料的能力也將面臨新的挑戰，而處理資料的技術
將迫切需要可動態與彈性等特點，以支援大量資料處理的計算模式。

工欲善其事，必先利其器，根據市場調查機構IDC的研究顯示，Hadoop 軟體市場的復合年增長率
超過了60%，並預測到了2016年，市場總值將由2011年的7700萬美元增長至8.128億美元，可見得
Hadoop火熱的程度。巨量資料寶庫蘊藏豐沛的珍寶，除了幾乎成為巨量資料代名詞的Hadoop外，
相同框架裡頭的 MapReduce、HDFS等技術，皆為意欲挖掘出這些寶藏之企業所需準備的工具，意欲
開啟巨量資料希望之門，幾乎可以肯定，絕對少不掉Hadoop這把鑰匙！

為了解決巨量資料的問題，Hadoop 周遭已經發展出相當完整的生態系，其中有兩個最為核心的項目，
一是MapReduce這個執行分散式處理的程式模型，另一則是HDFS這個虛擬的分散式檔案系統，透過
專司運算、儲存的兩根大支柱，牢牢地撐起Hadoop架構。且基於map/reduce的演算，Hadoop可以
利用分散式節點的增加，來持續提供更多的計算能力，因此具備了很好的規模可擴充性。

為了滿足業界需求，資策會 特規劃「雲端Big Data之處理與分析進階班」課程，本課程學員將學習
到雲端運算之三大關鍵技術，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Hadoop FileSystem API 實作、MapReduce API 實作、
MapReduce 與資料庫結合與MapReduce 與 Hadoop 生態系整合等實作方式讓學員更加了解如何
透過Hadoop架構以進行雲端資料的大量資料處理、分析與應用。

課程目標

  • 學習 Hadoop File System 之 API 實作
  • 學習 Hadoop MapReduce 開發輔助工具 Eclipse 與 Netbeans
  • 學習 MapReduce 之 API 實作
  • 瞭解 MapReduce 與資料庫結合的方式
  • 學習 MapReduce 與 Hadoop 生態系之整合方式

課程特色

本課課程重點在於透過採體驗式教學方式的實作，經由多樣性的實際指令操作進行整合實作，
讓參訓學員瞭解正確的觀念與方法，以體驗實際的操作方式驗證課程所學 ，期能讓學員學會
如何將 Hadoop 這項技術與現存資訊架構進行整合。

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
  • 對於雲端運算之大量資料(Big Data)處理、分析、應用有興趣者

  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. 2014-01-18（六）
    2. 2014-01-19（日）
  10. 補充設定
  11. 補充
  12. 公用環境

預備知識

  • 具 Linux 操作實務與 Java 程式語言基礎者尤佳。
  • 具雲端運算之大量資料處理、分析與應用實務之基礎課程知識者尤佳。

課程日期

  • 103年01月18~19日 (週六/週日 白天9:30 ~16:30 )，共2天、計12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

2014-01-18（六）

時段 課程內容 投影片
實作步驟 		補充資料
09:30-11:00 Big Data 處理技術與 Hadoop 簡介 投影片 * 重點一:減少資料搬運的頻寬成本跟時間成本
* 重點二:在地運算(Data Locality)
11:00-11:20 Hadoop 的三種模式與三種安裝方法 * ​http://hadoop.apache.org - Hadoop 專案官方首頁
* ​http://www.cloudera.com - RPM/DEB 套件庫 : ​精誠知意圖(Etu)
* ​http://hortonworks.com - HDP for Windows : ​趨勢騰雲(TCloud)
* ​http://www.mapr.com - MapR : ​亦思科技
11:20-12:00 單機模式（Local Mode）操作觀察 實作一 * ​阿帕契基金會官網單機安裝流程
12:00-12:25 偽分散式模式（Pseudo-Distributed Mode）操作觀察 實作二 * 官方 Hadoop 2.0 版的自動化安裝
12:25-13:30 午餐時間
13:30-13:45 全分散式模式（Full Distributed Mode）操作觀察 實作三
13:45-14:00 HDFS 基本指令操作 實作四
14:00-14:20 基本除錯技能(一) Bash 除錯 實作五
14:20-14:30 基本除錯技能(二) Log4J 實作六
14:20-14:40 基本除錯技能(三) 切換 Hadoop 設定檔 實作七

2014-01-19（日）

略過 MapReduce 基本指令操作 實作八
15:00-15:20 Hadoop FileSystem API 原始碼觀察 實作九
15:20-15:40 Hadoop FileSystem API 實作(一)
Local 檔案上傳到 HDFS 		實作十
15:40-15:50 Hadoop FileSystem API 實作(二)
HDFS 下載檔案到 Local 		實作十一
15:50-16:00 Hadoop FileSystem API 實作(三)
判斷檔案是否存在、屬性為何 		實作十二
略過 Windows 版 Hadoop 安裝 (1) Hadoop4Win 實作十三 * ​http://www.hadoop4win.org
16:00-16:10 Windows 版 Hadoop 安裝 (2) Windoop 實作十四 * ​http://code.google.com/p/windoop
16:10-16:30 Hadoop Eclipse Plugin 功能展示 操作展示
時段 課程內容 實作 補充資料
09:30-10:10 課後練習補充資料 * 如何自己建立練習環境
* ​CCDH / CCAH 考試認證指南
* ​Hadoop.TW 技術討論區
* ​臉書 Hadoop.TW 社團
* ​歷史課程錄影
10:10-10:40 新版 Hadoop MapReduce 語法 (0.19以後)
使用 WordCount 範例解說 		實作十五
10:40-11:00 中場休息
11:00-12:05 MapReduce 『邏輯流』解說 圖解說明
12:05-13:05 午餐時間
13:05-13:25 舊版 Hadoop MapReduce 語法 (0.19以前)
使用 WordCount 範例解說 		實作十六
13:25-13:45 Inner Class v.s. Public Classes 實作十七
13:45-14:00 增加 Reducer 個數：Job.setNumReduceTasks(N) 實作十八
14:00-14:15 觀察 Mapper 中間產物：Job.setNumReduceTasks(0) 實作十九
14:15-14:30 中場休息
14:40-15:00 預設的輸入格式：TextInputFormat 實作二十
15:00-15:20 修改檔案輸入格式：KeyValueTextInputFormat 實作二十一
15:20-16:00 MapReduce 『資料流』解說 圖解說明
16:00-16:20 關於 MapReduce 的設定檔 Configuration 實作二十二
16:20-16:30 如果我需要兩個輸入檔呢？
Distribtued Cache 		實作二十三

補充設定

  • screenrc 範例 
    $ cat > ~/.screenrc <<EOF
caption always "%{= wk} %{= KY} [%n]%t @ %H %{-} %= %{= KR} %l %{-} | %{= KG} %Y-%m-%d %{-} "
hardstatus alwayslastline " %-Lw%{= Bw}%n%f %t%{-}%+Lw %=|"
vbell off
EOF
  • 檢查 Java 記憶體使用量 
    top -p `pidof java | sed 's# #,#g'`

補充

公用環境

Attachments (2)