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结盟众多企业“教练”， 共同设计、开发及提供人才培养解决方案，通过新颖多样的学习方式，针对性的定制化内容，助力企业全面提升竞争优势。
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Peter彭
1.5天
4000元/人
课程内容
主要讲解大数据计算的技术架构原理和实践：分布式计算是大数据分析应用最广泛最基础的核心技术，本课程聚焦分布式并行计算（map/reduce）、实时流计算、内存计算、BSP计算等架构和落地实现，动手掌握分布式计算设计思想，并穿插金融行业应用案例。
| 主题 | 内容 | |
|---|---|---|
| 分布式技术体系概述 |
1 分布式计算、并行计算、云计算、大数据概述 2.分布式产品hadoop、zookeeper、hbase概述 |
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| 分布式并行计算原理和设计 |
1、最初想到的master-slave结构 2、“包工头-职介所-手工仓库-工人”简化模式 3、基于消息中枢的计算模式 4、基于网状直接交互的计算模式 5、并行结合串行模式 6、批量多阶段处理模式 7、计算集群模式和兼容遗留计算系统 8、工人计算的服务化模式 9、storm流处理计算架构解析 10、简化的实时流处理计算模式 11、跟hadoop map/reduce的区别 12、初级应用：动手跑一个基本例子（动手） 13、中级应用：计算节点互相交互的完整例子（动手） 14、高级应用：使用并行计算大幅提升算法效率例子（动手） 15、相关架构探讨（需求、运维、故障、优化等） |
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| 分布式协调原理和设计 |
1、协调架构原理简介 2、权限机制 3、相对于zookeeper的区别 4、与paxos算法的区别 5、实践应用：领导者选举和应用（动手） 6、统一配置管理（动手） 7、集群管理（动手） 8、分布式锁（动手） 9、相关架构探讨（需求、运维、故障、优化等） |
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| 分布式消息队列的实现 |
1、jms的两种经典模式 2、如何实现发送接收的队列模式 3、如何实现主题订阅模式 |
