杭州博学

　　博学教育还拥有非常专业的硬件设施，是能够为参加培训的学员提供一个良好的学习环境，能够*学员在这里得到*的教学。

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　　在培训的这十年间，它以成功向社会各界输送了大量的IT专业技术人员，也为政府部门、电信、教育等行业提供专业的计算机技术服务，是*值得学员们和社会期待的IT培训机构。

　　Hadoop实战案例培训(一)

　　课程目标：

　　*考试可获得 Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) ;Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH) 证书

　　培训内容：

　　*部分：Hadoop基础

　　· 初识Hadoop及其分布式文件系统

　　Hadoop是什么;Hadoop可以做什么;Hadoop的分布式文件系统(HDFS)及其特点，HDFS如何承载应用

　　· 搭建伪分布式的Hadoop环境

　　如何利用一台Linux机器搭建你的*个Hadoop环境 ? 如何从Hadoop的日志中发现它的故障、异常等

　　· 开发你的*个MapReduce程序

　　函式编程与MapReduce，MapReduce程序的主题结构;在Eclipse上搭建MapReduce开发环境;

　　如何运行你MapReduce程序;用ANT自动化MapReduce程序的部署

　　· 在企业内网中快速搭建真正分布式的Hadoop环境

　　如何在企业内网中快速搭建一个真正的分布式的Hadoop环境?涉及YUM源，部署脚本等。

　　· HIVE基础与实践

　　HIVE的架构和实现方式;HIVE Metastore的类型和实现方式;HQL语言基础;如何用HIVE做大数据分析等

　　XenDesktop7管理应用

　　本课程为管理员提供必要的知识，这些管理员致力于高效集中管理数据中心中的虚拟桌面并作为服务交付给任何地方的用户。本课程中将学习如何根据用户的需要为其选择适合的桌面分发模式，建构POC和实际生产的XenDesktop5环境，分配虚拟桌面给用户并*策略自定义用户体验。本课程还提供指导如何建立一个PVSFarn，以用来分发单一映像管理。

　　培训对象：

　　该课程内容是为IT专业人士及Citrix合作伙伴设计的，比如那些服务器、网络、系统的管理员和系统工程师、分析师、顾问及架构师。

　　培训目标：

　　1、了解 XenDesktop 7的体系结构、组件和通信

　　2、委派管理和管理许可证

　　3、管理和监测其虚拟化层

　　4、管理应用程序和桌面在XenDesktop的环境中

　　5、管理StoreFront和外部*终用户的访问

　　6、管理策略和配置文件

　　4、管理会话、站点和用户

　　5、管理打印

　　6、管理资源调配服务和Personal vDisks

　　国际认证工程师全能班

　　本课程培养面向大型企事业单位或外资企业的Oracle数据库管理员，数据库维护人员，Linux系统工程师，系统管理员，Cisco网络工程师，维护工程师，网络管理员。学员毕业后能够用全球公认的主流技术——Oracle数据库，Linux系统，Cisco网络技术来管理和维护企业信息化系统。课程以培养实际应用能力为目标，采用基于真实项目的教学方法，学员可从中获得宝贵的Oracle数据库管理、Linux系统管理、Cisco网络管理维护经验。考核*后将获得高级国际认证。

　　培训目标：

　　本课程培养能够管理维护企事业单位Cisco、华为网络设备，Linux操作系统维护，在Linux系统上实现对Oracle大型数据库的管理与维护、数据库的备份和恢复及数据库的性能调整。课程重点培养学员的实际动手能力，达到Oracle认证数据库专家(OCP)，Red Hat认证系统工程师(RHCE)，Cisco认证*网络工程师(CCNP，CCIE)的要求，并掌握员工职业规划与职业素养。

　　培训对象：

　　1、 具有刻苦钻研精神的学员，对IT知识非常感兴趣

　　2、 喜欢刨根问底、坚持不懈

　　3、 理工科大专以上学历考核证书

　　MapR意欲将SQL on Hadoop推向新的高度

　　为了彻底摆脱管理规划的束缚并告别在内容探索前需要对输入数据进行的长时间ETL(即提取、转换与加载)任务，MapR在其Hadoop发行版中引入了Apache Drill分布式ANSI SQL查询引擎。

　　为了帮助用户告别一系列强度极高的数据工程处理任务，MapR日前对其Hadoop发行版进行了更新、核心内容在于引入Apache Drill 0.5。

　　Drill是一款开源分布式ANSI SQL查询引擎，旨在进行自助式数据探索——它属于谷歌Dremel系统的开源版本，搜索巨头将其作为BigQuery服务的核心组件之一实现内部大型数据集的查询工作。Apache Drill的既定目标是拥有扩展至上万台甚至更多服务器的强大能力，同时*用户可以在数秒之内处理PB级别数据以及上万亿条记录信息。

　　MapR公司将Drill打包塞进了MapR 4.0.1版本，此版本日前刚刚闪亮登场。这款Hadoop发行版*新版本对自身面向各类用例的实时处理能力进行了显著扩展，具体用例类型包括业务应用程序、交互式查询以及数据流处理等。

　　新版本当中还包含多套批处理框架，具体有MapReduce 1.x与2.x(基于YARN)以及Spark(0.9与1.0.2版本)。它还支持五项SQL-on-Hadoop技术方案：Hive(0.11、0.12与0.13版本)、Drill(0.5版本)、SparkSQL(1.0.2版本)、Impala(1.3.1版本)并且拥有与惠普Vertica相集成的认证*。它新增了面向HBase(0.94.21与0.98.4版本)的支持能力以及MapR-DB NoSQL技术。此外，*新的MapR还拥有三项机器学习与图形库方案，分别为Mahout(0.8与0.9版本)、MLLib(0.9与1.0.2版本)外加GraphX。