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Big Data之處理與分析進階班
《歡迎企業包班,洽詢電話 (02)6631-6533,吳經理》
◆ 課程源起

巨量資料(Big Data)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,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「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。

更多相關資訊請按此參考「Big Data資料科學家主題館」

 ◆ 課程目標
  • 學習Hadoop MapReduce開發輔助工具 Eclipse 與 Netbeans

  • 學習Hadoop FileSystem 之API實作

  • 學習MapReduce API實作

  • 瞭解MapReduce 與資料庫結合的方式

  • 學習MapReduce 與Hadoop 之生態系整合方式

 ◆ 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
 ◆ 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。
 ◆ 課程大綱
課程單元
課程主題
時數

Hadoop Ecosystem 簡介

  • Hadoop Ecosystem 簡介

  • 操作環境簡介

2

資料擷取模組

Sqoop介紹

  • Sqoop 簡介

  • Sqoop 運作原理簡介

  • Sqoop 實作範例

2.5

資料擷取模組

Flume介紹

  • Flume簡介

  • Flume 運作原理簡介

  • Flume實作範例

2.5

資料分析模組

Pig介紹

  • Pig簡介

  • Pig 語法簡介

  • Pig實作範例

3

資料分析模組

Hive介紹

  • Hive簡介

  • Hive語法簡介

  • Hive實作範例

3

資料分析模組

Impala介紹

  • Impala簡介

  • Impala實作範例

1

* 課程執行單位保留調整課程內容與講師之權利

 ◆ 課程日期

二天課程,共計12小時。依據客戶時間安排。

 ◆ 上課地點

資策會數位教育研究所教室 或 客戶指定場地。
本所教室地址:台北市復興南路一段390號 (捷運大安站1號出口

 ◆ 報名方式
課程諮詢:(02)6631-6533課程經理 吳小姐,E-mail:fionawu@iii.org.tw
 ◆ 課程費用與繳費
歡迎來電或來信洽詢。

   
         
     

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