【课程时间】2014年9月20-21日（星期六~星期天），深圳

【课程费用】 ￥5800元/人（含两天中餐、指定教材、茶点）

【课程特点】

相对于其它专注于培训大数据技术的课程，本课程有如下特点：一是除了对各种大数据技术本身的原理、设计与使用方法进行全面深入的讲解以外，更重要的是对各种技术的本质与特点进行了深入的分析、比较与讨论，从而使学员对各种技术的真正适用场景能客观准确的判断；二是结合企业实际对大数据的概念进行了明确的澄清；三是结合企业应用实际，介绍了各种大数据技术具体定位与应用规划与方法。

【课程收益】

通过该课程学习，洞悉Hadoop与NoSQL技术的原理、架构与技术手段；结合丰富实例掌握其设计与开发方法，以及掌握如软件架构、性能调优等使用过程中的实用技巧。

深入了解Hadoop与NoSQL体系中各成员，理解Hadoop与NoSQL成员各自的优、缺点与正确适用场景，了解技术最新发展动向，能对Hadoop与NoSQL体系在学员企业、学员项目、学员研发中是否可用、如何定位以及如何使用做出正确判断与学习，并且对如何结合大数据技术规划企业数据架构得到相当的启发与收获。

【课程对象】

企业中高层技术管理人员、企业技术战略决策者、软件架构师、软件研发人员与大数据技术爱好者，有大数据及海量数据管理与处理需求的企业优先。

【学员基础】

企业数据架构基础知识；数据管理基础知识；关系数据库的操作与实践；大数据概念了解。

【课程大纲】

一、大数据时代关系数据库的挑战与应对

  1．现代数据管理技术综述

  2．关系数据库技术的核心特征

  3．主流关系数据库的挑战

  4．改进型关系数据库

二、大数据技术综述

  1．大数据概念澄清

  2．大数据技术家族

  3．NoSQL技术综述

    3.1最早的NoSQL---BDB

    3.2 Hadoop之Hbase

    3.3 Facebook之Cassandra

    3.4 MongoDB与CouchDB

    3.5 Memcached与Redis

    3.6 图形数据库Neo4j

  4．MapReduce

  5．关系数据库联邦

  6．海量分布式文件系统

  7．大数据技术理论基础CAP，BASE，ACID

三、Hadoop实用教程

  1．Hadoop技术概论

  2．分布式文件系统HDFS

    2.1HDFS原理

    2.2HDFS技术要点

  3．MapReduce实用教程

    3.1MapReduce原理

    3.2MapReduce编程方法

    3.3MapReduce设计实例

    3.4MapReduce实用技术要点

  4．Hadoop数据仓库Hive

  5．其它ZooKeeper，Sqoop，Chukwa，Avro……

四、Hadoop技术分析

  1．Hadoop MapReduce技术解析

    1.1关于效率

    1.2关于扩展性

    1.3关于可靠性与可用性

    1.4关于与关系数据库

    1.5关于适用的数据类型

    1.6关于数据存储与管理

  2．Hadoop与关系数据库

    2.1MapReduce与关系数据库

    2.2Hive与MPP关系数据库

五、NoSQL实用教程

  1．NoSQL理论基础---CAP与BASE深入分析

  2．NoSQL实用教程

    2.1 HBase实用教程

      2.1.1 HBase原理

      2.1.2 HBase数据模型

      2.1.3 HBase使用与深入设计

      2.1.4 HBase性能调优

      2.1.5 HBase设计实例

      2.1.6 HBase与关系数据库结合

    2.2 Facebook Cassandra介绍

    2.3 MongoDB介绍

    2.4 图数据库Neo4J介绍

六、NoSQL技术分析

  1．NoSQL技术手段总结

    1.1 水平分割

    1.2 数据副本与读写一致性

    1.3 In-Memory架构

    1.4 MVCC

    1.5 列存储

    1.6 COW

  2．NoSQL技术解析

    2.1 关于水平扩展性

    2.2 关于模式自由

  3． NoSQL与关系数据库

    3.1 理论原则分析

    3.2 逻辑模型分析

    3.3 物理模型分析

    3.4 索引、事务与关联

    3.5 使用场景定位

    3.6 企业数据体系定位

七、大数据技术实践分享

  1.海量数据处理架构设计

  2.大数据（Hadoop MapReduce）与企业数据处理与分析

  3.数据管理技术发展趋势分析

  4.大数据与企业交易系统设计

  5.自已设计大数据

    5.1一种关系型云数据库的设计与实践

    5.2 MapReduce设计思想借鉴

八、超越Hadoop

  1.Hadoop技术体系的不足与尴尬

  2.新技术介绍

  3.数据管理技术发展趋势分析

九、大数据与企业新一代数据体系建设

  1.传统的以关系数据库为主的企业数据架构

  2.大数据时代的新一代企业数据逻辑架构

    2.1数据分类

    2.2数据分布

    2.3数据流转

    2.4数据集成

    2.5数据交换

    2.6数据分析

    2.7应用展示

  3. 新一代企业数据技术架构

    3.1逻辑架构

    3.2技术方法

    3.3物理平台

  4.新一代企业数据架构中Hadoop/NoSQL与关系数据库的相互配合

  5.典型场景示例

【讲师简介】

何逸凡 - 北京大学博士后，第一届中国软件业十大杰出青年候选人。

专著《不是三维——软件项目的设计、开发与管理》与《消息设计与开发：分布式应用开发的核心技术》作者。
    云计算数据基础设施倡导者与研究者，第十六届世界计算机大会电子商务大会数据管理分会主席，中国青年科技工作者协会第二届会员，中小企业创新基金评审专家，中国软件技术大会特邀讲师。
    现从事云计算，NoSQL与大数据，企业IT架构、企业数据架构以及信息系统设计开发等方面的研究与实践工作，涉及金融、电信及政府等多个行业。
    曾任空间信息领域教师，获福建省，山东省引进高级人才计划。1992年起从事软件的设计、开发与管理工作，自2002年起，在北美从事软件系统分析与设计工作近七年之久，迄今为止，共负责、参与国内外大中型软件项目20多项，历任中国大中型IT企业总工程师，技术管理部部长，事业部副总经理，BI首席架构师，软件开发总监及云计算与大数据首席架构师等职。共在国内外发表科技论文30余篇，多篇获奖，并被美国《工程索引》EI检索6篇。

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