【Cloudera Apache Hadoop管理员课程】
课时：4天
学习系统管理的概念和Apache Hadoop的最佳实践，
从安装和配置到负载均衡和调优。
这个4天的的课程通过动手时间来赋予你部署的经验，
以及开云(中国)官方的安全方面的经验和故障排除。
课程结束后，学员被鼓励去参加Cloudera和Apache Hadoop管理员（CCAH）考试。
【课程内容】
1、Hadoop分布式文件系统（HDFS）
2、YARN/MapReduce的工作原理
3、如何优化Hadoop机群所需要的硬件配置
4、搭建Hadoop机群所需要考虑的网络因素
5、Hadoop机群维护和控制
6、如何利用Hadoop配置选项进行系统性能调优
7、如何利用FairScheduler为多用户提供服务级别保障
8、Hadoop机群维护和监控
9、如何使用Flume从动态生成的文件加载到Hadoop
10、如何使用Sqoop从关系型数据加载数据
11、Hadoop生态系统工具（如Hive、Impala、Pig和Base）
【学员基础】
具备基本Linux系统管理经验。不需要事先掌握Hadoop相关知识。
【授课形式】
案例教学+上机实践
课时：4天
学习Hadoop分布式文件系统（HDFS）基础和MapReduce框架以及如何利用其API来编写程序，
讨论为更大型的工作流程而设计技术。
这门4天的课程涵盖了为MapReduce程序修复漏洞和优化性能所需的高级技巧。
程序员课程也引入了Apache生态项目比如Hive、Pig、HBase、Flume和Oozie。
在完成课程后，学员被鼓励参加Cloudera认证Apache Hadoop程序员（CCDH）考试。
【课程内容】
1、MapReduce与HDFS内核知识以及如何编写MapReduce程序
2、Hadoop开发的最佳实践，调试、实现工作流及通用算法
3、如何利用Hive、Pig、Sqoop、Flume、Oozie及其他Hadoop的组件
4、按需定制WritableComparables与InputFormats处理复杂的数据类型
5、利用MapReduce编写、执行连接操作以整合不同数据集合
6、用于现实世界数据分析所需的高级HadoopAPI主题
7、用Java写MapReduce程序，用Streaming写MapReduce程序
8、调试MapReduce代码的策略，利用localjobrunner在本地测试MapReduce代码
9、Partitioners和Reducers如何一起工作,定制化Partitioners
10、定制Writable和WritableComparable
11、用SequenceFile和Avro数据文件存储二进制数据
【学员基础】
该课程适合具有一定编程经验的程序开发人员。由于课程中需要完成Hadoop相关编程练习，熟悉Java者优先
【授课形式】
案例教学+上机实践
