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教你如何学习大数据（1）
发表于： 10:08 &作者：webmaster & 来源：威锋网
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　　第一阶段：课程　　讲解Linux基础操作，讲的是在命令行下进行文件系统的操作，这是Hadoop学习的基础，后面的所有视频都是基于linux操作的。鉴于很多学员没有linux基础，特增加该内容，保证零linux基础入门。　　如果你从没有使用过linux，别担心，本节内容可以让你入门。　　表格&linux认识linux如何使用vmware安装linux镜像认识linux的桌面环境、环境在shell环境下进行文件系统的操作，掌握more、touch、cp、mv、rm等20多个常用命令学习linux的网络管理，掌握ip、hostname等设置学习vmware与linux的通信设置，掌握如何实现host-only、bridge、nat等网络连接方式学习linux的进程管理，掌握如何查看、删除进程学习linux的软件管理，掌握、等安装学习环境变量配置，掌握如何设置环境变量学习linux的ssh管理，掌握如何实现免密码登录学习linux的防火墙管理，掌握如何关闭防火墙及开放指定端口学习linux的调度管理，掌握crontab的使用　　第二阶段：hadoop2课程　　搭建伪分布实验环境： 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要讲述在linux单机上面安装hadoop的伪分布模式，在linux集群上面安装hadoop集群。对于不熟悉linux的同学，课程中会简单的讲解常用的linux命令。这两种是必须要掌握的。通过现在的教学发现，很多同学并不能正确的配置环境。搭建伪分布实验环境Hadoop概念、版本、历史Hadoop和核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构Hadoop的集群结构Hadoop伪分布的详细安装步骤如何通过命令行和观察hadoop　　介绍HDFS体系结构及shell、Java操作方式： 本节是对hadoop核心之一——hdfs的讲解。hdfs是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs的操作。在中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，不必糊涂了，本节内容特别重要。　　介绍HDFS体系结构及shell、java操作方式Hdfs体系结构详述NameNode、DataNode、SecondaryNameNode体系结构如果保证namenode的高可靠Datanode中block的划分原理和存储方式如何修改namenode、datanode数据存储位置如何使用命令行操纵hdfs如何使用java操作hdfs介绍rpc机制通过查看源码，知晓hadoop是建构在rpc之上的通过查看hdfs源码，知晓客户端是如何与Namenode通过rpc通信的　　介绍MapReduce体系结构及各种算法(1)： 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。　　介绍MapReduce体系结构及各种算法(1)Mapreduce原理&Mapreduce执行的八大步骤详细讲述如何使用mapreduce实现单词计数功能详细讲述如何覆盖Mapper功能、如何覆盖Reducer功能。在各种hadoop认证中，这是考察重点详细讲述hadoop的自定义类型Writable接口通过电信上网日志实例讲述如何自定义hadoop类型实例讲述hadoop1的各种输入来源处理器，包括输入、xml文件、多文件输入等，并且讲解如何自定义输入来源处理器实例讲述hadoop1的各种输出来源，包括数据库输出、文件输出等，并且讲解如何自定义输出来源处理器，实现自定义输出文件名称通过源码讲述hadoop是如何读取hdfs文件，并且转化为键值对，供map方法调用的　　介绍MapReduce体系结构及各种算法(2)： 本节继续讲解mapreduce，会把旧api的用法、计数器、combiner、partitioner、排序算法、分组算法等全部讲解完毕。通过这两次课程学习，学员可以把整个mapreduce的执行细节搞清楚，把各个可扩展点都搞明白。本节内容在目前市面可见的图书、视频中还没有发现如此全面的哪。　　介绍MapReduce体系结构及各种算法(2)讲解新旧api的区别，如何使用旧api完成操作介绍如何打包成jar，在命令行运行hadoop程序介绍hadoop的内置计数器，以及自定义计数器介绍合并(combiner)概念、为什么使用、如何使用、使用时有什么限制条件介绍了hadoop内置的分区(partitioner)概念、为什么使用、如何使用介绍了hadoop内置的排序算法，以及如何自定义排序规则介绍了hadoop内置的分组算法，以及如何自定义分组规则介绍了mapreduce的常见应用场景，以及如何实现mapreduce算法讲解如何优化mapreduce算法，实现更高的运行效率　　第三阶段：zookeeper课程　　本节内容与hadoop关系不大，只是在Hbase集群安装时才用到。但是，zookeeper在分布式项目中应用较多。　　&zookeeperZookeeper是什么搭建zookeeper集群环境如何使用命令行操作zookeeper如何使用java操作zookeeper　　第四阶段：HBase课程　　hbase是个好东西，在以后工作中会经常遇到，特别是电信、银行、保险等行业。本节讲解hbase的伪分布和集群的安装，讲解基本理论和各种操作。我们通过对hbase原理的讲解，让大家明白为什么hbase会这么适合的实时查询。最后讲解hbase如何设计表结构，这是hbase优化的重点。　　&HBasehbase的概述hbase的数据模型hbase的表设计hbase的伪分布式和集群安装hbase的shell操作hbase的JavaAPI操作hbase的数据迁移hbase的数据备份及恢复Hbase结合Hive使用hbase的集群管理hbase的性能调优　　第五阶段：CM+CDH集群管理课程　　由cloudera公司开发的集群管理工具cloudera manager(简称CM)和CDH目前在企业中使用的比重很大，掌握CM+CDH集群管理和使用 不仅简化了集群安装、配置、调优等工作，而且对任务监控、集群预警、快速定位问题都有很大的帮助。　　CM+CDH集群管理&CM + CDH集群的安装基于CM主机及各种服务组件的管理CDH集群的配置和参数调优CDH集群HA配置及集群升级CM的监控管理集群管理的注意事项　　第六阶段：Hive课程　　在《hadoop1零基础拿高薪》课程中我们涉及了Hive框架内容，不过内容偏少，作为入门讲解可以，但是在工作中还会遇到很多课程中没有的。本课程的目的就是把Hive框架的边边角角都涉猎到，重点讲解Hive的数据库管理、数据表管理、表连接、查询优化、如何设计Hive表结构。这都是工作中最急需的内容，是工作中的重点。　　Hive的概述、安装与基本操作大家习惯把Hive称为hadoop领域的数据仓库。Hive使用起来非常像MySQL，但是比使用MySQL更有意思。我们在这里要讲述Hive的体系结构、如何安装Hive。还会讲述Hive的基本操作，目的是为了下面的继续学习。Hive支持的数据类型&Hive的支持的数据类型逐渐增多。其中复合数据类型，可以把关系数据库中的一对多关系挪到Hive的一张表中，这是一个很神奇的事情，颠覆了我们之前的数据库设计范式。我们会讲解如何使用这种数据类型，如何把关系数据库的表迁移到Hive表。Hive数据的管理&我们总拿Hive与MySQL做类比。其中，Hive对数据的操作方法是与MySQL最大的不同。我们会学习如何导入数据、导出数据，会学习如何分区导入、如何增量导入，会学习导入过程中如何优化操作等内容。这部分内容是工作中使用频率最高的内容之一。Hive的查询&这部分内容讲解Hive查询语句的基本结构，重点讲解表连接。其中，有一些我们原来不知道的语法如left semi-join、sort by、cluster by等。这部分也在工作中用的是最多的内容之一。Hive的函数&Hive是对查询语法的扩充，Hive运行我们非常方便的使用java来编写函数，特别方便。我们除了简单介绍常见的单行函数、聚合函数、表函数之外，还会介绍如何自定义函数。这样，我们就可以扩充原有函数库，实现自己的业务逻辑。这是体系我们能力的好地方！Hive的文件格式&Hive的存储除了普通文件格式，也包括序列化文件格式和列式存储格式。讲解分别如何使用他们，已经何种场景下使用他们。最后讲解如何自定义数据存储格式。Hive的性能调优&终于来到性能调优部分。我们会讲解本地模式、严格模式、并行执行、join优化等内容。通过实验对比发现优化手段的价值所在。这是整个课程的精华，也是我们以后工作能力的最重要的体现。项目实战&我们会通过一个电信项目来把前面的内容综合运用起来。这是一个来自于真实工作环境的项目，学习如何使用各个知识点满足项目要求。并有真实数据提供给大家，供大家课下自己练习。杂记&包括一些琐碎知识点，比如视图、索引、与HBase整合等。这些不好归入前面的某个章节，单独列出。并且根据学员就业面试情况，也不会不断增补内容。　　第七阶段：Sqoop课程　　sqoop适用于在关系数据库与hdfs之间进行双向数据转换的，在企业中，非常常用。　　SqoopSqoop是什么实战：讲解Sqoop如何把mysql中的数据导入到hdfs中实战：讲解Sqoop如何把hdfs中的数据导出到mysql中Sqoop如何做成job，方便以后快速执行　　第八阶段：Flume课程　　Flume是cloudera公布的分布式日志收集系统，是用来把各个的服务器中数据收集，统一提交到hdfs或者其他目的地，是hadoop存储数据的来源，企业中非常流行。　　FlumeFlume是什么详细Flume的体系结构讲述如何书写flume的agent配置信息实战：flume如何动态监控文件夹中文件变化实战：flume如何把数据导入到hdfs中实战：讲解如何通过flume动态监控日志文件变化，然后导入到hdfs中　　第九阶段：Kafka课程　　Kafka是消息系统，类似于ActiveMQ、RabbitMQ,但是效率更高。　　Kafkakafka是什么kafka体系结构kafka的安装kafka的存储策略kafka的发布与订阅使用Zookeeper协调管理实战：Kafka和Storm的综合应用　　第十阶段：Storm课程　　Storm是专门用于解决实时计算的，与hadoop框架搭配使用。本课程讲解Storm的基础结构、理论体系，如何部署Storm集群，如何进行本地开发和分布式开发。通过本课程，大家可以进入到Storm殿堂，看各种Storm技术不再难，进行Storm开发也不再畏惧。　　StormStorm是什么，包括基本概念和应用领域Storm的体系结构、工作原理Storm的单机环境配置、集群环境配置Storm核心组件，包括Spout、Bolt、Stream Groupings等等Storm如何实现消息处理的安全性，保证消息处理无遗漏Storm的批处理事务处理实战：使用Storm完成单词计数等操作实战：计算网站的pv、uv等操作
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测试知识全知道【杭州大数据怎么学习】
市场价：￥详询
已有2000+人咨询
班制：周末班课时：详询
上课地点：
浙江省杭州市文三路
课程长度：10天/60小时
学员基础：
计算机相关专业；具备基本Linux系统管理经验；具备编程经验的开发人员；熟悉Java；不需要事先掌握Hadoop相关知识。
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
第二部分：深入解析HDFS
·&深度解析HDFS系统配置
HDFS及Linux中与HDFS相关的配置项详解，常用的HDFS必配项及其在实践中的设置方法
· 玩转HDFS
如何管理和维护HDFS，查找HDFS的基本命令，如何获取帮助，HDFS中的两个**常用命令集dfs和dfsadmin
· 深度解析HDFS的五大关键特性
EditLog、Checkpoint、 Rebalance、Rack Awareness和Replication
· 深度解析HDFS的读写过程和性能优化
HDFS在文件读写过程（结合HDFS源代码），HDFS的租约机制与无锁读写特性，如何从操作系统磁盘、
文件系统和网络等几个层面来优化的HDFS性能
· Trouble Shooting HDFS
HDFS的常见问题，Namenode的常见问题及其处理方法 ， 元数据损坏时如何恢复，Datanode的常见问题及其处理方法
· 深入浅出Zookeeper
Paxos与Google的分布式 协同 机 制 ， Chubby与Zookeeper， Zookeeper的 原 理、部署方法和应用技巧
· Hadoop Ha理论与实践
Hadoop HA的前世今生，Hadoop HA中是否存在数据丢失 的 风险 ， Hadoop2中的 两 种HA方 式 QJM和 NFS， QJM方案配置演示
· HDFS RAID与HttpFS
· 案例分析：制作基于HDFS的对象存储
第三部分：深入解析MapReduce
· 深度刨析JobTracker和TaskTracker
JobTracker和TaskTracker的工作原理详解
· MapReduce经典案例刨析与开发思想
函式编程的回顾与深化，MapReduce典 型 程 序 分析：Wordcount、Top-k与Join
· 定制你的MapReduce
Inputformat、OutputFormat和Partitioner等
· 让Ma pRed uce 程序飞速运行（一）
深度解析 Split、Sort、 Shuffling、 Merge四 大MapReducce程序执行过程中所经历的四大关键过程，
如何利用这4大过程来优化MapReduce程序
· 让Ma pRed uce 程序飞速运行（二）
Combiner原理及其在MapReduce中的作用 ，MapReduce实际案例分析
· MapReduce程序开发的高级技巧
用Python等第三方语言快速编写MapReduce程序、自动串接多个Mapper 和Reducer、
容忍一定程度的失败任务和错误记录等
· 进一步玩转MapReduce的平台级优化
MapReduce程序的主要性能瓶颈及各种“坑”，MapReduce的主要性能配置项及其配置方法
· YARN和MRv2选讲
案例分析：挖掘运营商中的大数据
PMP认证，PRINCE2实践者级认证
ITIL MANAGER，ISO/IEC20000审核师
IBM认证SOA系统架构师
12年IT从业经历，主要从事电信领域软件开发、体系架构设计、项目管理等。
中国电信数据局邮电数据中心
高级程序员/系统分析师
负责数据及多媒体综合计费系统研发及架构设计
北京思特奇信息技术有限公司
，项目经理/高级工程师
先后负责黑龙江移动、四川移动BOSS项目
亚信科技（中国）有限公
项目经理/高级顾问司
内蒙移动BOSS
福建联通BSS
西藏移动BOSS
神州数码系统集成有限公司
项目管理体系建设咨询
IT运维体系建设
IT治理体系建设
》》》》》
杭州博学信息技术服务有限公司(即博学国际教育培训中心)，成立于2003年8月，是一家以教育培训、技术服务为主的IT服务型企业，其宗旨在于为社会各界人士提供全方位、定制的专业IT培训，国际认证培训，职业就业培训等服务。目前是浙江省唯一的Oracle合作伙伴，Cisco授权培训中心，红帽授权培训中心，Prometric、VUE授权考试中心，每年培训学员5000人次，是100余家世界500强、政府单位、大型国企、上市公司的专业IT培训供应商。 博学致力于IT高端教育，在计算机软件（Oracle、Microsoft、SUN、CIW、RedHat Linux等），硬件（如HP、IBM、SUN等），网络（Cisco、华为）等与世界知名厂商有着良好的合作关系并**长期努力赢得了厂家高级别的授权合作，并与多家国内、外IT知名企业建立了合作伙伴关系。博学拥有一支强大的技术服务队伍，具有一流的技术服务力量和教学设施，同时与专业伙伴紧密结合，拥有丰富的计算机培训服务经验以及为政府部门、电信、教育、金融等行业提供专业计算机技术服务经验，专职培训老师均为业内的资深讲师或资深技术工程师。杭州博学成立至今已有HP上海分公司、TOSHIBA公司、UTStarcom中国、浙江电信、浙江移动、浙江联通、东方通信、杭州海关、新世纪信息、中程科技、恒生电子、浙大快威、浙大网新、用友软件、重庆电信、西安电信、山西电信、重庆电信、江苏电信、江苏网通、江西联通、国航浙江、南方航空、沙钢集团、浙江传化、信雅达、西子奥的斯、大和热磁、博世电动、中国石化、BP、AMDOCS中国、浙江电力、浙江烟草、杭州华数、创联软件、黄山地税、马尼托瓦（中国）、威睿电通等一批大客户。
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零基础学员大数据学习路线图
导读现在很多零基础的学员都在咨询大数据培训课程，对大数据技术学习很感兴趣。今天，科多大数据老师针对零基础的同学就把 大数据学习路线 给大家讲一下，希望对学习大数据的同学
&&& 现在很多零基础的学员都在咨询大数据培训课程，对大数据技术学习很感兴趣。今天，科多大数据老师针对零基础的同学就把大数据学习路线给大家讲一下，希望对学习大数据的同学有所帮助！
&&& 大数据技术学习路线如下：
&&& 第一步：首先大家得学习java
&&& 第二部：学习大数据技术知识
&&& 以上就是科多大数据老师给零基础的同学列出的大数据学习路线，希望对零基础的同学有所帮助！如果有课程方面的疑问，可以
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大数据之Linux&#43;大数据开发篇
Java Linux基础 Shell编程 hopping2.x HDFS YARN MapReduce ETL数据清洗 Hive Sqoop Flume/Oozieo 大数据WEB工具Hue HBase Storm Storm Scala Spark Spark核心源码剖析 CM 5.3.x管理 CDH 5.3.x集群
大数据之Java企业级核心技术篇
Java性能调优 Tomcat、Apache集群 数据库集群技术 分布式技术 WebLogic企业级技术
大数据之PB级别网站性能优化篇
CDN镜像技术 虚拟化云计算 共享存储 海量数据 队列缓存 Memcached&#43;Redis\No-Sql LVS负载均 Nginx
大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇
Lucene & 爬虫技术 Solr集群 KI分词 Apriori算法 Tanagra工具 决策树 贝叶斯分类器 人工神经网络 K均&#20540;算法 层次聚类 聚类算法 SPSS Modeler R语言 数据分析模型 统计算法 回归 聚类 数据降维 关联规则 决策树 Mahout-&Python金融分析
大数据之运维、云计算平台篇
Zookeeper Docker OpenStack云计算
课程一、大数据运维之Linux基础
本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习hopping，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业
中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
1）Linux系统概述
2）系统安装及相关配置
3）Linux网络基础
4）OpenSSH实现网络安全连接
5）vi文本编辑器
6）用户和用户组管理
7）磁盘管理
8）Linux文件和目录管理
9）Linux终端常用命令
10）linux系统监测与维护
课程二、大数据开发核心技术 - hopping 2.x从入门到精通
本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架
YARN，是hopping 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架
MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。hopping 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控，MapReduce编
程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。
一、初识hopping 2.x
1）大数据应用发展、前景
2）hopping 2.x概述及生态系统
3）hopping 2.x环境搭建与测试
二、深入hopping 2.x
1）HDFS文件系统的架构、功能、设计
2）HDFS Java API使用
3）YARN 架构、集群管理、应用监控
4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优
三、高级hopping 2.x
1）分布式部署hopping 2.x
2）分布式协作服务框架Zookeeper
3）HDFS HA架构、配置、测试
4）HDFS 2.x中高级特性
5）YARN HA架构、配置
6）hopping 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）
四、实战应用
1）以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2）原数据采集 3）数据的预处理（ETL） 4）数据的分析处理（MapReduce）
课程三、大数据开发核心技术 - 大数据仓库Hive精讲
hive是基于hopping的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行
运行。其优点是学习成本低，可以通类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
一、Hive 初识入门
1）Hive功能、体系结构、使用场景
2）Hive环境搭建、初级使用
3）Hive原数据配置、常见交互方式
二、Hive深入使用
1）Hive中的内部表、外部表、分区表
2）Hive 数据迁移
3）Hive常见查询（select、where、distinct、join、group by）
4）Hive 内置函数和UDF编程
三、Hive高级进阶
1）Hive数据的存储和压缩
2）Hive常见优化（数据倾斜、压缩等）
四、结合【北风网用户浏览日志】实际案例分析
1）依据业务设计表
2）数据清洗、导入（ETL）
3）使用HiveQL，统计常见的网站指标
课程四、大数据协作框架 - Sqoop/Flume/Oozieo精讲
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在hopping(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL&
,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为hopping的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部
署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。
一、数据转换工具Sqoop
1）Sqoop功能、使用原则
2）将RDBMS数据导入Hive表中（全量、增量）
3）将HDFS上文件导出到RDBMS表中
二、文件收集框架Flume
1）Flume 设计架构、原理（三大组件）
2）Flume初步使用，实时采集数据
3）如何使用Flume监控文件夹数据，实时采集录入HDFS中 4）任务调度框架Oozie
三、Oozie功能、安装部署
1）使用Oozie调度MapReduce Job和HiveQL
2）定时调度任务使用
课程五、大数据Web开发框架 - 大数据WEB 工具Hue精讲
Hue是一个开源的Apache hopping UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通
过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与hopping集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。
1）Hue架构、功能、编译
2）Hue集成HDFS
3）Hue集成MapReduce
4）Hue集成Hive、DataBase
5）Hue集成Oozie
课程六、大数据核心开发技术 - 分布式数据库HBase从入门到精通
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase在
hopping之上提供了类&#20284;于Bigtable的能力，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大
规模结构化存储集群
一、HBase初窥使用
1）HBase是什么、发展、与RDBMS相比优势、企业使用
2）HBase Schema、表的设计
3）HBase 环境搭建、shell初步使用（CRUD等）
二、HBase 深入使用
1）HBase 数据存储模型
2）HBase Java API使用（CRUD、SCAN等）
3）HBase 架构深入剖析
4）HBase 与MapReduce集成、数据导入导出
三、HBase 高级使用
1）如何设计表、表的预分区（依据具体业务分析讲解）
2）HBase 表的常见属性设置（结合企业实际）
3）HBase Admin操作（Java API、常见命令）
四、【北风网用户浏览日志】进行分析
1）依据需求设计表、创建表、预分区
2）进行业务查询分析
3）对于密集型读和密集型写进行HBase参数调优
课程七、大数据核心开发技术 - Storm实时数据处理
Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版hopping。 随着越来越多的场景对hopping的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、
推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等， 大数据实时处理解决方案（流计算）的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是
流计算技术中的佼佼者和主流。 按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类&#20284;于hopping对于批处理的意义。hopping提供了map、reduce原语，使我
们的批处理程序变得简单和高效。 同样，Storm也为实时计算提供了一些简单高效的原语，而且Storm的Trident是基于Storm原语更高级的抽象框架，类&#20284;于基于
hopping的Pig框架， 让开发更加便利和高效。本课程会深入、全面的讲解Storm，并穿插企业场景实战讲述Storm的运用。 淘宝双11的大屏幕实时监控效果冲击
了整个IT界，业界为之惊叹的同时更是引起对该技术的探索。 学完本课程你可以自己开发升级版的“淘宝双11”，还等什么？
1）Storm简介和课程介绍
2）Storm原理和概念详解
3）Zookeeper集群搭建及基本使用
4）Storm集群搭建及测试
5）API简介和入门案例开发
6）Spout的Tail特性、storm-starter及maven使用、Grouping策略
7）实例讲解Grouping策略及并发
8）并发度详解、案例开发（高并发运用）
9）案例开发——计算网站PV，通过2种方式实现汇总型计算。
10）案例优化引入Zookeeper锁控制线程操作
11）计算网站UV(去重计算模式)
12）【运维】集群统一启动和停止shell脚本开发
13）Storm事务工作原理深入讲解 14）Storm事务API及案例分析
15）Storm事务案例实战之 ITransactionalSpout&
16）Storm事务案例升级之按天计算
17）Storm分区事务案例实战
18）Storm不透明分区事务案例实战
19）DRPC精解和案例分析
20）Storm Trident 入门
21）Trident API和概念
22）Storm Trident实战之计算网站PV
23）ITridentSpout、FirstN(取Top N)实现、流合并和Join
24）Storm Trident之函数、流聚合及核心概念State
25）Storm Trident综合实战一（基于HBase的State）
26）Storm Trident综合实战二
27）Storm Trident综合实战三
28）Storm集群和作业监控告警开发
课程八、Spark技术实战之基础篇 -Scala语言从入门到精通
为什么要学习Scala？源于Spark的流行，Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架，采用Scala语言实现，各大公司都在使用Spark：IBM宣布承诺大力推进
Apache Spark项目，并称该项目为：在以数据为主导的，未来十年最为重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台，
Scala具有数据处理的天然优势，Scala是未来大数据处理的主流语言
1) kafka是什么
2) kafka体系结构
3) kafka配置详解
4) kafka的安装
5) kafka的存储策略
6) kafka分区特点
7) kafka的发布与订阅
8) java编程操作kafka
9) scala编程操作kafka
10) flume 和kafka 的整合
11) Kafka 和storm 的整合
课程九、大数据核心开发技术 - 内存计算框架Spark精讲
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类hopping MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有hopping MapReduce所具有的优点。启用了内存分布数据集，除
了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark Streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断
（几秒），以类&#20284;batch批量处理的方式来处理这小部分数据
1）Spark 初识入门
2）Spark 概述、生态系统、与MapReduce比较
3）Spark 编译、安装部署（Standalone Mode）及测试
4）Spark应用提交工具（spark-submit，spark-shell）
5）Scala基本知识讲解（变量，类，高阶函数）
6）Spark 核心RDD
7）RDD特性、常见操作、缓存策略
8）RDD Dependency、Stage常、源码分析
9）Spark 核心组件概述
10）案例分析
11）Spark 高阶应用
12）Spark on YARN运行原理、运行模式及测试
13）Spark HistoryServer历史应用监控
14）Spark Streaming流式计算
15）Spark Streaming 原理、DStream设计
16）Spark Streaming 常见input、out
17）Spark Streaming 与Kafka集成
18）使用Spark对【北风网用户浏览日志】进行分析
课程十、大数据核心开发技术 - Spark深入剖析
本课程主要讲解目前大数据领域热门、火爆、有前景的技术——Spark。在本课程中，会从浅入深，基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark，并且会包含
完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、
性能调优、企业级案例实战等部分
1）Scala编程、hopping与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming
2）Spark源码剖析
3）基于排序的wordcount，Spark二次排序，Spark分组取topn，DataFrame与RDD的两种转换方式，Spark SQL的内置函数、开窗函数、
UDF、UDAF，Spark Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、与Spark&
SQL整合使用、持久化、checkpoint、容错与事务
4）项目实战：多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战：每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广
告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统计案例、top3热门商品实时统计案例
课程十一、企业大数据平台高级应用
本阶段主要就之前所学内容完成大数据相关企业场景与解决方案的剖析应用及结合一个电子商务平台进行实战分析，主要包括有： 企业大数据平台概述、搭建企业
大数据平台、真实服务器手把手环境部署、使用CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群
1）企业大数据平台概述
2）大数据平台基本组件
3）hopping 发行版本、比较、选择
4）集群环境的准备（系统、基本配置、规划等）
5）搭建企业大数据平台
6）以实际企业项目需求为依据，搭建平台
7）需求分析（主要业务）
8）框架选择（Hive\HBase\Spark等）
9）真实服务器手把手环境部署
10）安装Cloudera Manager 5.3.x
11）使用CM 5.3.x安装CDH 5.3.x
12）如何使用CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群
13）基本配置，优化
14）基本性能测试
15）各个组件如何使用
课程十二、项目实战：驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台
离线数据分析平台是一种利用hopping集群开发工具的一种方式，主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解。尤其是在电商、旅游、银行、证券、游戏
等领域有非常广泛，因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高，所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了。 本课程讲师本人之前在游戏、旅游等公司
专门从事离线数据分析平台的搭建和开发等，通过此项目将所有大数据内容贯穿，并前后展示！
1）Flume、hopping、Hbase、Hive、Oozie、Sqoop、离线数据分析，SpringMVC，Highchat
2）Flume&#43;hopping&#43;Hbase&#43;SpringMVC&#43;MyBatis&#43;MySQL&#43;Highcharts实现的电商离线数据分析
3）日志收集系统、日志分析、数据展示设计
课程十三、项目实战：基于1号店的电商实时数据分析系统
课程基于1号店的业务及数据进行设计和讲解的，主要涉及
1、课程中完整开发3个Storm项目，均为企业实际项目，其中一个是完全由Storm Trident开发。 项目源码均可以直接运行，也可直接用于商用或企业。
2、每个技术均采用最新稳定版本，学完后会员可以从Kafka到Storm项目开发及HighCharts图表开发一个人搞定！让学员身价剧增！
3、搭建CDH5生态环境完整平台，且采用Cloudera Manager界面化管理CDH5平台。让hopping平台环境搭建和维护都变得轻而易举。
4、分享实际项目的架构设计、优劣分析和取舍、经验技巧，陡直提升学员的经验&#20540;
1）全面掌握Storm完整项目开发思路和架构设计
2）掌握Storm Trident项目开发模式
3）掌握Kafka运维和API开发、与Storm接口开发
4）掌握HighCharts各类图表开发和实时无刷新加载数据
5）熟练搭建CDH5生态环境完整平台
6）灵活运用HBase作为外部存储
7）可以做到以一己之力完成从后台开发（Storm、Kafka、Hbase开发）
到前台HighCharts图表开发、Jquery运用等，所有工作一个人搞定！
可以一个人搞定淘宝双11大屏幕项目！
课程十四、项目实战：基于某电商网站的大型离线电商数据分析平台
本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用
户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告点击流量实时统计4个业务模块。过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目完全
涵盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。仅一个项目，即可全面掌握Spark技术在实际项
目中如何实现各种类型的业务需求！在项目中，重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优、troubleshooting以及数据倾斜解决方案等知识和技术
1）真实还原完整的企业级大数据项目开发流程：项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解，每一个业务模块的讲解都包括了数据分
析、需求分析、方案设计、数据库设计、编码实现、功能测试、性能调优、troubleshooting与解决数据倾斜（后期运维）等环节，真实还原
企业级大数据项目开发场景。让学员掌握真实大数据项目的开发流程和经验！
2）现场Excel手工画图与写笔记：所有复杂业务流程、架构原理、Spark技术原理、业务需求分析、技术实现方案等知识的讲解，采用Excel画
图或者写详细比较的方式进行讲解与分析，细致入微、形象地透彻剖析理论知识，帮助学员更好的理解、记忆与复习巩固。
课程十五、大数据高薪面试剖析
本阶段通过对历来大数据公司企业真实面试题的剖析，讲解，让学员真正的一个菜鸟转型为具有1年以上的大数据开发工作经验的专业人士，也是讲师多年来大数据
企业开发的经验之谈。
1）大数据项目
2）企业大数据项目的类型
3）技术架构（如何使用各框架处理数据）
4）冲刺高薪面试
5）面试简历编写（把握重点要点）
6）面试中的技巧
7）常见面试题讲解
8）如何快速融入企业进行工作（对于大数据公司来说非常关键）
9）学员答疑
10）针对普遍问题进行公共解答
11）一对一的交流
阶段二、阿里云企业级大数据认证技术培训
课程十六、ACP11003全面理解阿里云上的数据处理和分析
如何快速有效的处理海量数据，并从中分析出宝贵的信息内容是每一个架构师和开发者梦寐以求的目标；对于运维人员来说，怎样部署维护庞大复杂的集群系统也是
一个非常现实的问题。本课程将向您详细介绍阿里云的DRDS、RDS、OTS、ODPS、ADS及DPC等相关数据处理和分析服务。课程由专业的阿里云讲师主讲，结合
s丰富的实验资源，对阿里云产品、技术、解决方案等进行专业讲解和引导。
一、课程价&#20540;
1）架构师和开发人员：如何快速有效的处理海量数据，
并从中分析出宝贵的信息内容
2）运维人员：怎样部署维护庞大复杂的集群系统
二、课程内容
1）详细介绍阿里云的DRDS、RDS、OTS、ODPS、ADS及DPC
等相关数据处理和分析服务。
2）真实客户案例：报表场景的实现
阶段三、大数据、云计算 - Java企业级核心应用
课程十七、深入Java性能调优
国内关于Java性能调优的课程非常少，如此全面深入介绍Java性能调优，北风算是，Special讲师，十余年Java方面开发工作经验，资深软件开发系统架构师，
本套课程系多年工作经验与心得的总结，课程有着很高的含金量和实用价&#20540;，本课程专注于java应用程序的优化方法，技巧和思想，深入剖析软件设计层面、代码层面、JVM虚拟机层面的优化方法，理论结合实际，使用丰富的示例帮助学员理解理论知识。
课程十八、JAVA企业级开放必备高级技术（Weblogic Tomcat集群 Apach集群）
Java自面世后就非常流行，发展迅速，对C&#43;&#43;语言形成有力冲击。在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景，那么滋生的基于
java项目也越来越多，对java运行环境的要求也越来越高，很多java的程序员只知道对业务的扩展而不知道对java本身的运行环境的调试，例如虚拟机调优，服务器集群等，所以也滋生本门课程的产生。
阶段四、大数据、云计算 - 分布式集群、PB级别网站性能优化
课程十九、大数据高并发系统架构实战方案(LVS负载均衡、Nginx、共享存储、海量数据、队列缓存 )
随着互联网的发展，高并发、大数据量的网站要求越来越高。而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的。本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构
常用技术点及详细演练。通过该课程的学习，普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台,课程涉及内容包括:LVS实现负载均衡、Nginx高级配置实战、共享存储实现动态内容静态化加速实战、缓存平台安装配置使用、mysql主从复制安装配置实战等。
课程二十、大数据高并发服务器实战教程
随着Web技术的普及，Internet上的各类网站第天都在雪崩式增长。但这些网站大多在性能上没做过多考虑。当然,它们情况不同。有的是Web技术本身的原因（主
要是程序代码问题）,还有就是由于Web服务器未进行优化。不管是哪种情况，一但用户量在短时间内激增，网站就会明显变慢，甚至拒绝放访问。要想有效地解决这些问题，就只有依靠不同的优化技术。本课程就是主要用于来解决大型网站性能问题，能够承受大数据、高并发。主要涉及 技术有：nginx、tomcat、memcached、redis缓存、负载均衡等高级开发技术
项目实战：PB级通用电商网站性能优化解决方案
本部分通过一个通用电商订单支付模块，外加淘宝支付接口的实现（可用于实际项目开发），剖析并分析过程中可能遇到的各种性能瓶颈及相关的解决方案与优化技
巧。最终目标，让有具有PHP基础或Java基础的学员迅速掌握Linux下的开发知识，并对涉及到nginx、tomcat、memcached、redis缓存、负载均衡等高级开发技术有一个全面的了解
阶段五、大数据、云计算 - 数据挖掘、分析 & 机器学习
课程二十一、玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)
本课程名为深入浅出数据挖掘技术。所谓“深入”，指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法，知道什么场景应当应用什么样的方法；其二是学
习算法的经典思想，可以将它应用到其他的实际项目之中；其三是理解算法，让数据挖掘的算法能够应用到您的项目开发之中去。所谓“浅出”，指得是将数据挖掘
算法的应用落实到实际的应用中。课程会通过三个不同的方面来讲解算法的应用：一是微软公司的SQL Server与Excel等工具实现的数据挖掘；二是著名开源算法
的数据挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具；三是利用C#语言做演示来完成数据挖掘算法的实现。
根据实际的引用场景，数据挖掘技术通常分为分类器、关联分析、聚类算法等三大类别。本课程主要介绍这三大算法的经典思想以及部分著名的实现形式，并结合一
些商业分析工具、开源工具或编程等方式来讲解具体的应用方法
课程二十二、Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统
本课程由浅入深的介绍了Lucene4的发展历史，开发环境搭建，分析lucene4的中文分词原理，深入讲了lucenne4的系统架构，分析lucene4索引实现原理及性能优
化，了解关于lucene4的搜索算法优化及利用java结合lucene4实现类百度文库的全文检索功能等相对高端实用的内容，市面上一般很难找到同类具有相同深度与广度的视频，集原理、基础、案例与实战与一身，不可多得的一部高端视频教程。
课程二十三、快速上手数据挖掘之solr搜索引擎高级教程（Solr集群、KI分词、项目实战）
本教程从最基础的solr语法开始讲解，选择了最新最流行的开源搜索引擎服务框架solr5.3.1，利用Tomcat8搭建了solr的集群服务；本教程可以帮助学员快速上手
solr的开发和二次开发，包括在hopping集群的是利用，海量数据的索引和实时检索，通过 了解、学习、安装、配置、集成等步骤引导学员如何将solr集成到项目中。
课程二十四、项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战培训
SS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件，其前身为SPSS Clementine。SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型，以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯，深
受用户的喜爱和好评，成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择。本课程以SPSS Modeler为应用软件，以数据挖掘项目生命周期为线索，以实际数据挖掘项目为例，讲解了从项目商业理解开始，到最后软件实现的全过程。
课程二十五、数据层交换和高性能并发处理(开源ETL大数据治理工具）
ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程，是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程，目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式，一种是进入数据库后再进行
清洗和转换，另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库，我们的ETL属于后者。 大数据的利器大家可能普遍说是hopping，但是大家要知道如果我们不做预先
的清洗和转换处理，我们进入hopping后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析，垃圾数据会导致我们的磁盘占用量会相当大，这样无形中提升了我们的
硬件成本（硬盘大，内存小处理速度会很慢，内存大cpu性能低速度也会受影响），因此虽然hopping理论上解决了烂机器拼起来解决大问题的问题，但是事实上如
果我们有更好的节点速度必然是会普遍提升的，因此ETL在大数据环境下仍然是必不可少的数据交换工具。
课程二十六、零基础数据分析与挖掘R语言实战
本课程面向从未接触过数据分析的学员，从最基础的R语法开始讲起，逐步进入到目前各行业流行的各种分析模型。整个课程分为基础和实战两个单元。 基础部分包
括R语法和统计思维两个主题，R语法单元会介绍R语言中的各种特色数据结构，以及如何从外部抓去数据，如何使用包和函数，帮助同学快速通过语法关。统计思维
单元会指导如何用统计学的思想快速的发现数据特点或者模式，并利用R强大的绘图能力做可视化展现。在实战部分选择了回归、聚类、数据降维、关联规则、决策
树这5中最基础的数据分析模型，详细介绍其思想原理，并通过案例讲解R中的实现方案，尤其是详细的介绍了对各种参数和输出结果的解读，让学员真正达到融会
贯通、举一反三的效果。并应用到自己的工作环境中
课程二十七、深入浅出hopping Mahout数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)
Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。课程包括：Mahout数据挖掘工具 及hopping实现推荐系统的综合实战，涉及到MapReduce、Pig和Mahout的综合实战
课程二十八、大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资)
近年来，金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视，量化分析的技术也取得了较大的进展，成为备受关注的一个热点领域。所谓金融量化，就是将金融
分析理论与计算机编程技术相结合，更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现。量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面，包
括基础和衍生金融资产定价、风险管理、量化投资等。随着大数据技术的发展，量化分析还逐步与大数据结合在一起，对海量金融数据实现有效和快速的运算与处
理。在量化金融的时代，选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面，Python语言体现出了不一般的优势，特别是它拥有大量的金融计
算库，并且可以提供与C&#43;&#43;，java等语言的接口以实现高效率的分析，成为金融领域快速开发和应用的一种关键语言，由于它是开源的，降低了金融计算的成本，
而且还通过广泛的社交网络提供大量的应用实例，极大的缩短了金融量化分析的学习路径。本课程在量化分析与Python语言快速发展的背景下介绍二者之间的关联，使学员能够快速掌握如何利用Python语言进行金融数据量化分析的基本方法。
课程二十九、项目实战：云计算处理大数据深度、智能挖掘技术&#43;地震数据挖掘分析
本课程介绍了基于云计算的大数据处理技术，重点介绍了一款高效的、实时分析处理海量数据的强有力工具——数据立方。数据立方是针对大数据处理的分布式数
据库，能够可靠地对大数据进行实时处理，具有即时响应多用户并发请求的能力，通过对当前主流的大数据处理系统进行深入剖析，阐述了数据立方产生的背景，介
绍了数据立方的整体架构以及安装和详细开发流程，并给出了4个完整的数据立方 综合应用实例。所有实例都经过验证并附有详细的步骤说明，无论是对于云计算的
初学者还是想进一步深入学习大数据处理技术的研发人员、研究人员都有很好的参 考价&#20540;。
阶段六、大数据、云计算 - 大数据运维 & 云计算技术篇
课程三十、Zookeeper从入门到精通（开发详解，案例实战，Web界面监控）
ZooKeeper是hopping的开源子项目（Google Chubby的开源实现），它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、命名服务、分
布式同步、组服务等。Zookeeper的Fast Fail 和 Leader选举特性大大增强了分布式集群的稳定和健壮性，并且解决了Master/Slave模式的单点故障重大隐患，这
是越来越多的分布式产品如HBase、Storm（流计算）、S4（流计算）等强依赖Zookeeper的原因。Zookeeper在分布式集群（hopping生态圈）中的地位越来越
突出，对分布式应用的开发也提供了极大便利，这是迫切需要深入学习Zookeeper的原因。本课程主要内容包括Zookeeper深入、客户端开发（Java编程，案例开
发）、日常运维、Web界面监控，“一条龙”的实战平台分享给大家。
课程三十一、云计算Docker从零基础到专家实战教程
Docker是一种开源的应用容器引擎，使用Docker可以快速地实现虚拟化，并且实现虚拟化的性能相对于其他技术来说较高。并且随着云计算的普及以及对虚拟化技
术的大量需求，使得云计算人才供不应求，所以一些大型企业对Docker专业技术人才需求较大。本教程从最基础的Dokcer原理开始讲起，深入浅出，并且全套课程
均结合实例实战进行讲解，让学员可以不仅能了解原理，更能够实际地去使用这门技术。
课程三十二、项目实战：云计算Docker全面项目实战（Maven&#43;Jenkins、日志管理ELK、WordPress博客
2013年，云计算领域从此多了一个名词“Docker”。以轻量著称，更好的去解决应用打包和部署。之前我们一直在构建Iaas，但通过Iaas去实现统一功 能还是相当
复杂得，并且维护复杂。将特殊性封装到镜像中实现几乎一致得部署方法，它就是“Docker”，以容器为技术核心，实现了应用的标准化。企业可 以快速生成研
发、测试环境，并且可以做到快速部署。实现了从产品研发环境到部署环境的一致化。Docker让研发更加专注于代码的编写，并且以“镜像”作 为交付。极大的缩
短了产品的交付周期和实施周期。
课程三十三、深入浅出OpenStack云计算平台管理
OpenStack是 一个由Rackspace发起、全球开发者共同参与的开源项目，旨在打造易于部署、功能丰富且易于扩展的云计算平台。OpenStack企图成为数据中心 的
操作系统，即云操作系统。从项目发起之初，OpenStack就几乎赢得了所有IT巨头的关注，在各种OpenStack技术会议上人们激情澎湃，几乎所有人都成为
OpenStack的信徒。 这个课程重点放在openstack的部署和网络部分。课程强调实际的动手操作，使用vmware模拟实际的物理平台，让大家可以自己动手去实际搭建
和学习openstack。课程内容包括云计算的基本知识，虚拟网络基础，openstack部署和应用，openstack网络详解等。
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