好消息！2018年11月16日-19日由中培偉業舉辦的大數據平臺搭建與高性能計算最佳實戰培訓班將在美麗的福州舉辦，屆時將由蔣老師為各位精英授課，蔣老師是清華大學博士，云計算專家 熟悉主流的云計算平臺，并有商業與開源云計算平臺的實踐經驗,對云計算關鍵技術有深刻了解和實踐經驗，如分布式系統、虛擬化、分布式文件系統、云存儲等，參與并領導多個大型云計算項目。對大數據關鍵技術有深刻了解和實踐經驗，如NoSQL數據庫、大數據處理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。

在上課當中蔣老師將圍繞大數據技術基礎、業界主流的大數據技術方案、大數據計算模型--批處理MapReduce、大數據存儲系統與應用實踐、Hadoop框架與生態發展，以及應用實踐操作、大數據計算模型--實時處理/內存計算 Spark、大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala，以及應用實踐、Hadoop集群運維監控工具等知識點展開深度講解與討論。

Hadoop 于 2005 年問世，當時 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 認為 MapReduce 論文中的想法太棒了，他們在構建 Nutch webcrawler 的分布式版本正好需要這套分布式理論基礎。在這之前，他們已經實現了自己版本的 Google 分布式文件系統（最初稱為 Nutch 分布式文件系統的 NDFS，后來改名為 HDFS 或 Hadoop 分布式文件系統）。因此下一步，自然而然的，基于 HDFS 之上添加 MapReduce 計算層。他們稱 MapReduce 這一層為 Hadoop。

Hadoop 和 MapReduce 之間的主要區別在于 Cutting 和 Cafarella 通過開源（以及 HDFS 的源代碼）確保 Hadoop 的源代碼與世界各地可以共享，最終成為 Apache Hadoop 項目的一部分。雅虎聘請 Cutting 來幫助將雅虎網絡爬蟲項目升級為全部基于 Hadoop 架構，這個項目使得 Hadoop 有效提升了生產可用性以及工程效率。自那以后，整個開源生態的大數據處理工具生態系統得到了蓬勃發展。與 MapReduce 一樣，相信其他人已經能夠比我更好地講述了 Hadoop 的歷史。

我這里希望強調的是，這么多年來看，其他任何的分布式架構最終都沒有達到 MapReduce 的集群規模，甚至在 Google 內部也沒有。從 MapReduce 誕生起到現在已經跨越十載之久，都未能看到真正能夠超越 MapReduce 系統規模的另外一套系統，足見 MapReduce 系統之成功。14 年的光陰看似不長，對于互聯網行業已然永久。

從流式處理系統來看，我想為讀者朋友強調的是 MapReduce 的簡單性和可擴展性。 MapReduce 給我們的啟發是：MapReduce 系統的設計非常勇于創新，它提供一套簡便且直接的 API，用于構建業務復雜但可靠健壯的底層分布式數據 Pipeline，并足夠將這套分布式數據 Pipeline 運行在廉價普通的商用服務器集群之上。

大數據、云計算、人工智能將構建支撐分享經濟的智能平臺，而這些平臺將日益彰顯其經濟價值，從而能夠靈活、便利、及時、安全、經濟地連接不同需求的陌生人，從而在分享經濟的新模式中，大數據起到了核心作用，占領核心的地位，其價值不言而喻。

為了切實貫徹顧客滿意度第一的原則，中培偉業組建了一支包括國內最知名的技術、管理專家等講師和咨詢顧問在內的專業教學團隊，同時邀請一批國內外知名企業的高層大數據經理和資深專家指導加盟，使學員既能學得會理論知識，又能將其運用到實際工作中，這便保證了該機構良好的教學效果，及學員們的普遍信賴，使中培偉業本身得到了良好的發展。

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