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名課堂-企業(yè)管理培訓(xùn)網(wǎng)

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高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計培訓(xùn)

【課程編號】:NX20895

【課程名稱】:

高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計培訓(xùn)

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發(fā)管理培訓(xùn)

【培訓(xùn)課時】:2天,6小時/天

【課程關(guān)鍵字】:大容量數(shù)據(jù)庫培訓(xùn)

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課程背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及和寬帶提速,信息技術(shù)深入的滲透至人們生活的每個角落,如智能手機、移動設(shè)備等,為人們的生產(chǎn)和生活提供了極大的便利,如辦公、購物、休閑、娛樂等,同時,每時每刻產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù),對于數(shù)據(jù)的收集、存儲、分析、挖掘、應(yīng)用、創(chuàng)新提出了巨大的挑戰(zhàn)。尤其是在線實時高并發(fā)大容量的業(yè)務(wù)要求軟件系統(tǒng)具有高效、高并發(fā)、大容量的同時,要保證事務(wù)的特征,如ACID,即原子性、一致性、持久性、隔離性,但是針對此應(yīng)用場景,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法滿足生產(chǎn)實際需求,因此,必須采用新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)才能解決以上挑戰(zhàn),也即是采用高性能的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

針對大數(shù)據(jù)時代對高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫的需求,尹老師總結(jié)多年分布式數(shù)據(jù)庫使用與設(shè)計經(jīng)驗,精心打造了分布式數(shù)據(jù)庫課程,該課程從分布式數(shù)據(jù)庫原理、性能、應(yīng)用實踐、性能對比等方面對這些數(shù)據(jù)庫進行全面的剖析與介紹,為企業(yè)的技術(shù)選型、應(yīng)用實踐奠定理論與實踐基礎(chǔ),為企業(yè)適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代做了技術(shù)儲備。

培訓(xùn)目標

1、本課程介紹高并發(fā)高性能大容量分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),包括高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理、部署方法、優(yōu)缺點和應(yīng)用模式等;

2、本課程介紹數(shù)據(jù)存儲架構(gòu),包括數(shù)據(jù)分片、弱的事務(wù)、分布式一致性協(xié)議算法、強一致性、平滑無限水平擴展節(jié)點的分布式數(shù)據(jù)庫;

3、介紹較新的高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計,代表產(chǎn)品有阿里的HBase、Redis、Redis Cluster,并且目前都已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)場景進行了實踐,取得了不錯的效果;

4、本課程介紹NoSQL原理及分類及使用,這些產(chǎn)品的原理、性能、實踐、多個維度對比等方面進行有針對性的剖析,為企業(yè)的技術(shù)升級做準備。

培訓(xùn)對象

1、本課程適合于高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計應(yīng)用人員;

2、適合于互聯(lián)網(wǎng)、金融機構(gòu)等分布式數(shù)據(jù)庫使用人員;

3、適合于大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘人員;

培訓(xùn)方式

以課堂講解、演示、案例分析為主,輔以互動研討、現(xiàn)場答疑、學(xué)以致用。

課程大綱

第一天

第1個主題:高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計(介紹當(dāng)前主流的高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理、部署方法、優(yōu)缺點和應(yīng)用模式)(60分鐘)

1、業(yè)界主流的高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫有哪些

2、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景

a)大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景

b)大數(shù)據(jù)歷史明細查詢的應(yīng)用場景

c)秒殺高并發(fā)的應(yīng)用場景

d)實時高并發(fā)業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景

e)在線實時統(tǒng)計分析的應(yīng)用場景

3、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫的具體應(yīng)用案例

a)分布式內(nèi)存庫在運營商話單詳單查詢系統(tǒng)中的應(yīng)用

b)分布式內(nèi)存庫在金融行業(yè)流水業(yè)務(wù)查詢系統(tǒng)中的應(yīng)用

c)分布式內(nèi)存庫在微博自媒體業(yè)務(wù)中應(yīng)用

4、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理

5、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫部署方法

6、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點

7、高并發(fā)高性能大容量數(shù)據(jù)庫應(yīng)用模式

8、分布式內(nèi)存庫的特性

9、CAP理論

10、BASE思想

11、RWN理論

12、分布式關(guān)系型內(nèi)存庫

a)MySQL Cluster

13、分布式NoSQL列式內(nèi)存庫

a)HBase

b)Cassandra

c)GemFire

14、分布式文檔內(nèi)存庫

a)MongoDB

15、高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群

a)HBase

b)Redis Cluster

16、案例:GemFire在實時交易系統(tǒng)12306的使用案例分享

第2個主題:NoSQL原理及分類及使用(深入剖析NoSQL原理及分類及使用)(60分鐘)

1、什么是NoSQL

2、NoSQL基礎(chǔ)概念

3、NoSQL種類與特點

4、NoSQL原理

5、NoSQL數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

6、NoSQL分類

7、NoSQL使用

8、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

9、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫原理

10、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣勢剖析

11、單機NoSQL數(shù)據(jù)庫

12、分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫

13、典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫

14、實例分享:NoSQL數(shù)據(jù)庫案例剖析

第3個主題:Redis基礎(chǔ)知識(詳細介紹Redis基礎(chǔ)知識)(30分鐘)

1、Redis簡介

2、Redis安裝部署

3、Redis配置詳解

4、客戶端

5、Redis Key類型

6、Redis String類型

7、Redis Hash類型

8、Redis Set類型和ZSet類型

9、Redis List類型

10、Redis Key超時機制

11、Redis 持久化

12、Redis副本

13、Redis常用命令介紹

第4個主題:高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計(深入介紹高并發(fā)系統(tǒng)分布式緩存集群設(shè)計)(60分鐘)

1、Redis數(shù)據(jù)庫原理

2、Redis數(shù)據(jù)庫應(yīng)用

3、Redis開發(fā)實踐(倒排索引)

4、Redis開發(fā)調(diào)試

5、Redis優(yōu)化

6、Redis發(fā)布訂閱機制剖析

7、Redis集群搭建

8、Codis介紹

9、Codis整體設(shè)計

10、Codis架構(gòu)

11、Codis組件介紹

第5個主題:Redis高級管理(深入介紹Redis的高級管理功能)(30分鐘)

1、Redis安全

2、Redis加密

3、Redis信號處理

4、Redis連接管理

5、Redis高可用方案

6、Redis監(jiān)測

7、Redis Benchmarks

第6個主題:HBase查詢的優(yōu)化(深入剖析大數(shù)據(jù)分布式NoSQL技術(shù)及原理,并指導(dǎo)學(xué)員如何進行調(diào)優(yōu))(180分鐘)

1、HBase介紹

2、HBase應(yīng)用

3、HBase的特點

4、HBase邏輯模型

5、HBase列族與列

6、HBase時間戳

7、行式數(shù)據(jù)庫 vs 列式數(shù)據(jù)庫

8、HBase物理模型

9、HBase集群部署優(yōu)化方案介紹:HBase集群建立時的優(yōu)化方法

10、倒排索引

11、HBase調(diào)優(yōu)課堂實戰(zhàn)案例:假如知道每天的活躍用戶為一個集合,如何快速計算自定義時間段內(nèi)的活躍用戶?需要去重的

12、HBase分頁查詢方案介紹:是否有合適的分頁查詢方法?

13、HBase按條件快速查詢方案介紹:假如rowkey的設(shè)計原則是:地區(qū)+廠家+拍照方+id+時間戳,如何快速的查找一個id一天的所有存儲記錄?如何快速查找按地區(qū)、廠商、拍照方、自定義時間段內(nèi)自由排列組合的所有存儲記錄?

14、HBase Filter

15、HBase Coprocessor

第二天

第7個主題:MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(深入剖析MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫功能與項目應(yīng)用)(120分鐘)

1、什么是MongoDB

2、MongoDB發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

3、介紹MongoDB基礎(chǔ)概念

4、MongoDB架構(gòu)剖析

5、MongoDB文檔與集合

6、MongoDB集群搭建

7、MongoDB狀態(tài)監(jiān)控

8、MongoDB安全認證

9、MongoDB備份和恢復(fù)

10、MongoDB Shell操作

11、MongoDB數(shù)據(jù)類型

12、文檔的增加、修改與刪除

13、Java訪問MongoDB文檔的調(diào)試

14、MongoDB查詢介紹

15、MongoDB MapReduce統(tǒng)計分析

16、MongoDB索引

17、MongoDB性能優(yōu)化

18、MongoDB主從復(fù)制

19、MongoDB Sharding分片

20、Spark操作MongoDB項目案例:運營商話務(wù)數(shù)據(jù)分析案例剖析

第8個主題:MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫(深入剖析MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫功能與項目應(yīng)用)(90分鐘)

1、MongoDB架構(gòu)剖析

2、MongoDB文檔與集合

3、MongoDB集群搭建

4、Java訪問MongoDB文檔的調(diào)試

5、MongoDB查詢調(diào)優(yōu)

6、提高讀寫速度的優(yōu)化

7、MongoDB MapReduce統(tǒng)計分析

8、MongoDB索引

9、MongoDB性能優(yōu)化

10、內(nèi)存的優(yōu)化方法

11、MongoDB主從復(fù)制

12、MongoDB Sharding分片

13、MongoDB副本集、分片集群優(yōu)化案例:Mongodb副本集、分片集群建立的優(yōu)化方法?

14、MongoDB優(yōu)化方案剖析:為什么分片測試讀寫的速度比副本集要慢?

第9個主題:關(guān)系型分布式內(nèi)存庫MySQL Cluster(深入剖析關(guān)系型分布式內(nèi)存庫MySQL Cluster數(shù)據(jù)庫功能與實現(xiàn)原理)(90分鐘)

1、什么是MySQL Cluster

2、MySQL Cluster發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

3、介紹MySQL Cluster基礎(chǔ)概念

4、MySQL Cluster架構(gòu)剖析

5、NDB Cluster存儲引擎

6、無共享體系結(jié)構(gòu)

7、管理(MGM)節(jié)點

8、數(shù)據(jù)節(jié)點

9、SQL節(jié)點

10、標準MySQL客戶端

11、MySQL Cluster應(yīng)用場景

12、案例分享:MySQL Cluster在電商平臺中的應(yīng)用

第10個主題:數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)(介紹數(shù)據(jù)存儲架構(gòu))(30分鐘)

1、數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

2、數(shù)據(jù)單機版存儲架構(gòu)

3、數(shù)據(jù)分布式存儲架構(gòu)

4、中心集群

5、去中心化集群

6、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

7、層次數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

8、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

9、行式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

10、行式數(shù)據(jù)庫原理

11、行式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

12、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫理論

13、RDBMS

14、行式數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣勢剖析

15、列式數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

16、列式數(shù)據(jù)庫

17、列式數(shù)據(jù)庫原理

18、日志結(jié)構(gòu)文件系統(tǒng)

19、列式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

20、列式數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣勢剖析

第11個主題:分布式事務(wù)(介紹分布式事務(wù))(30分鐘)

1、強事務(wù)ACID

2、弱一致性、強一致性

3、分布式事務(wù)

4、兩步提交、三步提交

5、分布式技術(shù)的存儲、計算、算法、開發(fā)等能力的完美結(jié)合

6、弱事務(wù)

7、數(shù)據(jù)的強一致性

8、分布式一致性協(xié)議算法

9、平滑無限水平擴展節(jié)點

10、深入分析企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特點

11、思想的應(yīng)用

12、事務(wù)剖析

13、分布式事務(wù)剖析

14、分布式系統(tǒng)的職責(zé)分離思想

15、CAP理論

16、BASE思想

17、RWN原理

18、事務(wù)的特征ACID

19、弱一致性事務(wù)

20、強一致性事務(wù)

21、分布式事務(wù)

22、兩階段提交

23、三階段提交

24、數(shù)據(jù)庫事務(wù)隔離標準分析

25、ANSI事務(wù)隔離級別

26、P1 臟讀(“Dirty read”)

27、P2 不可重復(fù)讀(“Non-repeatable read”)

28、P3 幻讀(“Phantom”)

29、基于鎖的事務(wù)隔離

30、基于快照的事務(wù)隔離

31、兩階段提交(2 Phase Commit簡稱2PC)協(xié)議

32、產(chǎn)品應(yīng)用案例

尹老師

多年從事人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)工作經(jīng)驗,資深軟件架構(gòu)師,數(shù)學(xué)博士,北航移動云計算碩士,Cloudera大數(shù)據(jù)認證(圖1),項目管理師(PMP)認證(圖2),移動云計算專家,主要研究方向包括人工智能、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、云計算、移動開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)營銷、電子商務(wù)、項目管理等;曾就職于阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),IBM、華為等知名大型企業(yè),現(xiàn)任某大型知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)首席架構(gòu),負責(zé)人工智能、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、PaaS平臺研發(fā)工作。

IT從業(yè)近二十年,秉承理論與實踐相結(jié)合,在學(xué)習(xí)中實踐,在實踐中學(xué)習(xí),積累了豐富的理論與實踐經(jīng)驗,并且樂于將自己的經(jīng)驗分享。尹老師具有敏銳的目光與頭腦,發(fā)現(xiàn)并集成整合社會資源,為企業(yè)節(jié)省資源并創(chuàng)造價值,達到為合作伙伴創(chuàng)收的目的。曾為多家國內(nèi)知名企業(yè)提供培訓(xùn)與咨詢,包含阿里集團、華為、中國移動、中國電信、中國聯(lián)通、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、中石油、中石化、中國電網(wǎng)、中國銀行、中國工商銀行、浦發(fā)銀行、阿爾卡特朗訊、中航國際等。擁有人工智能、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、大流量、高并發(fā)、分布式的大型網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計經(jīng)驗。曾主導(dǎo)過多個人工智能、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、私有云、公有云建設(shè)項目,早些年也主導(dǎo)過ERP、CMS等軟件項目,積累了豐富的實踐經(jīng)驗,這些項目中包含多個數(shù)百萬、上千萬的大型項目。項目經(jīng)歷:呼叫中心人工智能客服研發(fā)項目、貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項目、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數(shù)據(jù)分析項目、中石油工程設(shè)計西南分公司云計算項目評審委員、中石油大數(shù)據(jù)挖掘項目,電商庫存預(yù)測大數(shù)據(jù)分析項目、大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等多個項目。

尹老師在工作中研究新技術(shù)、新框架、及時更新知識體系,并長期堅持編寫架構(gòu)核心代碼。在技術(shù)平臺方面,善于TensorFlow、Keras、Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技術(shù)平臺的應(yīng)用與運維。深入理解TensorFlow、Keras、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)和開源框架理論。對于云計算體系有深刻認識,及獨到的見解,如OpenStack的技術(shù)架構(gòu)、安裝部署、運維等。在移動云計算方面,善于設(shè)計與建設(shè)云計算體系;也善于移動云計算相關(guān)的咨詢與培訓(xùn)。在項目管理方面,善于使用敏捷項目管理方法,把客戶的需求變更作為常態(tài),作為軟件架構(gòu)設(shè)計的一部分,減少需求變更帶來的返工;善于捕捉、挖掘、分析客戶需求,為用戶提供滿意的產(chǎn)品。

講師經(jīng)驗

1、阿里巴巴集團云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師

2、百度云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師及講師

3、中國移動多省人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算特聘講師

4、中國移動多省Docker特聘講師

5、中國移動研究院微特聘講師

6、中國聯(lián)通總部人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算特聘講師

7、中國電信人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、虛擬化特約講師

8、中國人民銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師

9、中國工商銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

10、花旗銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

11、招商銀行人工智能、大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

12、中信銀行人工智能、分布式數(shù)據(jù)庫、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

13、中國航天三院人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師

14、中國石油人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計算特聘講師

15、中國石化人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算特聘講師

16、中國電力科學(xué)研究院流計算特聘講師

17、西安電信十所人工智能、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師

18、RedHat(中國)大數(shù)據(jù)咨詢師

19、中電28所人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師

20、北京中電普華人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師

21、中國石油東方地球物理公司大數(shù)據(jù)咨詢師

22、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)咨詢師

23、北航人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘企業(yè)講師

24、阿爾卡特-朗訊(Alcatel-Lucent)虛擬化與OpenStack培訓(xùn)特約講師

25、中石油工程設(shè)計西南分公司云計算數(shù)據(jù)中心建設(shè)項目

26、廣東發(fā)展信用卡精準營銷項目

27、廣東發(fā)展銀行電營、運維大數(shù)據(jù)分析項目

28、電商庫存預(yù)測大數(shù)據(jù)分析項目

29、中航國際大綜貿(mào)易云計算規(guī)劃項目咨詢、培訓(xùn)講師

30、北京民生軟件SaaS平臺研發(fā)咨詢師

31、北京立達資本項目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師

32、曾任大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等項目經(jīng)理

項目經(jīng)驗

1、云呼叫中心人工智能客服項目研發(fā)

2、云呼叫中心PaaS平臺首席架構(gòu)師

3、貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項目

4、廣東發(fā)展信用卡智能精準營銷項目

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