好消息！2018年11月16日-19日由中培伟业举办的大数据平台搭建与高性能计算最佳实战培训班将在美丽的福州举办，届时将由蒋老师为各位精英授课，蒋老师是清华大学博士，云计算专家 熟悉主流的云计算平台，并有商业与开源云计算平台的实践经验,对云计算关键技术有深刻了解和实践经验，如分布式系统、虚拟化、分布式文件系统、云存储等，参与并领导多个大型云计算项目。对大数据关键技术有深刻了解和实践经验，如NoSQL数据库、大数据处理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。

在上课当中蒋老师将围绕大数据技术基础、业界主流的大数据技术方案、大数据计算模型--批处理MapReduce、大数据存储系统与应用实践、Hadoop框架与生态发展，以及应用实践操作、大数据计算模型--实时处理/内存计算 Spark、大数据仓库查询技术Hive、SparkSQL、Impala，以及应用实践、Hadoop集群运维监控工具等知识点展开深度讲解与讨论。

Hadoop 于 2005 年问世，当时 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 认为 MapReduce 论文中的想法太棒了，他们在构建 Nutch webcrawler 的分布式版本正好需要这套分布式理论基础。在这之前，他们已经实现了自己版本的 Google 分布式文件系统（最初称为 Nutch 分布式文件系统的 NDFS，后来改名为 HDFS 或 Hadoop 分布式文件系统）。因此下一步，自然而然的，基于 HDFS 之上添加 MapReduce 计算层。他们称 MapReduce 这一层为 Hadoop。

Hadoop 和 MapReduce 之间的主要区别在于 Cutting 和 Cafarella 通过开源（以及 HDFS 的源代码）确保 Hadoop 的源代码与世界各地可以共享，最终成为 Apache Hadoop 项目的一部分。雅虎聘请 Cutting 来帮助将雅虎网络爬虫项目升级为全部基于 Hadoop 架构，这个项目使得 Hadoop 有效提升了生产可用性以及工程效率。自那以后，整个开源生态的大数据处理工具生态系统得到了蓬勃发展。与 MapReduce 一样，相信其他人已经能够比我更好地讲述了 Hadoop 的历史。

我这里希望强调的是，这么多年来看，其他任何的分布式架构最终都没有达到 MapReduce 的集群规模，甚至在 Google 内部也没有。从 MapReduce 诞生起到现在已经跨越十载之久，都未能看到真正能够超越 MapReduce 系统规模的另外一套系统，足见 MapReduce 系统之成功。14 年的光阴看似不长，对于互联网行业已然永久。

从流式处理系统来看，我想为读者朋友强调的是 MapReduce 的简单性和可扩展性。 MapReduce 给我们的启发是：MapReduce 系统的设计非常勇于创新，它提供一套简便且直接的 API，用于构建业务复杂但可靠健壮的底层分布式数据 Pipeline，并足够将这套分布式数据 Pipeline 运行在廉价普通的商用服务器集群之上。

大数据、云计算、人工智能将构建支撑分享经济的智能平台，而这些平台将日益彰显其经济价值，从而能够灵活、便利、及时、安全、经济地连接不同需求的陌生人，从而在分享经济的新模式中，大数据起到了核心作用，占领核心的地位，其价值不言而喻。

为了切实贯彻顾客满意度第一的原则，中培伟业组建了一支包括国内最知名的技术、管理专家等讲师和咨询顾问在内的专业教学团队，同时邀请一批国内外知名企业的高层大数据经理和资深专家指导加盟，使学员既能学得会理论知识，又能将其运用到实际工作中，这便保证了该机构良好的教学效果，及学员们的普遍信赖，使中培伟业本身得到了良好的发展。

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