简介

诞生于2006的Hadoop技术至今已经有十一年的历史，大部分的互联网公司都使用甚至Hadoop生态的工具来处理自己的大数据问题，而且诞生于2013的docker, 也被各大公司广泛所接受，在线上生产系统发挥了重要作用。

这两个当红的技术应该如何结合？

结合在一块会带什么来显著的好处?

在什么样的场景下两者的组合能够发挥超强的能力？

同时随着越来越多的公司开始使用公有云服务，在公有云上是使用自身建设的大数据服务好还是直接采纳云厂商提供的大数据处理工具呢？

云厂商应该如何利用容器的技术更好的地提供大数据服务呢？

课程收益

了解大数据工具生态以及容器技术体系；

掌握如何利用容器技术进行大数据的部署

掌握容器技术在大数据处理中的发挥的作用

各大云服务厂商的大数据处理能力分析

探讨数据与计算分享趋势下采用容器技术的必然性

受众人群

云架构师、运维工程师、架构师、大数据工程师、资深工程师、技术经理等

课程时长

1天（6H）

分享提纲

1. 大数据工具生态简介

2. 容器技术

a. docker产生的原因

b. docker的镜像体系详解

c. container技术的优势与劣势

d. 容器技术的使用场景

3. 如何使用容器技术进行大数据的部署

4. 大数据处理的发展趋势

a. 存储技术的发展

b. 网络技术的发展

c. 数据存储与数据计算的分离

5. 知名云厂商的大数据工具与能力分析

6. 技术在云上提供大数据处理能力的重要性