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  • 通用技術學習產品
適用對象:需要了解大數據,或者需要熟知大數據管理、維護、開發和數據分析的人
課程列表
企業級大數據技術與應用
面授時長:18 小時
課程簡介:1. 了解大數據業內最新發展趨勢,深入掌握Hadoop的原理,Hadoop生態系統 2. 深入學習yarn 框架下的MapReduce,掌握MapReduce研發 3. 掌握HDFS 開發 4. 了解Hadoop集群規劃,應用案例解析 5. 列式數據庫HBase的基本原理,應用場景,掌握基本的編程技巧 6. 學習掌握 Hive工具 , 分布式協調系統Zookeeper的基本原理,應用場景,掌握基本的編程技巧 7. 掌握Spark技術 8. 掌握Impala 9. 掌握相關的大數據核心組件
Scala從基礎到開發實戰
面授時長:12 小時
課程簡介:通過學習本課程能具備初步的Scala語言實際編程能力,更好地參與Spark等大數據課程學習。
課程簡介:能夠進行建模和數據倉庫管理工作 、對ETL有更深入的認識及對方法的掌握 、充分理解數據挖掘和數據倉庫的方法論 、提高自己分析問題解決問題的實際能力
課程簡介:1、理解數據中臺的概念,理解數據驅動,以及數據價值變現 2、理解如何在數據中臺中實踐“盡可能采集數據、更好地整理數據、有效地挖掘數據價值” 3、理解如何將“自頂向下”與“自下而上”向結合,制訂切實可行的開展數據中臺建設
大數據平臺Storm實踐
面授時長:24 小時
課程簡介:了解大數據業內最新發展趨勢,深入掌握Storm的原理,Storm生態; 掌握Storm大數據平臺技術及原理; 深入學習yarn框架下的Storm,掌握Storm研發; 掌握Storm開發; 了解Storm集群規劃,應用案例解析; 列式數據庫Storm的基本原理,應用場景,掌握基本的編程技巧。
大數據平臺Spark深入實踐
面授時長:24 小時
課程簡介:Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境,但是兩者之間還存在一些不同之處,這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越,換句話說,Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。本課程深入學習Spark技術,通過本課程的學習,可以掌握: 1. 掌握Spark 部署中常見的方法與注意事項; 2. 掌握Spark集群規劃方法及配置優化方法; 3. 掌握Spark 原理 RDD,PariRDD; 4. 掌握Spark讀取與存儲數據的方法; 5. 掌握Spark SQL 使用; 6. 掌握Spark Streaming 原理與使用及優化辦法。

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