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大数据基础平台开发技术培训课程

 
   班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
 
第一部分: 云计算及大数据处理技术介绍
1、云计算的概念
2、云计算发展现状
3、大数据的概念
4、大数据的应用
5、大数据关键技术
第二部分: Google中的关键技术
1、GFS文件系统
2、Chubby中的Paxos算法
3、MapReduce技术机制
4、Bigtable表管理技术
第三部分: Hadoop文件系统HDFS及其文件结构
1、Hadoop项目简介
2、HDFS体系结构
3、HDFS关键运行机制
4、Hadoop vs Google
5、Hadoop API
第四部分: MapReduce编程模型及其应用开发
1、MapReduce产生背景
2、MapReduce编程模型
3、MapReduce实现机制
4、MapReduce案例分析
第五部分: Pig Latin及其使用
1、Pig 设计的目标
2、Pig Latine介绍
3、Pig关键性技术
4、Pig的实用案例
第六部分: 数据仓库Hive使用
1、Hive设计目标
2、Hive数据模型
3、Hive关键性技术
4、Hive的使用案例
第七部分: HBase和ZooKeeper使用
1、Hbase运行机制简介
2、HBase与 HDFS
3、HBase的对外接口
4、ZooKeeper的数据模型
5、ZooKeeper的读写机制
6、ZooKeeper的使用方法
第八部分: SPARK使用
1、SPARK设计目标
2、SPARK与HADOOP对比
3、SPARK的使用场景
4、SPARK的运行模式
5、RDD概念
6、RDD的创建
7、RDD的转换与操作
8、SPARK的资源管理与作业调度
9、SPARK接口编程
第九部分:Hadoop配置优化
1、hdfs-site.xml配置文件
2、dfs.replication
3、mapred-site.xml配置文件
4、core-sit.xml配置文件
第十部分:当前数据中心的改造和转换分析
1、主流商业大数据解决方案比较
2、主流开源云计算系统比较
3、国内代表性大数据平台比较



 

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本课程部分实验室实景
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