《大數(shù)據(jù)處理技術(shù) — 基于Hadoop的實戰(zhàn)》課程詳情
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第一講云計算及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)介紹
1）云計算的概念
2）云計算發(fā)展現(xiàn)狀
3）大數(shù)據(jù)的概念
4）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
5）大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

第二講 Google中的關(guān)鍵技術(shù)
1）GFS文件系統(tǒng)
2）Chubby中的Paxos算法
3）MapReduce技術(shù)機制
4）Bigtable表管理技術(shù)

第三講 Hadoop文件系統(tǒng)HDFS及其文件結(jié)構(gòu)
1） Hadoop項目簡介
2） HDFS體系結(jié)構(gòu)
3） HDFS關(guān)鍵運行機制
4） Hadoop vs Google
5） Hadoop API

第四講 MapReduce編程模型及其應(yīng)用開發(fā)
1) MapReduce產(chǎn)生背景
2) MapReduce編程模型
3) MapReduce實現(xiàn)機制
4) MapReduce案例分析

第五講 Pig Latin及其使用
1）Pig 設(shè)計的目標
2）Pig Latine介紹
3）Pig關(guān)鍵性技術(shù)
4）Pig的實用案例

第六講數(shù)據(jù)倉庫Hive使用
1) Hive設(shè)計目標
2) Hive數(shù)據(jù)模型
3) Hive關(guān)鍵性技術(shù)
4) Hive的使用案例

第七講 HBase和ZooKeeper使用
1） Hbase運行機制簡介
2） HBase與 HDFS
3） HBase的對外接口
4） ZooKeeper的數(shù)據(jù)模型
5） ZooKeeper的讀寫機制
6） ZooKeeper的使用方法

第八講數(shù)據(jù)抽取工具Sqoop使用
1）數(shù)據(jù)抽取技術(shù)介紹
2）Sqoop中的關(guān)鍵技術(shù)
3）Sqoop數(shù)據(jù)抽取策略
4）數(shù)據(jù)挖掘及分析

第九講當(dāng)前數(shù)據(jù)中心的改造和轉(zhuǎn)換分析
1）主流商業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案比較
2）主流開源云計算系統(tǒng)比較
3）國內(nèi)代表性大數(shù)據(jù)平臺比較

第十講各廠商最新的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹
1）IBM的大數(shù)據(jù)技術(shù)
2）HP的大數(shù)據(jù)技術(shù)
3）Teradata的大數(shù)據(jù)技術(shù)
4）其它廠商的大數(shù)據(jù)處理

《大數(shù)據(jù)處理技術(shù) — 基于Hadoop的實戰(zhàn)》培訓(xùn)受眾
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負責(zé)人。
3，政府機關(guān)，金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項目負責(zé)人。

學(xué)員基礎(chǔ)
1，對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。
2，有一定的數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)知識。

《大數(shù)據(jù)處理技術(shù) — 基于Hadoop的實戰(zhàn)》課程目的
1,全面了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的相關(guān)知識。
2，學(xué)習(xí)Hadoop的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。
3，深入使用Hadoop相關(guān)工具在大數(shù)據(jù)中的使用。 4，掌握傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心向云計算中心轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵技術(shù)。

《大數(shù)據(jù)處理技術(shù) — 基于Hadoop的實戰(zhàn)》所屬分類
綜合管理

《大數(shù)據(jù)處理技術(shù) — 基于Hadoop的實戰(zhàn)》所屬專題
excel培訓(xùn)、營銷數(shù)據(jù)分析、

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