課程描述INTRODUCTION
大數(shù)據(jù)處理技術培訓



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數(shù)據(jù)處理技術培訓
課程背景
第一講 云計算及大數(shù)據(jù)處理技術介紹
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)的應用
5)大數(shù)據(jù)關鍵技術
第二講 Google中的關鍵技術
1)GFS文件系統(tǒng)
2)Chubby中的Paxos算法
3)MapReduce技術機制
4)Bigtable表管理技術
第三講 Hadoop文件系統(tǒng)HDFS及其文件結構
1)Hadoop項目簡介
2)HDFS體系結構
3)HDFS關鍵運行機制
4)Hadoop vs Google
5)Hadoop API
第四講 MapReduce編程模型及其應用開發(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 設計的目標
2)Pig Latine介紹
3)Pig關鍵性技術
4)Pig的實用案例
第六講 數(shù)據(jù)倉庫Hive使用
1) Hive設計目標
2) Hive數(shù)據(jù)模型
3) Hive關鍵性技術
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)抽取技術介紹
2)Sqoop中的關鍵技術
3)Sqoop數(shù)據(jù)抽取策略
4)數(shù)據(jù)挖掘及分析
第九講 當前數(shù)據(jù)中心的改造和轉換分析
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*的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹
1)IBM的大數(shù)據(jù)技術
2)HP的大數(shù)據(jù)技術
3)Teradata的大數(shù)據(jù)技術
4)其它廠商的大數(shù)據(jù)處理
培訓目標
1,全面了解大數(shù)據(jù)處理技術的相關知識。
2,學習Hadoop的核心技術方法以及應用特征。
3,深入使用Hadoop相關工具在大數(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換的關鍵技術。
培訓師介紹
楊老師
主要研究網(wǎng)絡信息分析以及云計算相關技術,長期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡信息處理、商務智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作,主持和參與了多個國家和省部級基金項目,具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。
大數(shù)據(jù)處理技術培訓
轉載:http://www.hanweifang.com.cn/gkk_detail/9955.html
已開課時間Have start time
大數(shù)據(jù)課程內(nèi)訓
- 助力市場營銷與服務的數(shù)據(jù)分 傅一航
- 數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化與大數(shù) 李勇
- 數(shù)據(jù)驅動業(yè)務:數(shù)據(jù)價值、數(shù) 李勇
- 數(shù)智化激發(fā)新質生產(chǎn)力發(fā)展 郭振杰
- 數(shù)據(jù)分析賦能客戶服務業(yè)務應 郭振杰
- 數(shù)據(jù)分析商業(yè)化案例實戰(zhàn) 李勇
- 數(shù)字化轉型中面臨的挑戰(zhàn)與措 郭振杰
- 做賦能業(yè)務的數(shù)字化人才 郭振杰
- 以客戶為中心的數(shù)字化運營及 郭振杰
- 全域數(shù)字經(jīng)營——詳解數(shù)智化 李小雄
- 《數(shù)據(jù)驅動決策》 ——從數(shù) 李鵬
- 數(shù)字化提升管理能力 郭振杰