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產(chǎn)品展示

北京成都大數(shù)據(jù)Hadoop技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

點(diǎn)擊次數(shù):75發(fā)布時(shí)間:2014/4/3 14:19:54

北京成都大數(shù)據(jù)Hadoop技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

更新日期:2015/7/2 11:08:44

所 在 地:中國(guó)大陸

產(chǎn)品型號(hào):

簡(jiǎn)單介紹:本課程通過(guò)一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目及一組實(shí)際項(xiàng)目訓(xùn)練案例,完全覆蓋Hadoop與Spark生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)與運(yùn)維實(shí)踐。課堂實(shí)踐項(xiàng)目以項(xiàng)目小組的形式進(jìn)行沙盤(pán)實(shí)操練習(xí),重點(diǎn)強(qiáng)化理解Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)項(xiàng)目各個(gè)階段的工作重點(diǎn),同時(shí)掌握作為大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理者的基本思維素養(yǎng)。

相關(guān)標(biāo)簽:Hadoop Spark 大數(shù)據(jù) 

優(yōu)質(zhì)供應(yīng)

詳細(xì)內(nèi)容

MicrosoftInternetExplorer402DocumentNotSpecified7.8 磅Normal0

培訓(xùn)時(shí)間、地點(diǎn):

青島724日——26♥♥♥大連2015821日——23♥♥♥ 北京923日——25♥♥♥ 成都1016日——18♥♥♥ 深圳1127日——29♥♥♥ 廣州1224日——26♥♥♥ 杭州2016127日——29日  

培訓(xùn)目標(biāo):

1、深刻理解在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展歷程和演化趨勢(shì),洞察大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,結(jié)合業(yè)界市場(chǎng)需求和國(guó)內(nèi)外*新的大數(shù)據(jù)技術(shù)潮流,掌握大數(shù)據(jù)項(xiàng)目解決方案以及業(yè)界大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例,從而為企業(yè)在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的技術(shù)選型及技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考,幫助學(xué)員為企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)出自身價(jià)值。

2、全面掌握業(yè)界*流行的HadoopSpark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系,掌握包括大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)技術(shù)、NoSQLNewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析挖掘與商業(yè)智能(BI)技術(shù)、大數(shù)據(jù)離線處理技術(shù)、Storm流式大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、基于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù),以及大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的原理知識(shí)和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)。

3、深入理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)和使用場(chǎng)景,能嫻熟地運(yùn)用HadoopSpark大數(shù)據(jù)技術(shù)體系規(guī)劃解決方案滿足實(shí)際項(xiàng)目需求,部署符合生產(chǎn)環(huán)境要求的Hadoop大數(shù)據(jù)集群,熟練地掌握基于HadoopSpark大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、集群運(yùn)維管理和性能調(diào)優(yōu)技巧,并通過(guò)具體的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目貫穿整個(gè)課程進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)鍛煉。

培訓(xùn)內(nèi)容:

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)入門(mén)

業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品與項(xiàng)目解決方案

HadoopSpark大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

大數(shù)據(jù)采集與分布式消息訂閱系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)MapReduceYarn并行處理平臺(tái)

第二天

大數(shù)據(jù)Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)

Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)

Cassandra數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

第三天

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)集群

大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive集群平臺(tái)

Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)

大數(shù)據(jù)智能化ETL操作以及Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具平臺(tái)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

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