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为了保证培训效果，增加互动环部份，我们坚持小班授部份，每期报名人数限3到5人，多余人员安排到下一期进行。 |
| 上部份间和地点 |
上部份地点：【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
最近开部份间(周末班/连续班/晚班）：请点击此处咨询在线客服 |
| 实验设备 |
,部份： 共5 部份,30学时
,外地学员：代理安排食宿（需提前预定）
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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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,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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1、手把手教你在本地搭建大数据集群
2、掌握大数据核心技术(Hadoop + Spark)
3、大数据实时流计算解决方案(Flume + Kafka + Spark Streaming)
4、使用Hive、Hbase等技术构建企业级大数据数据仓库
5、洞穿用户行为大数据分析项目实战
第一 部份：大数据基础之Java入门
第一章：Oracle数据库
第二章：java8编程入门
第三章：java8面向对象
第四章：java8高级编程
第五章：深入java虚拟机
第六章：java业务分析设计实例
第二 部份：大数据基础之Linux知识
第一章：虚拟机知识
第二章：Linux shell基础命令
第三 部份：大数据入门（技术和思想上入门
第一章：大数据介绍
第二章：Zookeeper
第三章：分布式存储HDFS
第四章：分布式计算MapReduce
第五章：分布式资源管理Yarn
第四 部份：大数据高效存储之Hbase
第一章：Hbase应用实战
第二章：Hbase运维相关
第五 部份：Scala语言学习
第一章：认识Scala
第二章：十二步体验Scala
第三章：Scala面向对象编程基础
第四章：Scala函数式编程基础
第五章：模式匹配
第六章：隐式系统
第七章：类型系统
第八章：集合框架
第六 部份：大数据高效计算之Spark
第一章：正确理解Spark
第二章：Spark Core 之 RDD API
第三章：Spark Core之正确提交Spark应用
第四章：Spark Core之Schedulers On Driver
第五章：Spark SQL的前世今生以及未来
第六章：玩转Spark SQL
第七章：Spark Streaming编程模型
第八章：Spark Streaming性能与稳定
第九章：Spark Streaming容错与语义
第十章：Flume + Kafka + Spark Streaming
第七 部份：大数据数据仓库构建
第一章：Spark SQL with Hive
第二章：Hive
第三章：Impala
第四章：Sqoop
第五章：CDH安装
第六章：Data Warehouse
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