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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:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【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 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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实验设备 |
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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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大数据培训
培训大纲:
第一部分:如何构建分布式数据仓库平台
1. 怎么样才算是真正意义的大数据平台
2. 开源Hadoop介绍
3. 数据采集过程与分布式存储
1) ETL介绍
2) Sqoop
3) HDFS
4. 数据仓库与数据分析
1) MapReduce
2) Hive
3) Pig
4) HBase
5. 集群监控与调度组件
1) Ganglia监控
2) Hadoop集群权限管理
3) Hbase列数据库监控
4) Oozie介绍
6. 移动互联网行为分析
7. 网上舆情分析
第二部分:大数据平台部署及案例
1. 我们应该选哪种Hadoop?
1) 选哪个版本?为什么?
2) 选哪种发行版本?为什么?
2. 集群硬件应该如何选配?
1) 内存
2) CPU
3) 硬盘
3. 部署案例讲解
1) 电信运营商全国用户上网记录系统
2) 淘宝大数据架构
第三部分:准实时日志采集
1. 如何实现日志的准实时收集、处理?
2. Flume
3. Storm流式处理 + 消息集群
4. 流式处理与Hadoop集群结合
第四部分:Hbase列数据库及应用案例
1. Hbase感性认识
1) 在大数据的实际应用中关系型数据库,NoSQL数据库和hdfs分布式文件系统三种存储方式关系和如何集成应用;
2) Hbase来源?
3) Hbase记录长什么样?
4) Hbase存储文件是什么样的?
5) Hbase表的逻辑结构
6) Hbase常见概念
2. Hbase主要组成
7) Zookeeper、Hmaster
8) HRegionServer、Region
9) HStore存储、Hfile
10) Hbase内部扫描RowKey的原理
11) Hbase内部读写原理
12) HBase设计原理、架构分析
13) Hadoop+HBase伸缩性(自动扩容、热部署)
14) HBase相关表结构设计(列族、列详细分析)
15) HBase主HMaster与备用HMaster间的切换原理
16) HBase基本命令介绍
3. 如何使用Hbase?
17) Hbase的6种使用方式
18) HBase Shell方式访问;
19) HBase Java API方式访问;
20) Hive+Hbase方式访问;
21) Pig+Hbase方式访问;
4. Hbase+Zookeeper使用配置
22) Zookeeper简介
23) Zookeeper与 HBase 的关系
5. 项目案例:
24) 哪些场景适用Hbase ?
第五部分:大数据挖掘介绍与应用案例
1. 大数据挖掘和传统数据挖掘区别?
1) 传统数据挖掘
2) SPSS Modeler 14.2
3) SAS简介
3) Mahout简介
4) Rhadoop例子
2. 算法介绍和应用
1) 关联分析
2) K-means
3) 决策数据C5.0
4) 逻辑线性Logistic回归
5) 主成分/因子分析
6) Apriori算法
7) 预测算法
8) 神经网络
3. 项目案例详解
1) 用户行为编好分析
2) 客户流失预测分析
3) 顾客位置信息
4. 大数据可视化
1) 现状和问题
2) HeatMap热力图
3) Treemapping矩形式树状图
4) 百度Echarts例子介绍
5) 海云数据
6) 淘宝指数
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