 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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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 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
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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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- 大数据分析培训
培训对象：需要使用Hadoop来进行数据分析的数据分析员，商业分析
教学大纲：
Hadoop基础
Pig基础
使用Pig进行简单数据分析
使用Pig处理复杂数据
使用Pig分析处理多数据集
Pig排错和优化
Hive与Impala基础
使用Hive与Impala进行数据分析
数据管理
数据存储与性能
使用Hive与Impala进行数据分析
Impala如何执行查询/扩展及改善性能
使用Hive分析处理文本数据
Hive优化
扩展Hive
如何选取数据分析工具
课程大纲：
Hadoop Fundamentals
The Motivation for Hadoop
Hadoop Overview
Data Storage: HDFS
Distributed Data Processing: YARN, MapReduce, and Spark
Data Processing and Analysis: Pig, Hive, and Impala
Data Integration: Sqoop
Other Hadoop Data Tools
Exercise Scenarios Explanation
Introduction to Pig
What Is Pig?
Pig’s Features
Pig Use Cases
Interacting with Pig
Basic Data Analysis with Pig
Pig Latin Syntax
Loading Data
Simple Data Types
Field Definitions
Data Output
Viewing the Schema
Filtering and Sorting Data
Commonly-Used Functions
Processing Complex Data with Pig
S torage Formats
Complex/Nested Data Types
G rouping
Built-In Functions for Complex Data
Iterating Grouped Data
Multi-Dataset Operations with Pig
Techniques for Combining Data Sets
Joining Data Sets in Pig
Set Operations
Splitting Data Sets
Pig Troubleshooting and Optimization
Troubleshooting Pig
Logging
Using Hadoop’s Web UI
Data Sampling and Debugging
Performance Overview
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