課程亮點(diǎn)

師資:*講師團(tuán)隊(duì),豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)

特色:小班培訓(xùn),精品課程,面授+直播+錄播,上課方式多樣

培訓(xùn):免費(fèi)重聽(tīng)

適用對(duì)象

不限

學(xué)習(xí)目標(biāo)

了解大數(shù)據(jù)業(yè)內(nèi)*新發(fā)展趨勢(shì),深入掌握Hadoop的原理,Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

課程內(nèi)容

大數(shù)據(jù)背景與思維

1. 什么是大數(shù)據(jù)

2. 大數(shù)據(jù)技術(shù)的產(chǎn)生背景

3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景

4. 大數(shù)據(jù)思維

5. 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈

6. 大數(shù)據(jù)是如何變革各行業(yè)的技術(shù)架構(gòu)、商業(yè)模

式和組織方式

大數(shù)據(jù)應(yīng)用-運(yùn)營(yíng)商案例分析

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)特征與數(shù)據(jù)來(lái)源分析

大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)—軟件應(yīng)用的泛互聯(lián)網(wǎng)化

大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)—行業(yè)應(yīng)用垂直整合

大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)—數(shù)據(jù)銀行的誕生

大數(shù)據(jù)時(shí)代處理數(shù)據(jù)理念的三個(gè)大改變

大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心技術(shù)-數(shù)據(jù)分析技術(shù)(Hadoop、MPI、BSP)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心技術(shù)-數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)-可視化技術(shù)精解

大數(shù)據(jù)時(shí)代的精髓-預(yù)測(cè)技術(shù)

目前運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)利用現(xiàn)狀

利用大數(shù)據(jù)存在的問(wèn)題

數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

場(chǎng)景不足

數(shù)據(jù)不統(tǒng)一的問(wèn)題解決

如何進(jìn)化金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

案例分享: 對(duì)外數(shù)據(jù)服務(wù)-數(shù)據(jù)到價(jià)值的轉(zhuǎn)換, 我們能夠提供的對(duì)外大數(shù)據(jù)服務(wù)

案例分享:位置數(shù)據(jù)貨幣化-如何為俏江南提供選址報(bào)告

互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例深度解析

大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融及傳統(tǒng)金融公司的應(yīng)用案例解析-以下幾個(gè)案例將貫穿整個(gè)培訓(xùn)內(nèi)容, 作為每個(gè)章節(jié)的案例分析細(xì)化到每個(gè)大數(shù)據(jù)的知識(shí)點(diǎn)

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)遇到大數(shù)據(jù)的問(wèn)題

案例分享:海量數(shù)據(jù)金融解決方案

案例分享:基于區(qū)塊鏈的金融信任體系海量數(shù)據(jù)解決方案

案例分享:淘寶飛天平臺(tái)實(shí)踐

案例分享:微信紅包大數(shù)據(jù)分析

案例分享:互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)分析

案例分享:金融行業(yè)在風(fēng)控, 營(yíng)銷(xiāo), 產(chǎn)品設(shè)計(jì), 營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分析等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析

案例分享:一個(gè)大型銀行的核心信用系統(tǒng)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目分析案例深入剖析

大數(shù)據(jù)企業(yè)級(jí)平臺(tái)選型方案

開(kāi)源方案:Hadoop,Spark

海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

的架構(gòu)設(shè)計(jì)

這個(gè)部分主要講解海量數(shù)據(jù)處理的架構(gòu)設(shè)計(jì),針對(duì)海量數(shù)據(jù)的問(wèn)題設(shè)計(jì)海量數(shù)據(jù)的架構(gòu)解決方案。

海量數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案

海量數(shù)據(jù)處理的架構(gòu)匯總

8種海量數(shù)據(jù)處理的架構(gòu)設(shè)計(jì)比較

分布式系統(tǒng)架構(gòu)的海量數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)

海量數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)

典型案例分析:結(jié)合一個(gè)500強(qiáng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實(shí)例案例進(jìn)行分析,詳細(xì)分析海量數(shù)據(jù)處理的架構(gòu)設(shè)計(jì)

Hadoop集群架構(gòu)搭建及實(shí)踐案例沙盤(pán)演練

Hadoop版本介紹與選擇

Hadoop部署實(shí)踐

系統(tǒng)環(huán)境配置

進(jìn)程分布規(guī)劃與啟動(dòng)

Hadoop基本使用操作

HDFS核心架構(gòu)分析

開(kāi)發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備

讀文件

寫(xiě)文件

Eclipse與Hadoop的集成

基于HDFS的命令總結(jié)

基于的API編程模型及其開(kāi)發(fā)演練

Hadoop集群架構(gòu)搭建方法

Hadoop集群架構(gòu)性能管理

Namenode單點(diǎn)問(wèn)題改進(jìn)

HDFS,NameNode,DataNode的調(diào)優(yōu)和節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展*佳實(shí)踐

主要調(diào)優(yōu)工具和性能監(jiān)控工具

Hadoop集群對(duì)于硬件的要求和選型

Hadoop集群中對(duì)硬件、操作系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)方法

實(shí)際案例分析

基于Hadoop的集群解決方案

典型案例分析:結(jié)合一個(gè)大型金融行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實(shí)例案例分析及演練Hadoop集群架構(gòu)搭建過(guò)程

典型案例分析:通過(guò)HDFS API完成一個(gè)復(fù)雜數(shù)據(jù)系統(tǒng)的操作過(guò)程

動(dòng)手實(shí)驗(yàn):完成Hadoop整體集群體系的搭建,配置與優(yōu)化

HDFS原理及高級(jí)程序?qū)崙?zhàn)演練(深入理解HDFS)

HDFS架構(gòu)及原理

HDFS NameNode、DataNode解析

HDFS 副本機(jī)制塊機(jī)制解析

HDFS實(shí)戰(zhàn)-命令行等使用

HDFS命令行工具

啟動(dòng)、停止HDFS服務(wù)

如何查看HDFS日志

如何查看HDFS Web控制臺(tái)

HDFS參數(shù)配置

PB級(jí)Hadoop存儲(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)

案例及動(dòng)手實(shí)驗(yàn)

HDFS實(shí)戰(zhàn)-Java API使用

一個(gè)大型運(yùn)營(yíng)商移動(dòng)終端網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)分析系統(tǒng)的案例演示通過(guò)HDFS進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理

Hadoop MapReduce深入解析

使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程

MapReduce流程

剖析一個(gè)MapReduce程序

基本MapReduceAPI 概念

MapReduce的優(yōu)化

MapReduce的任務(wù)調(diào)度

MapReduce編程實(shí)戰(zhàn)

滿足解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問(wèn)題的高級(jí)Hadoop API

第二代大數(shù)據(jù)處理框架Yarn的并行處理實(shí)戰(zhàn)