400-808-2006
大数据Hadoop与Spark架构应用
16课时 ￥980.00
课程通过大数据开发项目及实际项目训练案例，覆盖Hadoop与Spark生态系统平台应用开发与运维实践。
课程简介
通过一个完整的大数据开发项目及一组实际项目训练案例，完全覆盖Hadoop与Spark生态系统平台的应用开发与运维实践。强化大数据平台的分布式集群架构和核心关键技术实现、大数据应用项目开发和大数据集群运维实践、以及Hadoop与Spark大数据项目全过程沙盘模拟实战。
课程目标
掌握大数据采集技术
大数据分布式存储技术
NoSQL与NewSQL分布式数据库技术
大数据仓库与统计机器学习技术
深入理解大数据平台技术架构和使用场景
适合人群
大数据Hadoop与Spark技术的应用开发工程师
大数据分析与挖掘工程师
大数据集群运维工程师
大数据项目的IT管理人员
大数据项目规划的咨询人员
课程目录：
第0章 大数据课程概述
第1章 大数据概念、特征与应用案例
1.1.1.大数据是什么-大数据第一印象
1.1.2.大数据是什么-大数据概念
1.1.3.大数据是什么-大数据4V特征
1.1.4.大数据是什么-大数据的意义
1.1.5.大数据是什么-大数据关键技术
1.1.6.大数据是什么-大数据分类
1.1.7.大数据是什么-大数据生命周期
1.1.8.大数据是什么-大数据挑战
1.1.9.大数据是什么-大数据案例
1.1.10.大数据平台方案
第2章 大数据计算框架-Map Reduce处理模型
2.1.Map Reduce处理模型（1）
2.2.Map Reduce处理模型（2）
2.3.Map Reduce处理模型（3）
第3章 大数据存储系统HDFS
第4章 Hadoop框架
第5章 大数据计算框架
5.1.Spark（1）
5.2.Spark（2）
第6章 大数据计算框架
6.1.Storm（1）
6.2.Storm（2）
第7章 NoSQL数据库系统
第8章 HBase
第9章 Cassandra
第10章 mongoDB
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