授課機(jī)構(gòu):深圳IT認(rèn)證機(jī)構(gòu)
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更新時(shí)間:2024-12-22師資:專職講師團(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
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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)
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)營商大數(shù)據(jù)利用現(xiàn)狀
利用大數(shù)據(jù)存在的問題
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, 營銷, 產(chǎn)品設(shè)計(jì), 營業(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
開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備
讀文件
寫文件
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)搭建過程
典型案例分析:通過HDFS API完成一個(gè)復(fù)雜數(shù)據(jù)系統(tǒng)的操作過程
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)營商移動(dòng)終端網(wǎng)絡(luò)訪問分析系統(tǒng)的案例演示通過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)
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