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培訓(xùn)大綱：

第一部分：如何構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)

1. 怎么樣才算是真正意義的大數(shù)據(jù)平臺(tái)

2. ? ? ?開(kāi)源Hadoop介紹

3. 數(shù)據(jù)采集過(guò)程與分布式存儲(chǔ)

?1) ETL介紹

?2) Sqoop

?3) HDFS

4. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)分析

?1) MapReduce

?2) Hive

?3) Pig

?4) HBase

5. 集群監(jiān)控與調(diào)度組件

?1) Ganglia監(jiān)控

?2) Hadoop集群權(quán)限管理

?3) Hbase列數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控

?4) Oozie介紹

6. ? ? ?移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行為分析

7. ? ? ?網(wǎng)上輿情分析

第二部分：大數(shù)據(jù)平臺(tái)部署及案例

1. 我們應(yīng)該選哪種Hadoop？

?1) 選哪個(gè)版本？為什么？

?2) 選哪種發(fā)行版本？為什么？

2. 集群硬件應(yīng)該如何選配？

?1) 內(nèi)存

?2) CPU

?3) 硬盤(pán)

3. 部署案例講解

?1) 電信運(yùn)營(yíng)商全國(guó)用戶(hù)上網(wǎng)記錄系統(tǒng)

?2） ? ?淘寶大數(shù)據(jù)架構(gòu)

第三部分：準(zhǔn)實(shí)時(shí)日志采集

1. 如何實(shí)現(xiàn)日志的準(zhǔn)實(shí)時(shí)收集、處理？

2. Flume

3. Storm流式處理 + 消息集群

4. 流式處理與Hadoop集群結(jié)合

第四部分：Hbase列數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用案例

1. Hbase感性認(rèn)識(shí)

?1) 在大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用中關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和hdfs分布式文件系統(tǒng)三種存儲(chǔ)方式關(guān)系和如何集成應(yīng)用；

?2) Hbase來(lái)源？

?3) Hbase記錄長(zhǎng)什么樣？

?4) Hbase存儲(chǔ)文件是什么樣的？

?5) Hbase表的邏輯結(jié)構(gòu)

?6) Hbase常見(jiàn)概念

2. Hbase主要組成

?7) Zookeeper、Hmaster

?8) HRegionServer、Region

?9) HStore存儲(chǔ)、Hfile

?10) Hbase內(nèi)部掃描RowKey的原理

?11) Hbase內(nèi)部讀寫(xiě)原理

?12) HBase設(shè)計(jì)原理、架構(gòu)分析

?13) Hadoop+HBase伸縮性（自動(dòng)擴(kuò)容、熱部署）

?14) HBase相關(guān)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（列族、列詳細(xì)分析）

?15) HBase主HMaster與備用HMaster間的切換原理

?16) HBase基本命令介紹

3. 如何使用Hbase？

?17) Hbase的6種使用方式

?18) HBase Shell方式訪(fǎng)問(wèn)；

?19) HBase Java API方式訪(fǎng)問(wèn)；

?20) Hive+Hbase方式訪(fǎng)問(wèn)；

?21) Pig+Hbase方式訪(fǎng)問(wèn)；

4. Hbase+Zookeeper使用配置

?22) Zookeeper簡(jiǎn)介

?23) Zookeeper與 HBase 的關(guān)系

5. 項(xiàng)目案例：

?24) 哪些場(chǎng)景適用Hbase ？

第五部分：大數(shù)據(jù)挖掘介紹與應(yīng)用案例

1. 大數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘區(qū)別？

?1) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘

?2) SPSS Modeler 14.2

?3） ? ?SAS簡(jiǎn)介

?3) Mahout簡(jiǎn)介

?4) Rhadoop例子

2. 算法介紹和應(yīng)用

?1) 關(guān)聯(lián)分析

?2) K-means

?3) ? ? 決策數(shù)據(jù)C5.0

?4） ? ?邏輯線(xiàn)性L(fǎng)ogistic回歸

?5） ? ?主成分/因子分析

?6） ? ?Apriori算法

?7) ? ? 預(yù)測(cè)算法

?8） ? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3. 項(xiàng)目案例詳解

?1) 用戶(hù)行為編好分析

?2) 客戶(hù)流失預(yù)測(cè)分析

?3） ? ?顧客位置信息

4. ? ? ?大數(shù)據(jù)可視化

?1） ? ?現(xiàn)狀和問(wèn)題

?2） ? ?HeatMap熱力圖

?3） ? ?Treemapping矩形式樹(shù)狀圖

?4） ? ?百度Echarts例子介紹

?5） ? ?海云數(shù)據(jù)

?6） ? ?淘寶指數(shù)

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