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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題培訓(xùn)課程

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  • 精品
  • 筆記:(65387)

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課程介紹

 

其他精品課程班: 人機(jī)培訓(xùn) 通信培訓(xùn) AI職場培訓(xùn) Apollo培訓(xùn) Twin Builder培訓(xùn) 安全開發(fā)培訓(xùn) 公式培訓(xùn) ABB symphony培訓(xùn) catia汽車內(nèi)外飾設(shè)計培訓(xùn) Abaqus復(fù)合材料培訓(xùn) Vue培訓(xùn) 敏捷培訓(xùn) DevOps培訓(xùn) AIGC培訓(xùn) EBMI5培訓(xùn) CHI培訓(xùn) Scrum培訓(xùn) AI培訓(xùn) SEAi培訓(xùn) EtherCAT培訓(xùn) 尺寸鏈培訓(xùn) 3C半導(dǎo)體設(shè)備維護(hù)和調(diào)試培訓(xùn) FLds模塊模擬培訓(xùn) 失效分析培訓(xùn) sherlock機(jī)器視覺培訓(xùn) CFD流體力學(xué)培訓(xùn) AMESIM電機(jī)熱培訓(xùn) AIGC培訓(xùn)培訓(xùn) 機(jī)械可靠性培訓(xùn) ansys模具行業(yè)仿真應(yīng)用培訓(xùn) HRS培訓(xùn) Chatgpt培訓(xùn) 數(shù)?;旌螴C設(shè)計培訓(xùn) 嵌入式產(chǎn)品測試培訓(xùn) 降噪設(shè)計培訓(xùn) 白盒測試培訓(xùn)
 
 

曙海教學(xué)優(yōu)勢

  本課程面向企事業(yè)項目實際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì),Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題培訓(xùn)課程以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。線上/線下/上門皆可,Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)架構(gòu)專題培訓(xùn)課程專家,課程可定制,熱線:4008699035。

  大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。曙海的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。

 

精品課程班級列表

  •   培訓(xùn)對象

      本次Hadoop培訓(xùn)對象針對各類IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計師、程序員。對于懷有設(shè)計疑問和問題,需要梳理解答的團(tuán)隊和個人,效果最佳。

      學(xué)員基礎(chǔ)

      了解Java語言、Linux系統(tǒng);

      課程大綱

      大數(shù)據(jù)架構(gòu)概述

      1.1大數(shù)據(jù)層級架構(gòu)及各層軟件設(shè)計要求,包括數(shù)據(jù)收集、存儲、計算框、應(yīng)用

      1.2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述以及版本演化,并給出版本選擇建議。

      1.3 Spark生態(tài)系統(tǒng)概述及其特點,并與Hadoop對比

      數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume與Sqoop

      2.1使用flume和sqoop兩個系統(tǒng)將外部流式數(shù)據(jù)(比如網(wǎng)站日志,用戶行為數(shù)據(jù)等)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(比如MySQL、Oracle等)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop中進(jìn)行分析和挖掘

      大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)HDFS與HBase

      3.1 與HDFS1.0進(jìn)行對比介紹2.0原理、特性與基本架構(gòu)(快照、緩存、異構(gòu)存儲)。

      3.2 HBase原理,基本架構(gòu)與案例分析

      3.3 HBase應(yīng)用場景、原理和架構(gòu),典型應(yīng)用案例(互聯(lián)網(wǎng)、銀行)

      集群資源管理與調(diào)度系統(tǒng)

      4.1 介紹YARN應(yīng)用場景、基本架構(gòu)與資源調(diào)度

      Zookeeper部署及典型應(yīng)用

      5.1 介紹Zookeeper是什么,基本原理及在應(yīng)用

      大數(shù)據(jù)計算平臺

      介紹主流的三大類大數(shù)據(jù)計算框架,分別是批處理、交互式計算和流式計算框架,并選取當(dāng)下主流的開源實現(xiàn)進(jìn)行介紹。

      6.1 批處理計算框架

      6.1.1 MapReduce2.0基本原理與架構(gòu)、程序編寫(使用java、C++、php語言)

      6.1.2 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Hive與Pig應(yīng)用與比較,如何使用其中的海量數(shù)據(jù)

      6.1.3 Spark計算框架,背景及應(yīng)用案例

      6.2 交互式計算框架,Impala和presto應(yīng)用場景,基本架構(gòu)和典型應(yīng)用案例

      6.3 流式/實時計算框架,storm、SparkStreaming基本架構(gòu)特點,及應(yīng)用案例

      數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)庫

      7.1 Mahout與MLlib兩個主流的分布式數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)庫的實現(xiàn)以及應(yīng)用案例。




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