課程介紹

 

其他精品課程班: ABB symphony培訓(xùn) catia汽車內(nèi)外飾設(shè)計(jì)培訓(xùn) FLds模塊模擬培訓(xùn) 失效分析培訓(xùn) sherlock機(jī)器視覺(jué)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(jì)培訓(xùn) 嵌入式產(chǎn)品測(cè)試培訓(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) 降噪設(shè)計(jì)培訓(xùn) 白盒測(cè)試培訓(xùn) 人機(jī)培訓(xùn) 通信培訓(xùn) AI職場(chǎng)培訓(xùn) Apollo培訓(xùn) Twin Builder培訓(xùn) 安全開(kāi)發(fā)培訓(xùn) 公式培訓(xùn)

 

 

曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)

　 本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)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(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。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。

　 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。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(wàn)+。

 

精品課程班級(jí)列表

• 　　培訓(xùn)對(duì)象

  　　本次Hadoop培訓(xùn)對(duì)象針對(duì)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(jì)師、程序員。對(duì)于懷有設(shè)計(jì)疑問(wèn)和問(wèn)題，需要梳理解答的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人，效果最佳。

  　　學(xué)員基礎(chǔ)

  　　了解Java語(yǔ)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(jí)架構(gòu)及各層軟件設(shè)計(jì)要求，包括數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、計(jì)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(diǎn)，并與Hadoop對(duì)比

  　　數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume與Sqoop

  　　2.1使用flume和sqoop兩個(gè)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(kù)(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(chǔ)系統(tǒng)HDFS與HBase

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

  　　3.2 HBase原理，基本架構(gòu)與案例分析

  　　3.3 HBase應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)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(jì)算平臺(tái)

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

  　　6.1 批處理計(jì)算框架

  　　6.1.1 MapReduce2.0基本原理與架構(gòu)、程序編寫(xiě)(使用java、C++、php語(yǔ)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(jì)算框架，背景及應(yīng)用案例

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

  　　6.3 流式/實(shí)時(shí)計(jì)算框架，storm、SparkStreaming基本架構(gòu)特點(diǎn)，及應(yīng)用案例

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

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

  
  
  

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