課程亮點
師資:*講師團隊,豐富行業(yè)經(jīng)驗和企業(yè)培訓經(jīng)驗
特色:小班培訓,精品課程,面授+直播+錄播,上課方式多樣
培訓:免費重聽
適用對象
不限
學習目標
了解大數(shù)據(jù)業(yè)內(nèi)*新發(fā)展趨勢,深入掌握Hadoop的原理,Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
課程內(nèi)容
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)技術的產(chǎn)生背景
3. 大數(shù)據(jù)應用場景
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)的技術架構、商業(yè)模
式和組織方式
大數(shù)據(jù)應用-運營商案例分析
大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)特征與數(shù)據(jù)來源分析
大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展趨勢—軟件應用的泛互聯(lián)網(wǎng)化
大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展趨勢—行業(yè)應用垂直整合
大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展趨勢—數(shù)據(jù)銀行的誕生
大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念的三個大改變
大數(shù)據(jù)時代的核心技術-數(shù)據(jù)分析技術(Hadoop、MPI、BSP)
大數(shù)據(jù)時代的核心技術-數(shù)據(jù)挖掘
大數(shù)據(jù)分析的核心技術-可視化技術精解
大數(shù)據(jù)時代的精髓-預測技術
目前運營商大數(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
場景不足
數(shù)據(jù)不統(tǒng)一的問題解決
如何進化金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)基礎數(shù)據(jù)
案例分享: 對外數(shù)據(jù)服務-數(shù)據(jù)到價值的轉換, 我們能夠提供的對外大數(shù)據(jù)服務
案例分享:位置數(shù)據(jù)貨幣化-如何為俏江南提供選址報告
互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)應用案例深度解析
大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融及傳統(tǒng)金融公司的應用案例解析-以下幾個案例將貫穿整個培訓內(nèi)容, 作為每個章節(jié)的案例分析細化到每個大數(shù)據(jù)的知識點
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:淘寶飛天平臺實踐
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)在風控, 營銷, 產(chǎn)品設計, 營業(yè)網(wǎng)點分析等領域的大數(shù)據(jù)分析
案例分享:一個大型銀行的核心信用系統(tǒng)大數(shù)據(jù)項目分析案例深入剖析
大數(shù)據(jù)企業(yè)級平臺選型方案
開源方案:Hadoop,Spark
海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)
的架構設計
這個部分主要講解海量數(shù)據(jù)處理的架構設計,針對海量數(shù)據(jù)的問題設計海量數(shù)據(jù)的架構解決方案。
海量數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)場景
大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)架構解決方案
海量數(shù)據(jù)處理的架構匯總
8種海量數(shù)據(jù)處理的架構設計比較
分布式系統(tǒng)架構的海量數(shù)據(jù)處理設計
海量數(shù)據(jù)處理設計
典型案例分析:結合一個500強實時數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實例案例進行分析,詳細分析海量數(shù)據(jù)處理的架構設計
Hadoop集群架構搭建及實踐案例沙盤演練
Hadoop版本介紹與選擇
Hadoop部署實踐
系統(tǒng)環(huán)境配置
進程分布規(guī)劃與啟動
Hadoop基本使用操作
HDFS核心架構分析
開發(fā)環(huán)境準備
讀文件
寫文件
Eclipse與Hadoop的集成
基于HDFS的命令總結
基于的API編程模型及其開發(fā)演練
Hadoop集群架構搭建方法
Hadoop集群架構性能管理
Namenode單點問題改進
HDFS,NameNode,DataNode的調(diào)優(yōu)和節(jié)點擴展*佳實踐
主要調(diào)優(yōu)工具和性能監(jiān)控工具
Hadoop集群對于硬件的要求和選型
Hadoop集群中對硬件、操作系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)方法
實際案例分析
基于Hadoop的集群解決方案
典型案例分析:結合一個大型金融行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實例案例分析及演練Hadoop集群架構搭建過程
典型案例分析:通過HDFS API完成一個復雜數(shù)據(jù)系統(tǒng)的操作過程
動手實驗:完成Hadoop整體集群體系的搭建,配置與優(yōu)化
HDFS原理及高級程序實戰(zhàn)演練(深入理解HDFS)
HDFS架構及原理
HDFS NameNode、DataNode解析
HDFS 副本機制塊機制解析
HDFS實戰(zhàn)-命令行等使用
HDFS命令行工具
啟動、停止HDFS服務
如何查看HDFS日志
如何查看HDFS Web控制臺
HDFS參數(shù)配置
PB級Hadoop存儲架構設計
案例及動手實驗
HDFS實戰(zhàn)-Java API使用
一個大型運營商移動終端網(wǎng)絡訪問分析系統(tǒng)的案例演示通過HDFS進行數(shù)據(jù)存儲與管理
Hadoop MapReduce深入解析
使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
MapReduce流程
剖析一個MapReduce程序
基本MapReduceAPI 概念
MapReduce的優(yōu)化
MapReduce的任務調(diào)度
MapReduce編程實戰(zhàn)
滿足解決實際數(shù)據(jù)分析問題的高級Hadoop API
第二代大數(shù)據(jù)處理框架Yarn的并行處理實戰(zhàn)
