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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的運用 1、大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的使用介紹
2、離線計算框架介紹
3、流式計算框架介紹
4、內(nèi)存計算框架介紹
5、內(nèi)存流式計算介紹
大數(shù)據(jù)的整體技術(shù)架構(gòu) 1、開源大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)
2、開源大數(shù)據(jù)常用組件之間的依賴關(guān)系
3、離線計算框架介紹
—Mapreduce、Hive、Tez、Presto、Kylin
4、實時查詢框架介紹
—NoSQL、Hbase
5、實時計算框架介紹
—Kafka、Strom、Spark Streaming
6、內(nèi)存計算框架介紹
—Spark、SparkSQL、SparkMllib、SparkR
7、前沿大數(shù)據(jù)技術(shù)介紹
—Flink、Drill、Druid、KUDU等
8、海量日志快速檢索架構(gòu)
—ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等
Hadoop平臺優(yōu)化點 1、Linux系統(tǒng)的優(yōu)化
2、最佳硬件的選擇和建議
3、HDFS架構(gòu)和原理
4、HDFS的優(yōu)化、維護和經(jīng)常出現(xiàn)的問題
5、MapReduce架構(gòu)和原理
6、MapReduce的優(yōu)化、維護和經(jīng)常出現(xiàn)的問題
7、Yarn的內(nèi)存、CPU和IO的優(yōu)化
8、Hbase的優(yōu)化和生產(chǎn)環(huán)境常見的問題
9、Hive的優(yōu)化和Hive的改進工具介紹
10、Impala、Kylin、Presto工具介紹
11、RCFile、ORC和parquet格式介紹
Hadoop核心組件的運維和配置 1、HDFS的元數(shù)據(jù)管理
2、FSimage和Edit文件解析
3、手動修改FSimage和Edit文件
4、HDFS HA的架構(gòu)運維解析
5、Yarn服務(wù)運維詳解
6、Yarn核心配置參數(shù)的詳解
7、Hbase服務(wù)運維詳解
8、手動設(shè)置Split和Compaction操作
9、RS宕機的運維處理
10、Hbase 超大表的優(yōu)化實踐
Yarn實戰(zhàn) 1、Yarn架構(gòu)和原理
2、ResourceManager工作原理
3、NodeManager工作原理
4、ApplicationMaster工作原理
5、Yarn的資源控制機制
6、基于內(nèi)存的控制設(shè)置
7、基于CPU的控制設(shè)置
8、基于IO的控制這是
9、Yarn為某個運用獨立分配資
10、基于隊列的資源管理配置
11、基于底層硬件的SLA資源配置
12、不同部門或者用戶的資源配置
NoSQL和Hbase使用 1、NoSQL介紹
2、NoSQL應用場景
3、Hbase原理
4、Hmaster詳解
5、RegionServer詳解
6、Zookeeper介紹
7、Hbase安裝
8、Hbase邏輯視圖介紹
9、Hbase物理視圖介紹
10、Hbase的二級索引介紹
11、Hbase 的DDL和DML
12、Hbase表的設(shè)計案例
13、Hbase的import功能介紹
14、MapReduce操作Hbase
15、Hbase的 thrift Server介紹
16、Hbase 的API介紹
17、Hbase使用場景介紹
18、Hbase案例分析
實戰(zhàn)：
19、MapReduce操作Hbase實戰(zhàn)
20、Hbase的API實戰(zhàn)
21、Hbase表結(jié)構(gòu)設(shè)計實戰(zhàn)
22、銀行信用卡刷卡記錄的查詢
Spark Streaming原理和實踐 1、Spark Streaming原理
1．Spark流式處理架構(gòu)
2．DStream的特點
3．Dstream的操作和RDD的區(qū)別
4．SatefulRDD和windowRDD實戰(zhàn)
5．Kafka+Spark Steaming實戰(zhàn)
6．Spark Streaming的優(yōu)化
2、Kafka+Spark Streaming實例
-文本實例
3、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理
Spark SQL原理和實踐 1、Spark SQL原理
1）Spark SQL的Catalyst優(yōu)化器
2）Spark SQL內(nèi)核
3）Spark SQL和Hive
2、DataFrame和DataSet架構(gòu)
3、Fataframe、DataSet和Spark SQL的比較
4、SparkSQL parquet格式實戰(zhàn)
5、Spark SQL的實例和編程
-Spark SQL的實例操作demo
6、Spark SQL的編程
Spark優(yōu)化 1、Spark SQL的優(yōu)化
2、基于Spark計算的文件格式選擇
3、Spark on Yarn的優(yōu)化
4、Spark SQL執(zhí)行計劃的優(yōu)化
5、Spark 內(nèi)存管理的機制
互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)案例分享 1、金融大數(shù)據(jù)應用案例介紹
2、某銀行基于大數(shù)據(jù)平臺風險監(jiān)控案例
3、某銀行基于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖的案例
4、SAP的HANA實時計算平臺案例分析