 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費推薦工作
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)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(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
課程大綱 |
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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)
培訓(xùn)大綱：
第一部分：如何構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)倉庫平臺
1. 怎么樣才算是真正意義的大數(shù)據(jù)平臺
2. ? ? ?開源Hadoop介紹
3. 數(shù)據(jù)采集過程與分布式存儲
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1) ETL介紹
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2) Sqoop
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3) HDFS
4. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析
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1) MapReduce
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2) Hive
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3) Pig
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4) HBase
5. 集群監(jiān)控與調(diào)度組件
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1) Ganglia監(jiān)控
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2) Hadoop集群權(quán)限管理
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3) Hbase列數(shù)據(jù)庫監(jiān)控
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4) Oozie介紹
6. ? ? ?移動互聯(lián)網(wǎng)行為分析
7. ? ? ?網(wǎng)上輿情分析
第二部分：大數(shù)據(jù)平臺部署及案例
1. 我們應(yīng)該選哪種Hadoop？
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1) 選哪個版本？為什么？
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2) 選哪種發(fā)行版本？為什么？
2. 集群硬件應(yīng)該如何選配？
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1) 內(nèi)存
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2) CPU
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3) 硬盤
3. 部署案例講解
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1) 電信運營商全國用戶上網(wǎng)記錄系統(tǒng)
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2） ? ?淘寶大數(shù)據(jù)架構(gòu)
第三部分：準(zhǔn)實時日志采集
1. 如何實現(xiàn)日志的準(zhǔn)實時收集、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)庫及應(yīng)用案例
1. Hbase感性認(rèn)識
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1) 在大數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用中關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL數(shù)據(jù)庫和hdfs分布式文件系統(tǒng)三種存儲方式關(guān)系和如何集成應(yīng)用；
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2) Hbase來源？
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3) Hbase記錄長什么樣？
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4) Hbase存儲文件是什么樣的？
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5) Hbase表的邏輯結(jié)構(gòu)
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6) Hbase常見概念
2. Hbase主要組成
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7) Zookeeper、Hmaster
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8) HRegionServer、Region
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9) HStore存儲、Hfile
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10) Hbase內(nèi)部掃描RowKey的原理
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11) Hbase內(nèi)部讀寫原理
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12) HBase設(shè)計原理、架構(gòu)分析
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13) Hadoop+HBase伸縮性（自動擴容、熱部署）
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14) HBase相關(guān)表結(jié)構(gòu)設(shè)計（列族、列詳細(xì)分析）
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15) HBase主HMaster與備用HMaster間的切換原理
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16) HBase基本命令介紹
3. 如何使用Hbase？
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17) Hbase的6種使用方式
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18) HBase Shell方式訪問；
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19) HBase Java API方式訪問；
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20) Hive+Hbase方式訪問；
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21) Pig+Hbase方式訪問；
4. Hbase+Zookeeper使用配置
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22) Zookeeper簡介
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23) Zookeeper與 HBase 的關(guān)系
5. 項目案例：
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24) 哪些場景適用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？
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1) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘
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2) SPSS Modeler 14.2
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3） ? ?SAS簡介
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3) Mahout簡介
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4) Rhadoop例子
2. 算法介紹和應(yīng)用
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1) 關(guān)聯(lián)分析
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2) K-means
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3) ? ? 決策數(shù)據(jù)C5.0
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4） ? ?邏輯線性Logistic回歸
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5） ? ?主成分/因子分析
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6） ? ?Apriori算法
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7) ? ? 預(yù)測算法
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8） ? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3. 項目案例詳解
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1) 用戶行為編好分析
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2) 客戶流失預(yù)測分析
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3） ? ?顧客位置信息
4. ? ? ?大數(shù)據(jù)可視化
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1） ? ?現(xiàn)狀和問題
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2） ? ?HeatMap熱力圖
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3） ? ?Treemapping矩形式樹狀圖
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4） ? ?百度Echarts例子介紹
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5） ? ?海云數(shù)據(jù)
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6） ? ?淘寶指數(shù)
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