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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

Hadoop、spark和NoSQL大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程-中心

5 (7942人評(píng)價(jià))
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課程介紹

 

 
 

曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)

  該課程,秉承21年教學(xué)品質(zhì),以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,面向企事業(yè)單位項(xiàng)目實(shí)際需求,講師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用技巧與經(jīng)驗(yàn)。課程可定制,線下/線上/上門(mén)皆可,全國(guó)免費(fèi)報(bào)名熱線:4008699035。

  曙海培訓(xùn)的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)三十多萬(wàn)家。曙海的課程得到業(yè)內(nèi)企事業(yè)單位廣泛贊譽(yù)。

 

最新課程列表

  • Hadoop、spark和NoSQL大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程

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    培訓(xùn)目標(biāo):

    通過(guò)本課程實(shí)踐,幫助學(xué)員對(duì)Hadoop、spark和NoSQL生態(tài)系統(tǒng)有一個(gè)清晰明了的認(rèn)識(shí);理解Hadoop、spark和NoSQL系統(tǒng)適用的場(chǎng)景;掌握Hadoop、spark和NoSQL等初中級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)技能;搭建穩(wěn)定可靠的Hadoop、spark和NoSQL集群,滿足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn);了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個(gè)行業(yè)中的經(jīng)典案例,包括阿里巴巴,華為等。

    培訓(xùn)對(duì)象

    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。

    培訓(xùn)大綱

    大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)的運(yùn)用

    大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)的使用介紹
    離線計(jì)算框架介紹
    流式計(jì)算框架介紹
    內(nèi)存計(jì)算框架介紹
    內(nèi)存流式計(jì)算介紹

    大數(shù)據(jù)的整體技術(shù)架構(gòu)

    開(kāi)源大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)
    開(kāi)源大數(shù)據(jù)常用組件之間的依賴關(guān)系
    離線計(jì)算框架介紹
    —Mapreduce、Hive、Tez、Presto、Kylin

    實(shí)時(shí)查詢框架介紹
    —NoSQL、Hbase

    實(shí)時(shí)計(jì)算框架介紹
    —Kafka、Strom、Spark Streaming

    內(nèi)存計(jì)算框架介紹
    —Spark、SparkSQL、SparkMllib、SparkR

    前沿大數(shù)據(jù)技術(shù)介紹
    —Flink、Drill、Druid、KUDU等

    海量日志快速檢索架構(gòu)
    —ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)等

    Hadoop平臺(tái)優(yōu)化點(diǎn)

    Linux系統(tǒng)的優(yōu)化
    最佳硬件的選擇和建議
    HDFS架構(gòu)和原理
    HDFS的優(yōu)化、維護(hù)和經(jīng)常出現(xiàn)的問(wèn)題
    MapReduce架構(gòu)和原理
    MapReduce的優(yōu)化、維護(hù)和經(jīng)常出現(xiàn)的問(wèn)題
    Yarn的內(nèi)存、CPU和IO的優(yōu)化
    Hbase的優(yōu)化和生產(chǎn)環(huán)境常見(jiàn)的問(wèn)題
    Hive的優(yōu)化和Hive的改進(jìn)工具介紹
    Impala、Kylin、Presto工具介紹
    RCFile、ORC和parquet格式介紹

    Hadoop核心組件的運(yùn)維和配置

    HDFS的元數(shù)據(jù)管理
    FSimage和Edit文件解析
    手動(dòng)修改FSimage和Edit文件
    HDFS HA的架構(gòu)運(yùn)維解析
    Yarn服務(wù)運(yùn)維詳解
    Yarn核心配置參數(shù)的詳解
    Hbase服務(wù)運(yùn)維詳解
    手動(dòng)設(shè)置Split和Compaction操作
    RS宕機(jī)的運(yùn)維處理
    Hbase 超大表的優(yōu)化實(shí)踐

    Yarn實(shí)戰(zhàn)

    Yarn架構(gòu)和原理
    ResourceManager工作原理
    NodeManager工作原理
    基于IO的控制這是
    Yarn為某個(gè)運(yùn)用獨(dú)立分配資
    基于隊(duì)列的資源管理配置
    基于底層硬件的SLA資源配置
    不同部門(mén)或者用戶的資源配置

    NoSQL和Hbase使用

    NoSQL介紹
    NoSQL應(yīng)用場(chǎng)景
    Hbase原理
    Hmaster詳解
    RegionServer詳解
    Zookeeper介紹
    Hbase安裝
    Hbase邏輯視圖介紹
    Hbase物理視圖介紹
    Hbase的二級(jí)索引介紹
    Hbase 的DDL和DML
    Hbase表的設(shè)計(jì)案例
    Hbase的import功能介紹
    MapReduce操作Hbase
    Hbase的 thrift Server介紹
    Hbase 的API介紹
    Hbase使用場(chǎng)景介紹
    Hbase案例分析

    Spark Streaming原理和實(shí)踐

    Spark Streaming原理
    ApplicationMaster工作原理
    Yarn的資源控制機(jī)制
    基于內(nèi)存的控制設(shè)置
    基于CPU的控制設(shè)置
    ? Spark流式處理架構(gòu)
    ? DStream的特點(diǎn)
    ? Dstream的操作和RDD的區(qū)別
    ? SatefulRDD和windowRDD實(shí)戰(zhàn)
    ? Kafka+Spark Steaming實(shí)戰(zhàn)
    ? Spark Streaming的優(yōu)化
    Kafka+Spark Streaming實(shí)例
    ? 文本實(shí)例
    網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理

    Spark SQL原理和實(shí)踐

    Spark SQL原理
    ? Spark SQL的Catalyst優(yōu)化器
    ? Spark SQL內(nèi)核
    ? Spark SQL和Hive
    DataFrame和DataSet架構(gòu)
    Fataframe、DataSet和Spark SQL的比較
    SparkSQL parquet格式實(shí)戰(zhàn)
    Spark SQL的實(shí)例和編程
    ? Spark SQL的實(shí)例操作demo
    Spark SQL的編程

    Spark優(yōu)化

    Spark SQL的優(yōu)化
    基于Spark計(jì)算的文件格式選擇
    Spark on Yarn的優(yōu)化
    Spark SQL執(zhí)行計(jì)劃的優(yōu)化
    Spark 內(nèi)存管理的機(jī)制

    互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)案例分享

    互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例介紹
    某銀行基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控案例
    某銀行基于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖的案例

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