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• 數(shù)據(jù)治理范圍
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• 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理
• 數(shù)據(jù)生命周期管理
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• 數(shù)據(jù)治理范圍	數(shù)據(jù)治理面臨的挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)的多元化 數(shù)據(jù)的復(fù)雜性 數(shù)據(jù)的完整性 數(shù)據(jù)生命周期管理 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)集成方法 數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)湖架構(gòu) 基于大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建模 RMDBS數(shù)據(jù)的增量實時同步采集
  大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的運(yùn)用	大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的使用介紹 離線計算框架介紹 流式計算框架介紹 內(nèi)存計算框架介紹 內(nèi)存流式計算介紹 大數(shù)據(jù)實時請求框架介紹 大數(shù)據(jù)在證券的案例介紹 大數(shù)據(jù)在銀行的案例介紹
  大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)介紹	分布式存儲—HDFS 分布式并行計算—MapReduce 基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫—Hive 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理—Hcatlog 集群管理工具—ambari 工作流工具—Oozie 數(shù)據(jù)的并行采集—Flume MapReduce腳本工具—Pig 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)遷移—Sqoop 資源管理平臺—Yarn 數(shù)據(jù)生命周期管理—Falcon 數(shù)據(jù)挖掘算法—Mahout 分布式統(tǒng)一服務(wù)—Zookeeper Hadoop安全工具—Knox 流式計算框架—Storm 內(nèi)存計算框架—Spark 數(shù)據(jù)挖掘框架—Mahout、Mllib和Graphx
  統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理	? 元數(shù)據(jù)概念 Hadoop平臺元數(shù)據(jù)處理面臨的問題 Hcatalog介紹 Hcatlog原理和架構(gòu)解析 Hive與Hcatlog關(guān)系 Hcatlog解決那些問題 Hcatlog實戰(zhàn) 元數(shù)據(jù)注冊機(jī)制 基于Hadoop平臺元數(shù)據(jù)處理方案
  數(shù)據(jù)生命周期管理	數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)據(jù)生命周期管理的重要性 數(shù)據(jù)生命周期的概念 開源Falcon解決那些問題< Falcon架構(gòu)和原理 Falcon實戰(zhàn) Falcon+HDFS、Hive實戰(zhàn) Falcon+Oozie實戰(zhàn)
  大數(shù)據(jù)平臺安全	Hadoop平臺安全介紹 HDFS2.0的ACLS介紹 Hive安全介紹 Hbase基于namespace的安全介紹 Hadoop訪問安全控制Knox Knox的架構(gòu)和原理 Knox與Kerberos介紹 Ranger安全工具介紹 Knox+Ranger整合控制Hadoop平臺的安全 基于Hadoop平臺的數(shù)據(jù)加密
  數(shù)據(jù)湖	數(shù)據(jù)湖概念 數(shù)據(jù)湖解決那些問題 數(shù)據(jù)湖架構(gòu) 數(shù)據(jù)的整合 數(shù)據(jù)的landing zone功能 離線數(shù)據(jù)管理 流式數(shù)據(jù)管理 RDBMS全量和增量數(shù)據(jù)實時采集 Databus框架介紹 Databus功能介紹 Databus解決那些問題
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  Think big基于Hadoop平臺實戰(zhàn)	怎么快速迭代在Hadoop平臺開發(fā) Hadoop平臺設(shè)施的方法論 2個月快速基于Hadoop平臺開發(fā)步驟 Hadoop平臺開發(fā)的難點(diǎn) Hadoop平臺開的注意點(diǎn) Hadoop平臺設(shè)施的流程
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