BD12E:大数据技术Hadoop实践

开班计划时间:24 小时
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线上视频时间:15 小时 400 学习币
课程介绍
适用对象:对大数分布式存分析等感兴趣的朋友;Java/Python/c等任意一门编程语言的开发者;大型网电商网站等运维人员;大数据从业者;熟悉Hadoop生态体系,想了解和学习Hadoop与Spark整合在企业应用实战案例的朋友;系统架构系统分析高级程序资深开发人员;牵涉到大数据处理的数据中心运规设计负责人;政府机关,金融保移动互联网等大数据单位的负责人;高科研院所大数据研究人员,涉及到大数据与分布式数据处理的人员;数据仓库管理人建模人员,分析和开发人系统管理人数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。
学习收获:了解业界有哪些真是落地的Cloudera Hadoop应用 、学习Cloudera Hadoop在企业内部到底适用于那些应用场景 、掌握如何建设 Cloudera hadoop 集群环境 、学习如何设计 Cloudera hadoop 应用方案 、学习如何使Cloudera Hadoop与传统技术结合
在线课程
1 课程介绍
1.1 课程介绍 试看
2 大数据概述
2.1 时代与概念 试看
2.2 影响、应用与关键技术
2.3 计算模式、产业与三大概念的关系
3 Hadoop项目结构
3.1 Hadoop项目结构概述
3.2 生态圈介绍与CDH安装
3.3 集群搭建部署
4 HDFS实战之分布式系统架构
4.1 HDFS简介
4.2 核心概念
4.3 体系结构介绍
4.4 存储原理
4.5 读写原理
4.6 SHELL命令操作
4.6.1 SHELL命令操作
4.6.2 SHELL命令操作(演示一)
4.6.3 SHELL命令操作(演示二)
4.7 Java方式操作
4.7.1 Java方式操作
4.7.2 Java方式操作(演示一)
4.7.3 Java方式操作(演示二)
4.7.4 Java方式操作(演示三)
4.7.5 Java方式操作(演示四)
5 HBase实战
5.1 Hbase实战概述
5.2 访问接口与数据模型
5.3 实现原理
5.4 运行机制
5.5 应用方案
5.6 编程概述
5.7 SHELL命令操作(演示)
5.8 Java API建表操作
5.8.1 Java API建表操作(演示)
5.8.2 Java API建表部署操作(演示)
5.8.3 Java API添加数据操作(演示)
5.8.4 Java API浏览数据操作(演示)
6 MapReduce实战
6.1 MapReduce实战概述
6.2 体系结构与工作流程
6.3 实例分析
6.4 搭建环境(演示)
6.5 开发MapReduce程序(演示)
6.6 部署MapReduce程序
6.6.1 部署MapReduce程序(演示一)
6.6.2 部署MapReduce程序(演示二)
7 Hive实战
7.1 Hive实战概述
7.2 原理剖析
7.3 Impala
7.4 Hive实战之创建数据库(演示)
7.5 Hive实战之创建数据表与视图(演示)
7.6 Hive实战之添加数据
7.7 Hive实战之综合案例(演示)
7.8 Hive实战之Hue的使用(演示)
8 Hadoop架构再探讨
8.1 Hadoop优化与发展
8.2 HDF2.0新特性
8.3 Yarn概述
8.4 生态圈代表技术
9 大数据在不同领域的应用
9.1 推荐系统概述
9.2 协同过滤算法
9.3 舆情平台架构介绍
9.4 搜索平台架构介绍
10 用户行为分析
10.1 案例介绍
10.2 数据预处理及导入Hive(演示)
10.3 Hive与Impala配合实战(演示)
10.4 使用Sqoop完成数据导入导出(演示)
10.5 使用JavaAPI导出数据到HBase(演示)
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