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       1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
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• 1，系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員。
  2，牽涉到數據挖掘和統計分析的數據中心運行、規劃、設計負責人。
  3，政府機關，金融保險、移動和互聯網等大數據來源單位的負責人。
  4，高校、科研院所牽涉到數據挖掘與統計分析處理的項目負責人。
• 【培訓目標】
  1、全面了解大數據前沿技術的相關知識。
  2、學習大數據前沿技術平臺、方法以及應用特征。
  3、學習使用大數據挖掘和分析中的使用。
  4、了解Hadoop、Spark等技術的融合使用。
• 【課程大綱】
  第一講 大數據技術基礎
  1）大數據應用需求及潛在價值分析
  2）大數據與數據庫解決方案的對比
  3）國內外主流的大數據解決方案
  4）開源的大數據生態系統平臺剖析
  5）大數據下的技術選型與架構設計
  第二講 批處理大數據平臺Hadoop
  1）Hadoop及其運行架構
  2）HDFS分布式文件系統
  3）MapReduce計算模型
  4）HBase大表管理技術
  5）Hadoop平臺使用和實操
  第三講 實時大數據平臺Spark
  1）Spark實時處理技術
  2）彈性分布式數據集RDD
  3）Spark分布式計算框架
  4）Spark的BDAS生態系統
  5）Spark平臺使用和實操
  第四講 流式大數據平臺Storm
  1）流式大數據處理架構
  2）Storm在企業應用介紹
  3）Storm拓撲及流分組
  4）Spout和Bolt詳解
  5）分布式DPRC和Trident
  6）Storm平臺使用和實操
  第五講 Python網絡爬蟲
  1）網絡爬蟲基礎
  2）urllib和urllib2庫的用法
  3）Python 正則表達式
  4）Beautiful Soup使用
  5）用Scrapy采集示例實操
  第六講 大數據日志采集工具Flume
  1）日志采集及Scribe介紹
  2）Flume-NG數據流模型
  3）Flume平臺架構
  4）Flume集群部署配置
  5）Flume應用案例實操
  第七講 分布式消息訂閱工具Kafka
  1）Kafka應用介紹
  2）Kafka平臺架構
  3）Kafka集群部署與配置
  4）Kafka應用案例實操
  第八講 NoSQL云數據處理工具
  1）NoSQL技術及云數據庫介紹
  2）HBase列數據存儲及處理機制
  3）HBase高并發讀/寫實現及案例
  4）MongoDB文檔數據存儲及處理
  5）MongoDB操作實現及案例
  第九講 大數據中的SQL工具
  1)大數據中的類SQL工具
  2) Hive設計目標和數據模型
  3) Hive關鍵性技術和案例
  4) SparkSQL設計目標和數據模型
  5) SparkSQL關鍵性技術和案例
  第十講 大數據分析挖掘工具
  1）大數據挖掘及知識模型的發現
  2）大數據挖掘工具Mahout和MLlib
  3）推薦方法及MLlib電影推薦案例
  4）分類方法及Mahout新聞分類案例
  5）聚類方法及K-Means聚類案例
  第十一講 資源虛擬化工具Docker
  1）虛擬化和容器技術
  2）LXC和Docker的發展
  3）Docker架構及特性
  4）鏡像、容器和倉庫
  5）Docker的執行及其案例實操
  第十二講 大數據技術展望
  1）大數據分析技術展望
  2）大數據平臺的發展展望
  3）大數據挖掘的應用展望
  
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