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本微专业由国际着名教育团体Wiley开辟,面向全球化需求,并由Boolan博览网连系国内利用停止扩大。
助你系统把握大数据必备技术和焦点技术,包括工具挑选,存储、编程、处置和治理数据架构等。
全网独家大数据双语课程。英文内容,中笔墨幕,原版内容,保证质量。
Wiley威望教育资本,顶尖国外公司高管、国内一线工程师协同开辟,Boolan博览网进修办事支持。
强强联手,打造最有特点的大数据课程。
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1大数据根本必修
做为一位大数据工程师,不但仅方法会焦点技术,还需方法会技术架构是若何和贸易情况、营业需求相婚配的。本课程先对大数据技术停止整体先容,包括它的概念和贸易利用状态,并讲授存储、处置和治理大数据的技术架构,先容 Hadoop 生态系统和 MapReduce 框架是若何支持大数据治理的,并连系企业需求,论述大数据技术架构是若何高效地实现需求,以及若何灵活支持需求的变更。
授课纲领:
大数据根本 | 大数据简介 | 大数据的贸易利用 | 【尝试】辨识大数据的贸易利用 | 大数据处置技术 | 了解 Hadoop 生态系统 | 【尝试】当地安装Hadoop和Hive | MapReduce 根本 | 【尝试】单节点安装Hbase | 治理大数据生态系统 | 大数据技术根本 | 【尝试】单节点安装 Pig | 大数据治理系统——数据库和数据仓库 | 【尝试】安装 Apache Flume | 分析大数据 | 【尝试】安装 Sqoop并毗连到MySQL | 数据集成、实时数据和大数据实现 | 【尝试】安装 ZooKeeper | 大数据处理计划和静态数据 | 【尝试】安装 MongoDB |
2大数据进阶(上)必修
对大数据工程师来说,本门课程是很是焦点的。将深入讲授 Hadoop、HBase 和 HDFS 的存储结构,细致练习 MapReduce 编程技术,精湛进修 Hadoop 生态系统中的 Hive、Oozie 和 ZooKeeper 等工具。
授课纲领:
数据的保存和处置 | 在 Hadoop 中保存数据 | 【尝试】治理 Hbase 表中的记录 | 用 MapReduce 处置数据 | 【尝试】开辟MapReduce法式 | 本性化设备MapReduce履行 | 【尝试】在理论中利用Hadoop MapReduce | 测试和调试 MapReduce法式 | 【尝试】在MapReduce中毗连Hbase数据 | 开辟MapReduce WordCount法式 | 【尝试】运转WordCount—法式 | 用 Hive、Pig和 Oozie 进步效力 | 摸索 Hive | 【尝试】熟悉Hive | Hive高级查询 | 【尝试】利用Hive编写MapReduce法式 | 用Pig分析数据 | 【尝试】运转Pig Grunt法式 | 用Oozie做自动数据处置 | 【尝试】安装和设置 Oozie | 利用 Oozie | 建立 Oozie 工作流 |
3大数据进阶(下)必修
本门课是 Wiley 大数据系列课程的进阶部分,将拓展您的视野,丰富您的兵器库。首先会先容更多的 Hadoop 工具,包括 ZooKeeper、Sqoop、Flume、YARN 和 Storm 等。然后讲授若何用 NOSQL 数据库处置无结构的大数据。接下来会先容 Hadoop 的平安特征,若何在云端利用 Hadoop,和若何用 Hadoop 处置实时数据。最初会先容多少种 Hadoop 的贸易分发版。
授课纲领:
别的 Hadoop 工具:ZooKeeper、Sqoop、Flume、YARN 和 Storm | 用 ZooKeeper 调剂散布式处置 | 【尝试】设置Flume收集终端数据 | 用Sqoop高效传输大量数据 | 【尝试】用Sqoop加载数据 | Flume | 【尝试】设置Flume收集当地文件内容 | 超越MapReduce——YARN | 【尝试】设置Flume收集微博数据到HDFS | 在YARN上利用Storm | 【尝试】安装Storm | 利用NoSQL和Hadoop:实时、平安和云 | Hello NoSQL | 【尝试】安装和利用Cassandra | 利用NoSQL | 【尝试】利用MongoDB | Hadoop平安 | 在AWS运转Hadoop利用 | 实时Hadoop | 用MapReduce实现WebCount | 商用Hadoop散布与治理工具 | Cloudera根本与Cloudera治理 | 在Cloudera上利用Hive与Cloudera治理 | Hortonworks与Greenplum Pivotal HD | IBM InfoSphere BigInsights和MapR |
4大数据开辟必修
本章首要侧重hadoop和hbase的现实利用开辟及讲授,重点让同学们获得若何去开辟和一定的开辟理论。也会为大师对需要的常识停止讲授。
授课纲领:
大数据开辟根本上 | HDFS道理先容 | Hadoop开辟实例 | 【尝试】编写hadoop利用代码 | YARN道理先容 | MR道理先容 | mapreduce开辟实例上 | 【尝试】编写mapreduce | 大数据开辟根本下 | Hbase道理先容 | Hbase开辟实例 | 【尝试】编写hbase利用代码 | mapreduce开辟实例中 | 【尝试】编写mapreduce | 大数据开辟进阶 | Hbase开辟实例进步 | 【尝试】编写hbase代码 | mapreduce开辟实例下 | 【尝试】编写mapreduce代码 | HBase进步篇 | HBase bulkload代码讲授 | 【尝试】HBase bulkload代码编写 | Hbase过滤器讲授 | 【尝试】编写hbase代码 |
5大数据实战必修
大数据实战侧重hadoop和hbase企业级利用,开篇以hadoop高可用和hbase高可用的搭建来实战摆设企业的hadoop平台和hbase平台,前面的章节会有两个小型的项目停止开辟及讲授,并会先容一些在企业中常用的工具。
授课纲领:
搭建hadoop2 HA | 搭建hadoop2 HA先容 | 搭建hadoop2 HA上 | 【尝试】搭建hadoop2 HA | 搭建hadoop2 HA下 | 【尝试】搭建hadoop2 HA | 搭建企业Hbase | HBase搭建实战道理讲授 | 搭建企业Hbase 上 | 【尝试】搭建Hbase | 搭建企业Hbase 下 | 【尝试】搭建Hbase | Hadoop实战篇 | Hbase协处置器实战上 | 【尝试】Hbase协处置器代码编写 | Hbase协处置器实战下 | 【尝试】Hbase协处置器代码编写 | Hbase二级索引 | 【尝试】二级索引代码编写 | Mapreduce实战 | 【尝试】项目代码编写 |
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