大數據課程培訓班

運用范圍
互聯網行業
借助于大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
金融行業
大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
娛樂行業
哪種題財的影視作品更具價值，明星流量關注群體等數據分析。
物流行業
利用大數據優化物流網絡，提高物流效率，降低物流成本。
安全領域
大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵御網絡攻擊。
電商行業
利用數據挖掘來了解客戶的內在需求，消費群體消費能力，及客戶體驗的不足等等。
能源行業
利用大數據技術分析用戶用電模式，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
汽車行業
利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，未來將走入我們的生活。
生物醫學
大數據可以實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，解讀DNA,了解更多的生命奧秘。
餐飲行業
利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。
教材特色
Hadoop離線計算
大數據概述和Hadoop環境安裝
云計算和分布式、大數據應用場景、分布式文件系統設計原理、Hadoop集群環境的安裝、HDFS的基本操作(命令行)、HDFS的配置文件的核心相關參數。
HDFS原理和應用
HDFS原理分析、HDFS工作流程分析、訪問HDFS、分布式日志采集案例。
MapReduce和Yarn
MapReducer原理分析、MapReducer的算法模型、MapReduce和Yarn集群的配置、Yarn模型的運行管理機制、MapReduce的本地運行模式。
MapReduce編程案例
流量統計、匯總排序、訂單分組topN、線段重疊統計、電影評分的topN、倒排索引、JOIN算法、MapReduce分布式啟動運行流程、MapReduce數據處理流程、數據傾斜。
Hadoop架構和源碼分析
數據倉庫
Hive
Hive核心工作機制、Hive的安裝和運行、Hive的DDL操作、SQL語法加強。
Hive加強
Hive數據類型、單行函數、聚合函數和表生成函數、Hive案例、窗口函數、Hive自定義函數等。
Hadoop生態圈組件
Flume工作機制、Flume安裝和配置、Flume攔截器、Flume高可用、日志采集分類匯總、Sqoop工作機制、Sqoop的安裝部署、Sqoop的導入導出案例案例、Azkaban的工作流調度器介紹、Azkaban的安裝部署和使用配置等。
HBASE
HBASE概述和核心特點、HBASE工作原理、HBASE的集群部署、shell客戶端的基本操作、Java操作HBASE、HBASE讀寫操作和流程等。
Storm實時計算
Storm編程入門
Storm概述和原理、Storm的本地和集群模式、Storm的核心組件詳解、Storm的并行運算和分組運算、Storm集群執行過程分析，Storm案例。
Storm架構和源碼分析
Storm核心機制
Ack機制概述、Storm通信機制、Storm數據分發機制。
消息中間件Kafka的使用
KafKa概述和原理、KafKa的集群環境部署、KafKa的生產者和消費者、KafKa分組策略、KafKa配置詳解。
Scala語言
Scala語言基礎、Scala函數和方法、Scala數據結構、Scala面向對象、隱式參數、隱式參數類型轉換、泛型、視圖界定、上下文界定、Akka的RPC通信框架等。
Spark內存計算
Spark入門
Spark原理、Spark架構分析、Spark集群安裝、Spark-shell單機和集群、Spark任務執行流程、Spark程序調試。
Spark RDD
RDD運行架構、Transformation操作API、RDD分區數據的讀取、Action操作API、Spark編程案例、自定義排序、Stage切分、Spark整體執行流程。
Spark SQL
Spark SQL原理、Spark SQL應用場景、Spark SQL性能分析、Spark SQL的案例、Spark SQL函數。
Spark Streaming
Stream運行架構、SparkStream工作原理、Spark Stream和KafKa整合、Spark Stream和Redis的整合等。
Spark架構和源碼分析
大數據項目

大型日志采集系統、大數據綜合項目
課程優勢
升學機制：基礎學習考核不合格學員需要重讀基礎班
每日作業：完整作業體系，鞏固加強所學知識
針對性教學課程：針對末位學員進行單獨學習指導
實時跟進學習：及時了解學員知識吸收情況

階段考試：檢測學員知識綜合運用能力