大数据平台基础课程

大数据平台基础课程
课程学时:24学时上课形式: 面授
大数据应用离不开基础软件的支撑,且大部分大数据组件部署在 Linux 操作系统上的用户空间,也有很多组件也借鉴了Linux 操作系统的一些设计精髓,所以 Linux 既是大数据的强力支撑,也是很多性能问题的始作俑者。本部分通过对 Linux 操作系统、Java 虚拟机原理的剖析,展示大数据赖以生存的基础环境。
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大数据数据索引与流式计算

大数据数据索引与流式计算
课程学时:24学时上课形式: 面授
对于大数据平台的大部分问题,我们都会有思路去解决了。系统稳定运行之后,就要考虑运行的好不好,快不快。本模块针对 HDFS 数据、HBase 数据、实时抓取数据加索引,以及 Spark Streaming 流式处理技术做重点介绍,为大数据处理提速。
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大数据数据分析课程

大数据数据分析课程
课程学时:24学时上课形式: 面授
传统数据仓库在面对更大规模数据时显得力不从心,在寄希望于大数据平台时,MapReduce 编程门槛让很多数据分析师望而却步,加上多年 DB+应用模式培养的强大的 SQL 生态圈,催生了大数据平台上一些数据仓库应用。本模块通过学习 Hive、Impala 等大数据 SQL 分析组件,让用户将隐匿在泥沙之下的数据价值挖掘出来。
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Hadoop 核心组件课程

Hadoop 核心组件课程
课程学时:24学时上课形式: 面授
Hadoop 起源于 Google 的三篇论文,Google Bigtable 被用 Java 语言开源实现变成了今天的HBase,Doug Cuting 现任 Cloudera 首席架构师开源实现了 Google filesystem 和 MapReduce,变成了今天 Hadoop 核心组件中的HDFS 和 MapReduce。然后由这三个核心组件逐渐衍生出了大数据的生态系统。本模块通过学习 HDFS,YARN(MapReduce)Spark 等核心组件,了解Hadoop 的基本运行框架。...
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大数据机器学习课程

大数据机器学习课程
课程学时:48学时上课形式: 面授
本课程我们一起学习数据科学的数学基础、机器学习的算法。因为Spark 正在取代 MapReduce 成为大数据平台数据处理的全新引擎,它也使得在大数据环境下高效的运用数据科学成为可能,所以我们着重介绍基于 Spark 的机器学习的实现, 把握大数据的发展趋势,步入数据科学的殿堂。
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Cloudera大数据实战进阶课程

Cloudera大数据实战进阶课程
课程学时:300学时上课形式: 面授
本课程专门为Cloudera大数据技术人员量身定做,介绍产品或开发测试环境中的Hadoop机群的安装部署,管理和优化,以及如何为企业进行海量数据存储和分析搭建经济高效和可靠的系统平台。该课程由Cloudera指定的授权讲师授课,采用和Cloudera在美相同的教材,练习和教学方式,独创实训风格,配有全新实验手册。所有学员将在Cloudera官方注册,并获得Cloudera提供的全球人才服务,成为大数据时代领跑者,诚邀您参加。...
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Cloudera Hadoop认证考试课程

Cloudera Hadoop认证考试课程
课程学时:24学时上课形式: 面授+网络
根据联合市场调研(Allied Market Research,AMR)的一份最新报告,对Hadoop市场(硬件、软件、服务和HaaS、最终应用以及地理)行业发展趋势预测:2020年,全球的Hadoop市场预计将以58.2%的复合年增长率规模将增长至502亿美元,增长幅度超25倍。对于Hadoop人才的需求量也与日俱增,目前从事Hadoop工作的人员工资已经远超普通技术开发者。...
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Spark开发培训课程

Spark开发培训课程
课程学时:24学时上课形式: 线下培训
结合批处理、流媒体和交互分析技术,利用 Apache Spark 构建完整统一的大数据应用。学习编写复杂的并行应用程序,为各种用例、架构和行业执行快速良好的决策和实时行动。
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HBase开发课程

HBase开发课程
课程学时:24学时上课形式: 面授+网络
Apache Hbase 是大数据平台最受欢迎的 NoSQL 数据库,它接近实时的处理速度、灵活的扩展性和强大的稳定性为海量数据处理和流式计算提供强有力的支撑,与 Apache Kafka 与 Spark Streaming 的结合能让用户在统一平台完成端对端的工作流程 .
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