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解析大数据

更新时间:2024-01-11 11:35:04 信息编号:233180916
解析大数据
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解析大数据

课程大纲:
一、⼤数据的产⽣背景
⼤数据的主要特征
⼤数据的主要应⽤场景
⼤数据的⽬前的软件⽣态圈
⼤数据思维与应⽤
二、⼤数据计算系统⽹络与节点规划
服务器规划
⽹络规划
机房规划
数据库规划
⼈员规划
技术储备规划
三、⼤数据的起源与⽬标
什么是⼤数据?
⼤数据的产⽣背景
⼤数据的核⼼理念
⼤数据能做什么?
⼤数据技术IT⼈员的挑战
⼤数据运动的⽬标
四、⼤数据与Hadoop
Google的“三驾⻢⻋”:起源
Hadoop的前世今⽣
⼤数据与Hadoop
Hadoop的社区版与发⾏版
Hadoop的⽣态圈
Hadoop的3⼤主要部件: HDFS、 MapReduce、 HBase
Hadoop 2.0的新特性: HA和YARN
Hadoop的使⽤场景
Hadoop的挑战者: Spark
五、Hadoop的应⽤模式
⼤数据资产的运营⽅式
Hadoop统⼀平台
数据采集:来源、架构与难点
数据分析及其能⼒层次
六、Ubuntu系统安装
磁盘规划(RAID、分区、 LVS)
系统版本的选择
系统安装⽅式
⽹络设置
⽤户与权限系统配置
SSH安装与配置
JDK的安装与配置
Java安装
Python与第三⽅库的安装与使⽤
Scala的安装与使⽤
七、HADOOP系统的安装与基本配置
节点规划
Namenode节点规划与配置
Datanode数字节点规划与配置
Spark安装与配置
节点配置
计算资源分配
八、Hadoop基本操作
Hadoop的版本与查看⽅式
查看HDFS的管理界⾯
查看MapReduce的管理界⾯
HDFS的基本操作命令
Hadoop的主要进程
九、HDFS的基本特性
HDFS的基本组成
HDFS的源数据信息
HDFS的汇总信息查看
HDFS的数据块(Block)
HDFS数据块的副本(Replication)
Replication(副本)与Rack Awareness
查看与Replication
元数据与fsImage
EditLog与Checkpoint
Hadoop HA的起源和架构
Hadoop HA的两种实现⽅式
Zookeeper基本原理与⼊⻔
十、MapReduce
什么是MapReduce?
术语介绍
MapReduce程序设计思想举例
MapReduce程序的基本结构
MapReduce程序的驱动与main函数
运⾏MapReduce程序
MapReduce程序的执⾏过程
常⻅的Hadoop⽂件格式与压缩
Sequential File(顺序⽂件)
Hadoop⽂件的压缩
序列化与Writable接⼝
Split与map的并发执⾏
MapReduce程序示例
十一、HIVE初步
HIVE是什么?
HIVE的组成
HIVE的3种部署⽅式
HIVE的数据源
HIVE的性能
十二、Hive安装部署
Hive数据库安装
Metastore安装
Hive与HDFS的配置
Hive的数据导⼊与导出
Hive数据库表的管理
配置hive-server2
Hive数据接⼝的使⽤
十三、⾛进Spark
从MapReduce到Spark
Spark的适⽤性、优势和软肋
Berkeley Data Analytics Stack(BDAS)
Spark的安装部署
Spark的4种运⾏模式
第⼀个Spark实例
以多种形式运⾏Spark程序,体验在复杂场景下, Spark的灵活运⾏⽅式。
十四、Spark与RDD
Resilient Distributed Datasets(RDD)
RDD的特点
创建RDD
RDD的Transformations和Actions
RDD的容错机制
Key-Value⻛格的RDD
RDD的持久化
RDD的持久化与序列化(Cache)
案例: Word Count
使⽤Spark和RDD完成复杂的数据处理任务,体验函数式编程的简洁与⾼效。


课程周期:
3天(6小时/天)

南京柯普瑞信息技术有限公司 6年

  • 计算机信息技术服务,技术咨询
  • 南京市秦淮区中山东路300号01幢2305室

———— 认证资质 ————

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