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大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用培訓(xùn)

第1章 大數(shù)據(jù)概述

1.1大數(shù)據(jù)時代

1.2大數(shù)據(jù)的概念和影響

1.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

1.4大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)

1.5 大數(shù)據(jù)與云計算、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系

第1章 大數(shù)據(jù)概述 單元測驗(yàn)

第2章 大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop

2.1Hadoop簡介和版本演變

2.2Hadoop項(xiàng)目結(jié)構(gòu)

2.3Linux和Hadoop的安裝

2.4Hadoop集群的部署和使用

第2章 大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop 單元測驗(yàn)

第3章 分布式文件系統(tǒng)HDFS

3.1 分布式文件系統(tǒng)HDFS簡介

3.2 HDFS相關(guān)概念

3.3 HDFS體系結(jié)構(gòu)

3.4 HDFS存儲原理

3.5 HDFS數(shù)據(jù)讀寫

3.6 HDFS編程實(shí)踐

第3章 分布式文件系統(tǒng)HDFS 單元測驗(yàn)

第4章 分布式數(shù)據(jù)庫HBase

4.1 HBase簡介

4.2 HBase數(shù)據(jù)模型

4.3 HBase的實(shí)現(xiàn)原理

4.4 HBase運(yùn)行機(jī)制

4.5 HBase應(yīng)用方案

4.6 HBase的安裝和編程實(shí)踐

第4章 分布式數(shù)據(jù)庫HBase單元測驗(yàn)

第5章 NoSQL數(shù)據(jù)庫

5.1 NoSQL數(shù)據(jù)庫

5.2 NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的比較

5.3 四大類型NoSQL數(shù)據(jù)庫

5.4 NoSQL數(shù)據(jù)庫的理論基石

5.5 從NoSQL到NewSQL數(shù)據(jù)庫

5.6 文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB

第5章 NoSQL數(shù)據(jù)庫 單元測驗(yàn)

第6章 云數(shù)據(jù)庫

6.1 云數(shù)據(jù)庫概述

6.2 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品

6.3 UMP系統(tǒng)

6.4 Amazon云數(shù)據(jù)庫

6.5 微軟云數(shù)據(jù)庫SQL Azure

第6章 云數(shù)據(jù)庫 單元測驗(yàn)

第7章 MapReduce

7.1 MapReduce簡介

7.2 MapReduce的體系結(jié)構(gòu)

7.3 MapReduce工作流程概述

7.4 Shuffle過程原理

7.5 MapReduce應(yīng)用程序執(zhí)行過程

7.6 實(shí)例分析：WordCount

7.7 MapReduce的具體應(yīng)用

7.8 MapReduce編程實(shí)踐

第7章 MapReduce 單元測驗(yàn)

第8章 Hadoop再探討

8.1 Hadoop的優(yōu)化與發(fā)展

8.2 HDFS HA和HDFS Federation

8.3 YARN

8.4 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中具有代表性的功能組件

第8章 Hadoop再探討 單元測驗(yàn)

第9章 數(shù)據(jù)倉庫Hive

9.1 數(shù)據(jù)倉庫概念

9.2 Hive簡介

9.3 SQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce作業(yè)的基本原理

9.4 Impala

9.5 Hive的安裝和基本操作

第9章 數(shù)據(jù)倉庫Hive 單元測驗(yàn)

第10章 Spark

10.1 Spark簡介

10.2 Spark生態(tài)系統(tǒng)

10.3 Spark運(yùn)行架構(gòu)

10.4 Spark SQL

10.5 Spark的部署和應(yīng)用方式

10.6 Spark的安裝和編程實(shí)踐

第10章 Spark 單元測驗(yàn)

第11章 流計算

11.1 流計算概述

11.2 流計算處理流程

11.3 流計算的應(yīng)用

11.4 開源流計算框架Storm

11.5 Spark Streaming、Samza以及三種流計算框架的比較

11.6 Storm的安裝和編程實(shí)踐

第11章 流計算 單元測驗(yàn)

第12章 Flink

12.1Flink簡介

12.2為什么選擇Flink

12.3Flink應(yīng)用場景

12.4Flink技術(shù)棧、體系架構(gòu)和編程模型

12.5Flink的安裝和編程實(shí)踐

第12章 Flink 單元測驗(yàn)

第13章 圖計算

13.1 圖計算簡介

13.2 Pregel簡介

13.3 Pregel圖計算模型

13.4 Pregel的C++ API

13.5 Pregel的體系結(jié)構(gòu)

13.6 Pregel的應(yīng)用實(shí)例——單源短路徑

13.7 Hama的安裝和使用

第13章 圖計算 單元測驗(yàn)

第14章 大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用

14.1大數(shù)據(jù)應(yīng)用概覽

14.2 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用——推薦系統(tǒng)

14.3 基于大數(shù)據(jù)的綜合健康服務(wù)平臺

第14章 大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用 單元測驗(yàn)