大数据应用培训方案
浏览：187次 作者：小编培训背景
大数据的应用背景主要受到互联网、移动互联网、社交网络和物联网等信息技术的发展推动。这些技术的发展使得数据的产生、收集、存储、处理和分析等方面都得到了显著提升。过去，我们只能处理相对小规模的数据集，但现在面对的是以TB、PB甚至EB为单位的数据规模。这种数据量的增加使得大数据的应用变得更加重要和迫切。大数据不仅仅是数据量的增加，还包括数据的多样性和高速处理的需求。大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（真实性）等特点，这使得传统的数据处理方法无法满足需求，需要新的技术和工具来应对。大数据的应用范围广泛，涵盖了金融、医疗、教育、交通、物流等多个领域。大数据技术如数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习和人工智能等在各个行业中发挥了重要作用。在智慧城市建设中，大数据的应用尤为重要。通过大数据技术处理城市生活中产生的海量信息数据，可以为城市发展提供决策依据，促进智慧城市的建设和发展。
培训收益
大数据应用培训的收益主要包括：提升技术技能，如数据分析、R语言、大数据平台搭建等；扩展行业知识，理解大数据背景、趋势和价值；积累实战经验，通过练习和项目训练掌握应用开发与运维；增加职业发展机会，获得培训证书和职称证书；提高薪资水平，初学者薪资可达8K。这些好处为职业发展奠定坚实基础。
培训特色
1.理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行
2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究
3.通过全面知识理解、专题技能和实践结合的授课方式
日程安排
时间 | 课程模块 | 课程内容 |
第一天 上午 | 大数据技术基础 | 大数据的产生背景、发展历程 大数据和云计算的关系 大数据应用需求及潜在价值分析 业界最新的大数据技术发展态势与应用趋势 大数据项目的技术选型与架构设计 “互联网+”时代下的电子商务、制造业、零售批发业、电信运营商、互联网金融业、网上银行、电子政务、移动互联网、教育信息化等行业应用实践与应用案例剖析 |
业界主流的大数据技术产品与项目解决方案 | 国内外主流的大数据解决方案介绍 当前大数据解决方案与传统数据库方案的剖析比较 Apache大数据平台方案剖析 CDH大数据平台方案剖析 HDP大数据平台方案剖析 开源的大数据生态系统平台剖析 | |
Hadoop大数据平台剖析 | Hadoop的发展历程及产业界的实际应用介绍 Hadoop大数据平台架构 基于Hadoop平台的PB级大数据存储管理与分析处理的工作原理与机制 Hadoop的核心组件剖析 | |
第一天 下午 | 大数据分布式存储系统原理及其应用实践 | 分布式文件系统HDFS的简介 HDFS系统的主从式平台架构和工作原理 HDFS核心组件技术讲解 基于HDFS的大型存储系统应用开发实战 HDFS集群的安装、部署、配置与性能优化实践 HDFS与Linux NFS3交互技术及本地化部署应用实践 分布式键值存储系统的平台架构、核心技术及应用开发 PB级大数据存储项目的案例分析 |
大数据MapReduce与Yarn并行处理平台 | MapReduce并行计算模型 MapReduce作业执行与调度技术 第二代大数据计算框架Yarn的工作原理及DAG并行执行机制 MapReduce应用开发环境的部署，及大数据并行处理应用程序开发 MapReduce高级编程技巧与性能优化实践 MapReduce与Yarn大数据分析处理案例分析 | |
Hadoop应用实践操作训练 | 部署与配置HDFS，熟练操作HDFS SHELL，HDFS与NFS操作，及HDFS API开发实践 部署与配置MapReduce与Yarn及其开发实践 Hadoop的Linux二次开发环境部署与配置 | |
第二天 上午 | HBase分布式数据库管理系统 | NoSQL数据库与NewSQL数据库技术介绍，及其在半结构化和非结构化大数据方面的应用实践 HBase分布式数据库简介、数据模型及工作原理 HBase分布式数据库集群的平台架构和关键技术剖析 HBase应用项目开发技巧，及客户端开发实战 HBase表设计与数据操作及数据库管理API调用 HBase集群的安装部署与配置优化 ZooKeeper分布式协调服务系统的工作原理、平台架构、集群部署与配置应用实战 HBase集群的运维与监控管理 |
HBase半结构化数据管理应用实践操作训练 | 部署与配置HBase集群及HBase的性能优化 部署与配置ZooKeeper分布式集群 构建HBase开发环境 HBase数据库操作及项目实践 | |
第二天 下午 | Hive大型数据仓库集群平台及其应用实践 | 基于Hadoop的大型分布式数据仓库基础知识，HIVE在行业中的数据仓库应用案例 Hive大数据仓库简介及应用介绍 Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析 Hive Server的工作原理、机制与应用 Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化 Hive应用开发技巧 Hive SQL剖析与应用实践 Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客户端操作技巧 Hive数据仓库报表设计 Hive JDBC与ODBC的工作原理与实现机制 Hive HWI、CLI客户端操作及UDF应用实践 |
Mahout大数据分析挖掘平台及其应用实践 | Mahout集群的安装部署与配置优化 Mahout实现客户分析，广告分析，日志分析，规律预测，关联分析，定向推荐等应用程序的开发与应用实战 Mahout性能优化与分析挖掘算法参数的优化技巧 | |
Hive数据仓库与Mahout数据挖掘平台的应用实践操作训练 | 部署与配置HIVE集群，及HIVE性能调优 构建HIVE开发环境 HIVE数据仓库操作及项目实践 实现Mahout与Hadoop HBase的应用集成，实现日志数据分析挖掘项目的应用实践 | |
第三天 上午 | Spark大数据实时处理平台剖析 | Spark的发展历程及业界的实际应用介绍 Spark实时大数据处理平台架构 Spark RDD内存弹性分布式数据集的工作原理与机制 Spark的核心组件剖析 基于Spark的实时数据仓库与实时分析挖掘处理在行业中的应用实践案例 |
基于Spark的实时数据仓库和实时数据分析挖掘处理平台的实现机制，及SparkSQL，Spark Streaming，MLib，GraphX，SparkR的应用实践 | 内存计算模型和实时处理技术介绍 Spark中各个分布式组件的处理框架及工作原理 Spark SQL实时数据仓库的实现原理机制及应用实践 Spark Streaming流式数据实时处理机制及应用实践 Spark MLib实时机器学习算法应用实践与案例应用 Spark GraphX实时图数据处理应用实践与社交网络分析应用案例 SparkR的实现原理与应用实践 Spark组件的应用编程开发实战 Spark与Hadoop的集成解决方案实践 | |
Spark平台与各个组件的实践操作训练 | 部署与配置Spark集群，及Spark性能调优 构建Spark开发环境 Spark程序运行及操作 Spark SQL应用操作实训 Spark Streaming应用操作实训 Spark MLib应用操作实训 Spark GraphX应用操作实训 SparkR应用操作实训 Spark与HBase集成数据分析实验实训 | |
第三天下午
第四天 | Storm流式数据处理平台架构及其应用实践 | Storm流式处理系统的平台架构和工作原理 Storm关键技术剖析 Storm集群安装部署与配置优化 Storm日志流数据分析项目应用实战 Storm和Hadoop，Spark的应用集成项目实践 |
大数据智能化ETL操作工具及Hadoop集群运维监控工具平台应用 | Hadoop与DBMS之间数据交互工具的应用 Sqoop导入导出数据的工作原理及Sqoop集群安装部署与配置 Kettle集群的平台架构、核心技术工作原理及应用案例 Kettle大数据ETL工具的部署与配置及应用实战 利用Sqoop实现MySQL与Hadoop集群之间的数据导入导出交互程序 Hadoop大数据运维监控管理系统HUE平台的安装部署与应用配置 Hadoop运维管理监控系统Ambari平台的安装部署与应用配置 Hadoop集群运维系统Ganglia, Nagios的安装部署与应用配置 | |
大数据分布式采集与分布式消息订阅系统及其应用实践（可选） | Flume-NG数据采集系统的数据流模型、平台架构、集群部署与配置应用实战 Kafka分布式消息订阅系统的应用介绍、平台架构、集群部署与配置应用实战 | |
内存数据库管理系统及其应用实践（可选） | Impala实时查询系统平台架构、核心关键技术剖析 Impala实时查询系统的部署与应用开发实践 Redis内存数据库集群架构及核心技术剖析 Redis集群的部署与应用开发实战与案例分析 | |
Cassandra数据管理系统应用实践（可选） | Cassandra集群的平台架构及核心关键技术 Cassandra一致性哈希算法与数据对象分布策略 Cassandra集群的安装部署与配置优化 Cassandra应用开发实战与案例分析 | |
大数据项目应用完整实践与咨询讨论 | 根据讲师布置的实际应用案例，开展大数据完整项目部署设计和应用开发实践 大数据项目的需求分析、应用实施及解决方案分享咨询与交流讨论 | |
学习考核与行业经验交流 | ||
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