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1. 大數(shù)據(jù)高級培訓(xùn)
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   課程目標(biāo)：
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   通過該課程的學(xué)習(xí)，會(huì)對大數(shù)據(jù)離線計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算的企業(yè)級構(gòu)架有清晰的理解以及對常用的成熟的大數(shù)據(jù)開源項(xiàng)目從原理到使用有深入的理解。
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   實(shí)時(shí)計(jì)算的項(xiàng)目常用組合為Flume(數(shù)據(jù)采集) + Kafka(高可用高并發(fā)分布式消息隊(duì)列) + spark streaming(流式計(jì)算) + hbase(分布式列式存儲數(shù)據(jù)庫，億級行百萬列毫秒級查詢)
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   離線計(jì)算項(xiàng)目常用組合為分布式文件存儲HDFS，資源調(diào)度器、分布式計(jì)算框架MapReduce、數(shù)據(jù)倉庫Hive。
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   課程大綱：
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   主題
   內(nèi)容
   離線計(jì)算：
   Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈、分布式存儲HDFS、資源管理
   大數(shù)據(jù)生態(tài)圈介紹
   開源相關(guān)項(xiàng)目說明以及每個(gè)項(xiàng)目的用途
   實(shí)時(shí)計(jì)算整體構(gòu)架詳解
   離線計(jì)算整體構(gòu)架詳解
   分布式文件系統(tǒng)HDFS是什么
   HDFS的體系結(jié)構(gòu)
   HDFS高可用集群原理詳解
   HDFS如何使用
   資源管理器介紹以及構(gòu)架
   資源管理器核心組件詳解
   資源調(diào)度器詳解?
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   離線計(jì)算：
   Hadoop MapReduce&Hive
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   分布式計(jì)算MapReduce介紹
   MapReduce整體流程
   MapReduce實(shí)例
   數(shù)據(jù)倉庫工具Hive介紹
   Hive模型介紹：數(shù)據(jù)庫、表、分區(qū)、高級函數(shù)
   Hive元數(shù)據(jù)介紹
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   實(shí)時(shí)計(jì)算：
   數(shù)據(jù)采集Flume、分布式消息隊(duì)列Kafka
   實(shí)時(shí)計(jì)算整體構(gòu)架設(shè)計(jì)
   Flume是什么以及體系結(jié)構(gòu)介紹
   Flume組件介紹：agent、source、channel、sink
   Flume高可用拓?fù)浣榻B
   Kafka體系結(jié)構(gòu)詳解
   Kafka核心概念
   Kafka高可用高并發(fā)原理
   Kafka生產(chǎn)者消費(fèi)者
   Flume寫入kafka
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   實(shí)時(shí)計(jì)算：
   spark streaming流式計(jì)算、HBase分布式列存儲
   spark是什么以及體系結(jié)構(gòu)
   彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD
   spark streaming流式計(jì)算體系結(jié)構(gòu)
   spark steaming讀取kafka
   spark算子詳解
   HBase存儲數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)
   Hbase的高可用
   HBase數(shù)據(jù)模型詳解
   HBase毫秒級查詢
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