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                     Hadoop大數據分析高級培訓班
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                 堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。
             上課時間和地點
          上課地點:【上!浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
          近開課時間(周末班/連續班/晚班)
          Hadoop大數據開課時間:2022年10月10日.(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!)
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             質量保障

                  1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                  2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
                  3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

             課程進度安排
          課程大綱

          Hadoop大數據分析高級培訓班

          課程內容:

          (一)基礎理論部分
          1.數據分析基礎
          (1)數據分析過程概述
          (2)概率論與數據統計
          (3)抽樣估計與假設檢驗
          (4)方差分析與回歸分析

          2.java基礎
          (1)JDK的安裝配置,Java基本知識、數據類型以及基本語法
          (2)Eclipse的編程入門
          (3)面向對象的思想基本介紹,類、對象、接口、封裝、繼承
          (4)Java的集合類——數組、Set、List、Map、Queue
          (5)異常處理——Checked Exception、Unchecked Exception,如何通過異常信息捕獲錯誤
          (6)Java的垃圾回收機制以及多線程簡介
          (7)Java的文件操作、包的概念及如何打包
          (8)數據庫基礎知識及SQL語法
          (9)基于servlet技術的B/S應用開發及代碼實現案例詳解

          3.linux基礎
          (1)linux的介紹
          (2)Linux入門:選擇合適的Linux發行版、如何安裝Linux
          (3)linux操作系統命令及使用命令編輯文件
          (4)Linux下SSH命令使用方法詳解

          (二)hadoop理論課程
          1.hadoop安裝配置及運行機制解析
          本節是大數據分析的環境搭建課程,屬于操作型課程,主要講述如何在linux單機上面安裝hadoop的偽分布模式,在linux集群上面安裝hadoop集群。對于不熟悉linux的同學,課程中會簡單的講解常用的linux命令。這兩種是必須要掌握的。通過講師手把手、面對面的交流,教會學員自己搭建一個真實的hadoop環境,在此環境下運行hadoop自帶的小程序。主要內容包括:

          (1)從google的三篇大數據論文說起
          (2)Hadoop 概念、版本、歷史
          (3)Hadoop 偽分布及集群的詳細安裝步驟
          (4)三個hadoop自帶的小例子帶你進入hadoop的世界
          (5)使用如何通過命令行和瀏覽器觀察hadoop的運行過程
          (6)介紹hadoop的安全模式
          (7)如何查看日志信息

          2.Hadoop分布式文件系統深入剖析
          本節將對hadoop架構的分布式文件系統HADFS進行深入的分析,hdfs是所有hadoop系統的基礎,它是hadoop的核心內容之一。主要的內容包括:

          (1)深度分析google的Google GFS 文件系統,一個面向大規模數據密集型應用的、可伸縮的分布式文件系統。
          (2)HDFS的概念及設計
          (3)Hdfs體系結構及運行機制詳述
          (4)NameNode、DataNode、SecondaryNameNode的作用及運行機制
          (5)block 的劃分原理、存儲方式和配置文件
          (6)hdfs的備份機制和文件管理機制
          (7)HDFS文件系統的常用命令
          (8)使用命令及JAVA語句操作hdfs中的文件
          (9)rpc機制簡介及HADFS中的rpc通信

          3.MapReduce理論及實戰
          (1)深度分析google的MapReduce編程模型
          (2)hadoop中的MapReduce工作原理
          (3)通過演示單詞計數程序,詳細講述mapreduce運行過程中類的調用過程
          (4)詳細講述如何覆蓋 Mapper 功能、如何覆蓋 Reducer 功能。
          (5)MapReduce job的生命周期中job提交、task分發和task執行
          (6)MapReduce中block 的調度及作業分配機制
          (7)講解hadoop的計數器、排序、分組等算法
          (8)通過一個小的應用,詳細介紹如何在eclipse中編寫MapReduce程序,打包成可在hadoop上運行的jar,并在集群上運行
          (9)詳細講解運行結果的分析

          4.hadoop生態環境介紹
          (1)Hbase簡介,包括HBase的基礎概念 、數據模型、存儲模型及hbase的偽分布和集群的安裝
          (2)ZooKeeper簡介,包括ZooKeeper的安裝、運行及示例
          (3)Pig簡介,包括Pig的安裝、運行及示例
          (4)Hive簡介,包括Hive的安裝、運行及示例
          (5)sqoop簡介,包括Sqoop介紹、命令、原理及流程
          (6)nosql簡介,包括nosql的概念、種類及發展趨勢

          (三)大數據分析思想、工具及實戰案例
          1.大數據分析思想介紹
          (1)大數據分析的前世今生
          (2)幾種典型的大數據架構分析
          (3)大數據分析過程描述
          (4)大數據時代的數據分析思想的變革

          2.Mahout,大數據分析的急先鋒
          Mahout 是 Apache SoftwareFoundation(ASF)旗下的一個開源項目,它通過和hadoop配合,實現在推薦、分類等領域中的大數據分析。
          (1)Mahout的下載、安裝與部署
          (2)UCI經典數據集介紹
          (3)使用經典數據集測試和運行Mahout實現的算法
          (4)主要算法包括:kmeans算法、canopy算法、dirichlet 算法和meanshift算法

          3.RHadoop,R語言從小數據分析到大數據分析的化麗轉身
          (1)R語言簡介
          (2)安裝并運行RHadoop
          (3)RHadoop的邏輯結構
          (4)Rhadoop實戰案例—word cout
          (5)與hadoop word count 函數比較分析

          4.大數據分析項目案例

           
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          .(2014年7月11)..................................................................................................
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