班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號) |
為了保證培訓(xùn)效果,增加互動環(huán)部份,我們堅(jiān)持小班授部份,每期報(bào)名人數(shù)限3到5人,多余人員安排到下一期進(jìn)行。 |
上部份間和地點(diǎn) |
上部份地點(diǎn):【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)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(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/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(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開部份間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日 |
實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
,部份: 共5 部份,30學(xué)時(shí)
,外地學(xué)員:代理安排食宿(需提前預(yù)定)
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★ |
質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。 |
課程大綱 |
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1、手把手教你在本地搭建大數(shù)據(jù)集群
2、掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù)(Hadoop + Spark)
3、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算解決方案(Flume + Kafka + Spark Streaming)
4、使用Hive、Hbase等技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫
5、洞穿用戶行為大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
第一 部份:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之Java入門
第一章:Oracle數(shù)據(jù)庫
第二章:java8編程入門
第三章:java8面向?qū)ο?br>
第四章:java8高級編程
第五章:深入java虛擬機(jī)
第六章:java業(yè)務(wù)分析設(shè)計(jì)實(shí)例
第二 部份:大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之Linux知識
第一章:虛擬機(jī)知識
第二章:Linux shell基礎(chǔ)命令
第三 部份:大數(shù)據(jù)入門(技術(shù)和思想上入門
第一章:大數(shù)據(jù)介紹
第二章:Zookeeper
第三章:分布式存儲HDFS
第四章:分布式計(jì)算MapReduce
第五章:分布式資源管理Yarn
第四 部份:大數(shù)據(jù)高效存儲之Hbase
第一章:Hbase應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
第二章:Hbase運(yùn)維相關(guān)
第五 部份:Scala語言學(xué)習(xí)
第一章:認(rèn)識Scala
第二章:十二步體驗(yàn)Scala
第三章:Scala面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)
第四章:Scala函數(shù)式編程基礎(chǔ)
第五章:模式匹配
第六章:隱式系統(tǒng)
第七章:類型系統(tǒng)
第八章:集合框架
第六 部份:大數(shù)據(jù)高效計(jì)算之Spark
第一章:正確理解Spark
第二章:Spark Core 之 RDD API
第三章:Spark Core之正確提交Spark應(yīng)用
第四章:Spark Core之Schedulers On Driver
第五章:Spark SQL的前世今生以及未來
第六章:玩轉(zhuǎn)Spark SQL
第七章:Spark Streaming編程模型
第八章:Spark Streaming性能與穩(wěn)定
第九章:Spark Streaming容錯與語義
第十章:Flume + Kafka + Spark Streaming
第七 部份:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建
第一章:Spark SQL with Hive
第二章:Hive
第三章:Impala
第四章:Sqoop
第五章:CDH安裝
第六章:Data Warehouse
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