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             ZeroMQ開(kāi)發(fā)工程師培訓(xùn)班
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Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)課時(shí)間:2025年5月19日....--即將開(kāi)課--...............................(歡迎您垂詢(xún),視教育質(zhì)量為生命!)
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        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(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(huì)。

   課程進(jìn)度安排
課程大綱

ZeroMQ開(kāi)發(fā)工程師培訓(xùn)班

課程內(nèi)容:

(一)基礎(chǔ)理論部分
1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
(1)數(shù)據(jù)分析過(guò)程概述
(2)概率論與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
(3)抽樣估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
(4)方差分析與回歸分析

2.java基礎(chǔ)
(1)JDK的安裝配置,Java基本知識(shí)、數(shù)據(jù)類(lèi)型以及基本語(yǔ)法
(2)Eclipse的編程入門(mén)
(3)面向?qū)ο蟮乃枷牖窘榻B,類(lèi)、對(duì)象、接口、封裝、繼承
(4)Java的集合類(lèi)——數(shù)組、Set、List、Map、Queue
(5)異常處理——Checked Exception、Unchecked Exception,如何通過(guò)異常信息捕獲錯(cuò)誤
(6)Java的垃圾回收機(jī)制以及多線程簡(jiǎn)介
(7)Java的文件操作、包的概念及如何打包
(8)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)及SQL語(yǔ)法
(9)基于servlet技術(shù)的B/S應(yīng)用開(kāi)發(fā)及代碼實(shí)現(xiàn)案例詳解

3.linux基礎(chǔ)
(1)linux的介紹
(2)Linux入門(mén):選擇合適的Linux發(fā)行版、如何安裝Linux
(3)linux操作系統(tǒng)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(yùn)行機(jī)制解析
本節(jié)是大數(shù)據(jù)分析的環(huán)境搭建課程,屬于操作型課程,主要講述如何在linux單機(jī)上面安裝hadoop的偽分布模式,在linux集群上面安裝hadoop集群。對(duì)于不熟悉linux的同學(xué),課程中會(huì)簡(jiǎn)單的講解常用的linux命令。這兩種是必須要掌握的。通過(guò)講師手把手、面對(duì)面的交流,教會(huì)學(xué)員自己搭建一個(gè)真實(shí)的hadoop環(huán)境,在此環(huán)境下運(yùn)行hadoop自帶的小程序。主要內(nèi)容包括:

(1)從google的三篇大數(shù)據(jù)論文說(shuō)起
(2)Hadoop 概念、版本、歷史
(3)Hadoop 偽分布及集群的詳細(xì)安裝步驟
(4)三個(gè)hadoop自帶的小例子帶你進(jìn)入hadoop的世界
(5)使用如何通過(guò)命令行和瀏覽器觀察hadoop的運(yùn)行過(guò)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(tǒng)深入剖析
本節(jié)將對(duì)hadoop架構(gòu)的分布式文件系統(tǒng)HADFS進(jìn)行深入的分析,hdfs是所有hadoop系統(tǒng)的基礎(chǔ),它是hadoop的核心內(nèi)容之一。主要的內(nèi)容包括:

(1)深度分析google的Google GFS 文件系統(tǒng),一個(gè)面向大規(guī)模數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的、可伸縮的分布式文件系統(tǒng)。
(2)HDFS的概念及設(shè)計(jì)
(3)Hdfs體系結(jié)構(gòu)及運(yùn)行機(jī)制詳述
(4)NameNode、DataNode、SecondaryNameNode的作用及運(yùn)行機(jī)制
(5)block 的劃分原理、存儲(chǔ)方式和配置文件
(6)hdfs的備份機(jī)制和文件管理機(jī)制
(7)HDFS文件系統(tǒng)的常用命令
(8)使用命令及JAVA語(yǔ)句操作hdfs中的文件
(9)rpc機(jī)制簡(jiǎn)介及HADFS中的rpc通信

3.MapReduce理論及實(shí)戰(zhàn)
(1)深度分析google的MapReduce編程模型
(2)hadoop中的MapReduce工作原理
(3)通過(guò)演示單詞計(jì)數(shù)程序,詳細(xì)講述mapreduce運(yùn)行過(guò)程中類(lèi)的調(diào)用過(guò)程
(4)詳細(xì)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(fā)和task執(zhí)行
(6)MapReduce中block 的調(diào)度及作業(yè)分配機(jī)制
(7)講解hadoop的計(jì)數(shù)器、排序、分組等算法
(8)通過(guò)一個(gè)小的應(yīng)用,詳細(xì)介紹如何在eclipse中編寫(xiě)MapReduce程序,打包成可在hadoop上運(yùn)行的jar,并在集群上運(yùn)行
(9)詳細(xì)講解運(yùn)行結(jié)果的分析

4.hadoop生態(tài)環(huán)境介紹
(1)Hbase簡(jiǎn)介,包括HBase的基礎(chǔ)概念 、數(shù)據(jù)模型、存儲(chǔ)模型及hbase的偽分布和集群的安裝
(2)ZooKeeper簡(jiǎn)介,包括ZooKeeper的安裝、運(yùn)行及示例
(3)Pig簡(jiǎn)介,包括Pig的安裝、運(yùn)行及示例
(4)Hive簡(jiǎn)介,包括Hive的安裝、運(yùn)行及示例
(5)sqoop簡(jiǎn)介,包括Sqoop介紹、命令、原理及流程
(6)nosql簡(jiǎn)介,包括nosql的概念、種類(lèi)及發(fā)展趨勢(shì)

(三)大數(shù)據(jù)分析思想、工具及實(shí)戰(zhàn)案例
1.大數(shù)據(jù)分析思想介紹
(1)大數(shù)據(jù)分析的前世今生
(2)幾種典型的大數(shù)據(jù)架構(gòu)分析
(3)大數(shù)據(jù)分析過(guò)程描述
(4)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析思想的變革

2.Mahout,大數(shù)據(jù)分析的急先鋒
Mahout 是 Apache SoftwareFoundation(ASF)旗下的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目,它通過(guò)和hadoop配合,實(shí)現(xiàn)在推薦、分類(lèi)等領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)分析。
(1)Mahout的下載、安裝與部署
(2)UCI經(jīng)典數(shù)據(jù)集介紹
(3)使用經(jīng)典數(shù)據(jù)集測(cè)試和運(yùn)行Mahout實(shí)現(xiàn)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(yǔ)言從小數(shù)據(jù)分析到大數(shù)據(jù)分析的化麗轉(zhuǎn)身
(1)R語(yǔ)言簡(jiǎn)介
(2)安裝并運(yùn)行RHadoop
(3)RHadoop的邏輯結(jié)構(gòu)
(4)Rhadoop實(shí)戰(zhàn)案例—word cout
(5)與hadoop word count 函數(shù)比較分析

4.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目案例

 
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重慶培訓(xùn)基地
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.(2014年7月11)..................................................................................

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