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大数据实战研习课
  • 大数据实战研习课
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  • 学习本课程,可以帮助大家理解、熟悉大数据的整体技术架构,能够搭建自己的大数据集群环境,能够独立完成项目,能规划大数据发展方向的线路以及学会自我学习前沿技术,达到快速入门大数据的目的。
  • 600.00
  • 有效期:Jul 31, 2030 (在此之前可反复观看)
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课程介绍 课程目录 1课程评价

课程简介

一、课程开始的目的


开展课程的主要目的,主要是为了开阔老师们的知识面、提升师资实践教学水平、缓解各高校大数据教师教学压力


二、本课程适合谁来听?


本科、高职院校教师,对大数据感兴趣的零基础人员,高校学生


三、课程大纲


前置章节之大数据学习指导与集群搭建

大数据学习指导与博文推荐

福利一:Centos7搭建大数据环境之虚拟机创建及NAT网络设置

福利二:Centos7搭建大数据环境之用户创建及虚拟机克隆

第一章 基础知识储备

环境准备与XShell的安装与使用

域名映射与免密码登录

第二章 HDFS

JDK与Hadoop的安装

HDFS理论与实践操作

Java API实现读写HDFS

课程目标总结

第三章 MapReduce与YARN

MapReduce、YARN的安装与配置及例子执行

IDEA实现MaprReduce单词计数案例实操

第四章 Zookeeper与HBase

Zookeeper与HBase讲解及实操

HBase的WebUI及效果展示

第五章 Flume、Kafka、Storm

Flume的安装与配置及采集数据到HDFS实操

Kafka的安装与配置

Flume讲解及实操讲解

Kafka讲解及实操讲解

Storm原理讲解

第六章 HDFS

Spark生态圈讲解及RDD讲解

Spark集群的部署及实操内置Wordcount案例

Spark shell、RDD、Spark SQL实操

第七章 项目实战

项目一:数据仓库讲解及电影评分分析项目讲解

项目一:电影评分分析项目讲解及业务实现

项目一:业务实现及回顾培训内容

项目二:飞机延误预测项目讲解及实操


四、课程主要讲解哪些内容


内容囊括但不仅限于大数据开发、大数据运维、大数据可视化、大数据挖掘、数据仓库、ETL、机器学习等知识点,涉及技术栈包括但不限于:Hadoop技术生态圈(HDFS, YARN, MapReduce, Zookeeper, Hive, HBase, Storm, Flume, Kafka等)、Spark技术生态圈(Scala语言, Spark RDD, Spark SQL,机器学习等)、数据可视化部分(ECharts、DataV、Zeppelin等),还包括学习指导、博文推荐、搭建虚拟机大数据集群环境等等。


五、学习课程后,可以获得什么


能够理解、熟悉大数据的整体技术架构,能够搭建自己的大数据集群环境,能够独立完成项目,能规划大数据发展方向的线路以及学会自我学习前沿技术,达到快速入门大数据的目的。