鲲鹏云大数据服务-漯河职院
面向鲲鹏云架构的大数据系统部署与基础应用，内容设置上循序渐进，按照人才成长规律与职业技能路径，结合华为大数据认证技能标准规划，从典型的Hadoop和Spark大数据分析知识体系，逐步过渡到不同底层架构、灵活多变的大数据应用场景，精准培养适应鲲鹏应用企业的大数据工程师。
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特惠
难度：初级 时长： 18 节 28 小时 已有 0 人报名
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课程介绍
| 课程大纲：
第一章 大数据技术概述
第二章 Hadoop与鲲鹏大数据架构
第三章 分布式协调系统与非关系型数据库
第四章 数据离线处理
第五章 Spark生态圈
第六章 数据采集
第七章 鲲鹏Bigdata pro综合案例
第八章 鲲鹏社区
综合实训
| 课程计划安排：
| 《鲲鹏云大数据服务与基础应用》理论+实训(64课时) | ||||
| 建议前置课程：Linux操作系统(必修) | ||||
| 星期 | 日期 | 课程内容 | 授课形式 | 课时 |
| 周三 | 11月25日 | 1.1 大数据基本概念与定义 1.2 大数据的技术演进 1.3 大数据的行业发展与需求 | 理论+实验 | 4 |
| 2.1 Hadoop三大组件介绍 2.2 鲲鹏大数据存储架构原理 2.3 鲲鹏Volcano智能调度框架原理 | 4 | |||
| 周四 | 11月26日 | 2.4 鲲鹏云服务基础介绍 2.5 鲲鹏Bigdata pro之Hadoop集群部署 | 理论+实验 | 4 |
| 2.6 鲲鹏Bigdata pro之HDFS基础操作与运维 2.7 鲲鹏Bigdata Pro环境搭建技术难点分析 | 4 | |||
| 周五 | 11月27日 | 3.1 Zookeeper概述及原理 3.2 Zookeeper常用场景分析 3.3 HBase概述及核心思想 | 理论+实验 | 4 |
| 3.4 HBase读写关键机制 3.5 鲲鹏Bigdata pro之HBase集群部署 4.1 Hive概述 4.2 Hive功能与架构 | 4 | |||
| 周六 | 11月28日 | 4.3 鲲鹏Bigdata pro之Hive集群部署 4.4 Hive基本操作 5.1 Spark概述及原理 | 理论+实验 | 4 |
| 5.2 Spark SQL 5.3 Spark Streaming 5.4 Spark Structured Streaming 5.5 鲲鹏Bigdata pro之Spark集群部署 | 4 | |||
| 周六 | 12月5日 | 6.1 Flume与Kafka介绍 6.2 Flume与Kafka工作原理 6.3 Flume与kafka关键特性 | 理论+实验 | 4 |
| 6.4 Flume与Kafka区别与应用场景 6.5 鲲鹏Bigdata pro之Flume、Kafka集群部署 | 4 | |||
| 周日 | 12月6日 | 7.1 大数据日志分析综合项目分析（1） | 理论+实验 | 4 |
| 7.1 大数据日志分析综合项目分析（2） 8.1 鲲鹏社区介绍 8.2 鲲鹏社区云端实验室实操 | 4 | |||
周六 （综合实训） | 12月12日 | 1.1 网站流量分析项目概述； 1.2 网站维度指标讲解； 1.3 功能模块讲解； 1.4 数据准备； 1.5 实体表的设计； 1.6 会话(session)表； 1.7 最终模型； | 实验 | 4 |
| 2.1 基础知识回顾与巩固； | 4 | |||
周日 （综合实训） | 12月13日 | 3.1 鲲鹏Bigdata pro环境概述； 3.2 鲲鹏服务器与OBS的购买； 3.3 安装JDK8； 3.4 编辑工具的安装（IDEA）； 3.5 Maven的安装与配置； 3.6 Hadoop集群部署； 3.7 Spark集群部署； | 实验 | 4 |
| 4.1 业务功能代码实现 4.2 打包项目到集群运行 4.3 性能调优及真实场景分析 4.4 真实项目团队分析 4.5 实训课程回顾与交流 | 4 | |||
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