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        1、培訓(xùn)過(guò)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(tīng)；
        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(huì)。

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(jí)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
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(kù)
第二章：java8編程入門
第三章：java8面向?qū)ο?br> 第四章：java8高級(jí)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(shí)
第一章：虛擬機(jī)知識(shí)
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(chǔ)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(chǔ)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(yǔ)言學(xué)習(xí)
第一章：認(rèn)識(shí)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(lái)
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(cuò)與語(yǔ)義
第十章：Flume + Kafka + Spark Streaming
第七 部份：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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