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          大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用培訓(xùn)

課程導(dǎo)引

課程導(dǎo)語

第1章 大數(shù)據(jù)概述

1.1 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用（上）

1.1 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用（下）

1.2 大數(shù)據(jù)基本概念

1.3 數(shù)據(jù)處理及發(fā)展

1.4 大數(shù)據(jù)的特征與1.5 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)

第2章 Hadoop基礎(chǔ)

2.1 Hadoop概述

2.2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

2.3 Hadoop系統(tǒng)架構(gòu)

2.4 Hadoop應(yīng)用架構(gòu)

第3章 HDFS分布式文件系統(tǒng)

3.1 HDFS概述

3.2 HDFS基本組成與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

3.3 HDFS數(shù)據(jù)流

3.4 HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理

3.5 HDFS應(yīng)用實(shí)例

第4章 HBase分布式數(shù)據(jù)庫

4.1 HBase概述

4.2 HBase數(shù)據(jù)模型

4.3 HBase的應(yīng)用實(shí)例

第4章 HBase分布式數(shù)據(jù)庫-測(cè)驗(yàn)

第5章 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫工具

5.1 Hive概述

5.2 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫基本操作

5.3 Hive應(yīng)用實(shí)例

第5章 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫工具測(cè)驗(yàn)

第6章 MapReduce編程模型

6.1 MapReduce概述

6.2 MapReduce的工作流程

第6章 MapReduce編程模型

第7章 Spark計(jì)算引擎

7.1 Spark概述（上）

7.2 Spark概述（下）

7.3 RDD

第7章 Spark計(jì)算引擎

第8章 大數(shù)據(jù)可視化

8.1 大數(shù)據(jù)可視化概述

8.2 大數(shù)據(jù)可視化常用圖例

8.3 大數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)方法

8.4 大數(shù)據(jù)可視化常用工具

可視化概念測(cè)試