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課程目錄:Cloudera數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
4401 人關(guān)注
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課程大綱:

          Cloudera數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

 

 

 

1.Hadoop基礎(chǔ)知識 ●Hadoop動機(jī) ●Hadoop概覽 ●數(shù)據(jù)存儲:HDFS ●分布式數(shù)據(jù)處理:
YARN、MapReduce和Spark ●數(shù)據(jù)處理與分析:Pig、Hive和Impala ●數(shù)據(jù)集成:Sqoop ●其它的Hadoop數(shù)據(jù)工具 ●練習(xí)分析場景說明
2.Pig簡介 ●Pig是什么 ●Pig的特點(diǎn) ●Pig使用案例 ●與Pig的交互
3.Pig基本數(shù)據(jù)分 ●PigLatin語法 ●加載數(shù)據(jù) ●簡單數(shù)據(jù)類型 ●字段定義 ●數(shù)據(jù)輸出 ●架構(gòu)查看 ●數(shù)據(jù)篩選和排序 ●常用函數(shù)
4.使用Pig處理復(fù)雜的數(shù)據(jù) ●數(shù)據(jù)存儲格式 ●復(fù)合/嵌套數(shù)據(jù)類型 ●數(shù)據(jù)分組 ●復(fù)雜數(shù)據(jù)內(nèi)置函數(shù) ●遍歷分組數(shù)據(jù)
5.Pig多數(shù)據(jù)集操作 ●數(shù)據(jù)集合并技術(shù) ●在Pig中聯(lián)接數(shù)據(jù)集 ●集合運(yùn)算 ●拆分?jǐn)?shù)據(jù)集
6.Pig故障診斷和性能優(yōu)化 ●Pig故障排除 ●日志 ●使用Hadoop的WebUI ●數(shù)據(jù)采樣及調(diào)試 ●性能概述 ●了解執(zhí)行計劃 ●提高Pig作業(yè)性能的技巧
7.Hive和Impala簡介 ●什么是Hive ●什么是Impala ●為什么使用Hive和Impala ●架構(gòu)和數(shù)據(jù)存儲 ●Hive及Impala與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的比較 ●Hive使用案例
8.使用Hive和Impala進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢 ●數(shù)據(jù)庫和表 ●基本的Hive和Impala查詢語言語法 ●
數(shù)據(jù)類型 ●使用Hue來執(zhí)行查詢 ●使用Beeline(HiveShell) ●使用ImpalaShell
9.Hive及Impala數(shù)據(jù)管理 ●數(shù)據(jù)存儲 ●創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表 ●加載數(shù)據(jù) ●修改數(shù)據(jù)庫和表 ●
使用視圖簡化查詢 ●存儲查詢結(jié)果10.數(shù)據(jù)存儲和性能 ●對表進(jìn)行分區(qū) ●分區(qū)表的數(shù)據(jù)加載 ●
何時使用分區(qū) ●文件格式的選取 ●使用Avro及Parquet文件格式
11.使用Hive和Impala進(jìn)行關(guān)系數(shù)據(jù)分析 ●連接數(shù)據(jù)集 ●常見的內(nèi)置函數(shù) ●聚合和窗口函數(shù)
12.復(fù)雜數(shù)據(jù)類型 ●在Hive里使用復(fù)雜數(shù)據(jù) ●在Impala里使用復(fù)雜數(shù)據(jù)
13.使用Hive及Impala分析文本數(shù)據(jù) ●在Hive及Impala里使用正則表達(dá)式 ●在Hive里通過SerDe加載處理文本 ●情感分析及n-gram
14.Hive優(yōu)化 ●了解查詢性能 ●Bucketing(分桶) ●索引數(shù)據(jù) ●HiveonSpark
15.Impala優(yōu)化 ●Impala如何執(zhí)行查詢 ●改善Impala性能
16.擴(kuò)展Hive及Impala ●使用SerDe加載特殊格式文件 ●通過定制腳本來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù) ●用戶自定義函數(shù) ●參數(shù)化查詢
17.選擇好工具 ●比較Pig、Hive、Impala和關(guān)系數(shù)據(jù)庫該選擇哪一個