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为了保证培训效果,增加互动环部份,我们坚持小班授部份,每期报名人数限3到5人,多余人员安排到下一期进行。 |
上部份间和地点 |
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开部份间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服! |
实验设备 |
,部份: 共5 部份,30学时
,外地学员:代理安排食宿(需提前预定)
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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1、手把手教你在本地搭建大数据集群
2、掌握大数据核心技术(Hadoop + Spark)
3、大数据实时流计算解决方案(Flume + Kafka + Spark Streaming)
4、使用Hive、Hbase等技术构建企业级大数据数据仓库
5、洞穿用户行为大数据分析项目实战
第一 部份:大数据基础之Java入门
第一章:Oracle数据库
第二章:java8编程入门
第三章:java8面向对象
第四章:java8高级编程
第五章:深入java虚拟机
第六章:java业务分析设计实例
第二 部份:大数据基础之Linux知识
第一章:虚拟机知识
第二章:Linux shell基础命令
第三 部份:大数据入门(技术和思想上入门
第一章:大数据介绍
第二章:Zookeeper
第三章:分布式存储HDFS
第四章:分布式计算MapReduce
第五章:分布式资源管理Yarn
第四 部份:大数据高效存储之Hbase
第一章:Hbase应用实战
第二章:Hbase运维相关
第五 部份:Scala语言学习
第一章:认识Scala
第二章:十二步体验Scala
第三章:Scala面向对象编程基础
第四章:Scala函数式编程基础
第五章:模式匹配
第六章:隐式系统
第七章:类型系统
第八章:集合框架
第六 部份:大数据高效计算之Spark
第一章:正确理解Spark
第二章:Spark Core 之 RDD API
第三章:Spark Core之正确提交Spark应用
第四章:Spark Core之Schedulers On Driver
第五章:Spark SQL的前世今生以及未来
第六章:玩转Spark SQL
第七章:Spark Streaming编程模型
第八章:Spark Streaming性能与稳定
第九章:Spark Streaming容错与语义
第十章:Flume + Kafka + Spark Streaming
第七 部份:大数据数据仓库构建
第一章:Spark SQL with Hive
第二章:Hive
第三章:Impala
第四章:Sqoop
第五章:CDH安装
第六章:Data Warehouse
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