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北京大数据分析培训班 |  |
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课程信息
课程介绍
课程亮点0
第二阶段：HADOOP生态圈
特点
本阶段要求学员掌握大数据离线处理中的基本框架：HADOOP、ZOOKEEPER、HIVE、
FLUME、HBASE等。同时本阶段会深入讲解各个框架中设计到的部分算法和源码。
要求
掌握ZOOKEEPER的基本操作，了解ZOOKEEPER的源码和PAXOS算法
了解HADOOP发展历程，掌握HADOOP的分布式、高可用模式搭建
掌握HDFS的基本操作、原理和基本流程，了解HDFS的特点
掌握MAPREDUCE的SHUFFLE过程，掌握YARN的基本流程，了解YARN的常见优化
掌握FLUME的流动模型，了解FLUME的自定义组件
掌握HIVE的基本语法，了解HIVE的编译过程、自定义组件、优化过程
掌握HBASE的基本操作和原理，了解HBASE的常见优化
核心技能
ZOOKEEPER的搭建及基本操作
MAPREDUCE各组件及SHUFFLE过程
FLUME流动模型搭建、自定义组件
HBASE的搭建、基本操作、读写流程和优化
HDFS的基本操作、NAMENODE、DATANODE、读写流程
HIVE基本语法、自定义组件、编译过程及优化
完善的课程体系，涵盖市面主流大数据框架
第三阶段：SPARK生态圈
特点
本阶段要求学员掌握SCALA语言以及大数据常用实时框架KAFKA、SPARK等。在课程中
会讲解各个框架的源码及优化，辅助学员更好的理解和掌握各个框架。
要求
掌握SCALA的基本语法，熟悉SCALA的集合操作
掌握KAFKA的搭建以及操作，熟悉KAFKA的架构、数据策略等
掌握SPARK的搭建以及操作，熟悉SPARK中RDD、DAG、DATAFRAME、DATASET
等概念和操作
掌握SPARKSQL，熟悉自定义组件、大小表JOIN、表优化的问题
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