數(shù)據(jù)治理范圍 
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- 數(shù)據(jù)治理面臨的挑戰(zhàn)
 
- 數(shù)據(jù)的多元化
 
- 數(shù)據(jù)的復(fù)雜性
 
- 數(shù)據(jù)的完整性
 
- 數(shù)據(jù)生命周期管理
 
- 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理
 
- 數(shù)據(jù)集成方法
 
- 數(shù)據(jù)安全
 
- 數(shù)據(jù)湖架構(gòu)
 
- 基于大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)建模
 
- RMDBS數(shù)據(jù)的增量實時同步采集
 
 
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| 大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的運用 | 
- 大數(shù)據(jù)在國內(nèi)的使用介紹
 
- 離線計算框架介紹
 
- 流式計算框架介紹
 
- 內(nèi)存計算框架介紹
 
- 內(nèi)存流式計算介紹
 
- 大數(shù)據(jù)實時請求框架介紹
 
- 大數(shù)據(jù)在證券的案例介紹
 
- 大數(shù)據(jù)在銀行的案例介紹
 
 
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| 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)介紹 | 
- 分布式存儲—HDFS
 
- 分布式并行計算—MapReduce
 
- 基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫—Hive
 
- 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理—Hcatlog
 
- 集群管理工具—ambari
 
- 工作流工具—Oozie
 
- 數(shù)據(jù)的并行采集—Flume
 
- MapReduce腳本工具—Pig
 
- 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)遷移—Sqoop
 
- 資源管理平臺—Yarn
 
- 數(shù)據(jù)生命周期管理—Falcon
 
- 數(shù)據(jù)挖掘算法—Mahout
 
- 分布式統(tǒng)一服務(wù)—Zookeeper
 
- Hadoop安全工具—Knox
 
- 流式計算框架—Storm
 
- 內(nèi)存計算框架—Spark
 
- 數(shù)據(jù)挖掘框架—Mahout、Mllib和Graphx
 
 
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| 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理 | 
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- 元數(shù)據(jù)概念
 
- Hadoop平臺元數(shù)據(jù)處理面臨的問題
 
- Hcatalog介紹
 
- Hcatlog原理和架構(gòu)解析
 
- Hive與Hcatlog關(guān)系
 
- Hcatlog解決那些問題
 
- Hcatlog實戰(zhàn)
 
- 元數(shù)據(jù)注冊機制
 
- 基于Hadoop平臺元數(shù)據(jù)處理方案
 
 
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| 數(shù)據(jù)生命周期管理 | 
- 數(shù)據(jù)質(zhì)量
 
- 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
 
- 數(shù)據(jù)生命周期管理的重要性
 
- 數(shù)據(jù)生命周期的概念
 
- 開源Falcon解決那些問題<
 
- Falcon架構(gòu)和原理
 
- Falcon實戰(zhàn)
 
- Falcon+HDFS、Hive實戰(zhàn)
 
- Falcon+Oozie實戰(zhàn)
 
 
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| 大數(shù)據(jù)平臺安全 | 
- Hadoop平臺安全介紹
 
- HDFS2.0的ACLS介紹
 
- Hive安全介紹
 
- Hbase基于namespace的安全介紹
 
- Hadoop訪問安全控制Knox
 
- Knox的架構(gòu)和原理
 
- Knox與Kerberos介紹
 
- Ranger安全工具介紹
 
- Knox+Ranger整合控制Hadoop平臺的安全
 
- 基于Hadoop平臺的數(shù)據(jù)加密
 
 
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| 數(shù)據(jù)湖   | 
- 數(shù)據(jù)湖概念
 
- 數(shù)據(jù)湖解決那些問題
 
- 數(shù)據(jù)湖架構(gòu)
 
- 數(shù)據(jù)的整合
 
- 數(shù)據(jù)的landing zone功能
 
- 離線數(shù)據(jù)管理
 
- 流式數(shù)據(jù)管理
 
- RDBMS全量和增量數(shù)據(jù)實時采集
 
- Databus框架介紹
 
- Databus功能介紹
 
 
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| 數(shù)據(jù)分發(fā)系統(tǒng) | 
- NiFi的使用場景
 
- NiFi架構(gòu)和原理
 
- HDFS+NiFi實戰(zhàn)
 
- 使用Nifi來跟蹤數(shù)據(jù)分發(fā)
 
 
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| Think  big基于Hadoop平臺實戰(zhàn) | 
- 怎么快速迭代在Hadoop平臺開發(fā)
 
- Hadoop平臺設(shè)施的方法論
 
- 2個月快速基于Hadoop平臺開發(fā)步驟
 
- Hadoop平臺開發(fā)的難點
 
- Hadoop平臺開的注意點
 
- Hadoop平臺設(shè)施的流程
 
 
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| 大數(shù)據(jù)BI展現(xiàn)工具 | 
- Pentaho開源大數(shù)據(jù)BI工具介紹
 
- Talend開源大數(shù)據(jù)BI工具介紹
 
- 百度Echarts插件介紹
 
 
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| 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)案例分享 | 
- 淘寶大數(shù)據(jù)平臺深度解析
 
- 基于大數(shù)據(jù)平臺的實時營銷架構(gòu)
 
- 淘寶大數(shù)據(jù)推薦架構(gòu)介紹
 
- 大數(shù)據(jù)實時分析架構(gòu)
 
 
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