无码人妻一区二区三区A片,免费xxxx大片,娇妻性滛乱大交换

培訓目標：

通過該課程學習，洞悉Hadoop，NoSQL與Spark等技術(shù)的原理、架構(gòu)與技術(shù)手段；結(jié)合豐富實例掌握其設(shè)計與開發(fā)方法，以及掌握如軟件架構(gòu)、性能調(diào)優(yōu)等使用過程中的實用技巧；深入了解Hadoop，NoSQL，Spark體系中各成員，理解Hadoop，NoSQL，Spark成員各自的優(yōu)、缺點與正確適用場景，了解技術(shù)最新發(fā)展動向，能對Hadoop，NoSQL與Spark體系在學員企業(yè)、學員項目、學員研發(fā)中是否可用、如何定位以及如何使用做出正確判斷與學習，并且對如何結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)劃企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)得到相當?shù)膯l(fā)與收獲。

大數(shù)據(jù)時代關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)與應對	現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理技術(shù)綜述關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的核心特征主流關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn) 改進型關(guān)系數(shù)據(jù)庫
大數(shù)據(jù)技術(shù)綜述	大數(shù)據(jù)概念澄清大數(shù)據(jù)技術(shù)家族 NoSQL技術(shù)綜述最早的NoSQL---BDB Hadoop之Hbase與Facebook之Cassandra MongoDB與CouchDB Memcached與Redis 圖形數(shù)據(jù)庫Neo4j MapReduce 關(guān)系數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦海量分布式文件系統(tǒng) 大數(shù)據(jù)技術(shù)理論基礎(chǔ) CAP，BASE，ACID
Hadoop實用教程	Hadoop技術(shù)概論 Hadoop體系架構(gòu)總論 HDFS-工作原理與架構(gòu) 平民化的分布式計算MapReduce MapReduce工作原理與架構(gòu) Hadoop數(shù)據(jù)倉庫-Hive Hadoop NoSQL數(shù)據(jù)庫-HBase 工作流調(diào)度-Ooize 分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)--Zookeeper Hadoop部署 Hadoop版本介紹與選擇 Hadoop部署實踐 Hadoop安裝文件構(gòu)成與配置體系機器硬件建議配置系統(tǒng)環(huán)境配置基本參數(shù)配置與說明進程分布規(guī)劃與啟動分布式文件系統(tǒng)HDFS實用教程 HDFS操作 HDFS編程—文件讀寫 HDFS數(shù)據(jù)壓縮 HDFS技術(shù)要點 M MapReduce實用教程 MapReduce原理與架構(gòu) MapReduce編程方法 MapReduce實用技術(shù)要點 MapReduce排序與關(guān)聯(lián) MapReduce工作流 MapReduce調(diào)優(yōu) MapReduce2.0-YARN YARN的原理 YARN設(shè)計架構(gòu) YARN工作流程 YARN與MapReduce1.0比較 MapReduce實例講解普通實例高級實例 MapReduce高級數(shù)據(jù)分析（時間允許時） Hadoop數(shù)據(jù)倉庫Hive Hive編程 Hive環(huán)境部署與搭建 Hive工作機制 Hive語法與實踐其它ZooKeeper，Sqoop，Chukwa，Avro……
Hadoop技術(shù)分析	Hadoop MapReduce技術(shù)解析關(guān)于效率關(guān)于擴展性關(guān)于可靠性與可用性關(guān)于與關(guān)系數(shù)據(jù)庫關(guān)于適用的數(shù)據(jù)類型關(guān)于數(shù)據(jù)存儲與管理 Hadoop與關(guān)系數(shù)據(jù)庫 MapReduce與關(guān)系數(shù)據(jù)庫 Hive與MPP關(guān)系數(shù)據(jù)庫
NoSQL實用教程	NoSQL理論基礎(chǔ)---CAP與BASE深入分析 NoSQL實用教程 HBase實用教程 HBase原理 HBase實用安裝部署要點 HBase數(shù)據(jù)模型 HBase索引與關(guān)聯(lián)的實現(xiàn) HBase使用 HBase性能調(diào)優(yōu) HBase高級設(shè)計教程---如何真正用好HBase HBase與關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)合 NoSQL設(shè)計實例 HBase實現(xiàn)全屬性查詢 HBase實現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)管理 HBase與MapReduce結(jié)合示例 Facebook Cassandra介紹 MongoDB介紹圖數(shù)據(jù)庫Neo4J介紹
NoSQL技術(shù)分析	NoSQL技術(shù)手段總結(jié) 水平分割數(shù)據(jù)副本與讀寫一致性 In-Memory架構(gòu) MVCC 列存儲 COW NoSQL技術(shù)解析關(guān)于水平擴展性關(guān)于模式自由 NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論原則分析邏輯模型分析物理模型分析索引、事務(wù)與關(guān)聯(lián) 使用場景定位企業(yè)數(shù)據(jù)體系定位
Spark教程	Spark組成與體系架構(gòu) Spark原理 Spark與Hadoop Scala簡介 Spark技術(shù)流程
超越Hadoop	Hadoop技術(shù)體系的不足與尷尬新技術(shù)介紹互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系介紹數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展趨勢分析
大數(shù)據(jù)技術(shù)實踐分享	海量數(shù)據(jù)處理架構(gòu)設(shè)計大數(shù)據(jù)驅(qū)動與企業(yè)業(yè)務(wù)/運營實踐中的企業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)流程采集---各種方法的比較存儲---原始數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提取模型---Web分析指標體系分析---大數(shù)據(jù)分析方法行動---個性化推薦大數(shù)據(jù)與企業(yè)交易大數(shù)據(jù)與企業(yè)交互自已設(shè)計大數(shù)據(jù)技術(shù)體系
大數(shù)據(jù)與企業(yè)新一代數(shù)據(jù)體系建設(shè)	傳統(tǒng)的以關(guān)系數(shù)據(jù)庫為主的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu) 大數(shù)據(jù)時代的新一代企業(yè)數(shù)據(jù)邏輯架構(gòu) 數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) 數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)交換數(shù)據(jù)分析應用展示新一代企業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu) 邏輯架構(gòu) 技術(shù)方法物理平臺新一代企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中Hadoop/NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的相互配合典型場景示例?

大數(shù)據(jù)（Hadoop、Spark、NoSQL等）的技術(shù)與實踐培訓課程

課程介紹

精品課程班級列表