西安華為大數(shù)據(jù)-HCIA認(rèn)證培訓(xùn) 2023-03-24 17:19:41
課程介紹
發(fā)布日期：2023-03-24 17:19:41
為學(xué)員設(shè)置華為大數(shù)據(jù)-HCIA認(rèn)證培訓(xùn)班，課程涵蓋大數(shù)據(jù)分析和挖掘的前沿技術(shù)，課程源于企業(yè)真實項目需求，實驗中融入大量實際項目應(yīng)用場景，如銀行定期存款業(yè)務(wù)預(yù)測、客戶分群、流動人口常住地分析等，便于學(xué)員學(xué)以致用，融會貫通。
1.大數(shù)據(jù)時代
2.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域
3.大數(shù)據(jù)時代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
4.華為鯤鵬解決方案
HDFS分布式文件系統(tǒng)與ZooKeeper
1.HDFS概述及應(yīng)用場景
2.HDFS系統(tǒng)架構(gòu)
3.HDFS關(guān)鍵特性介紹
4.ZooKeeper的相關(guān)概念
5.ZooKeeper的體系結(jié)構(gòu)
MapReduce分布式離線批處理和Yarn資源協(xié)調(diào)
1.MapReduce與YARN基本介紹
2.MapReduce與ARN功能與架構(gòu)
3.YARN的資源管理和任務(wù)調(diào)度
4.增強特性
HBase分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫
1.HBase基本介紹
2.HBase相關(guān)概念
3.HBase架構(gòu)
4.HBase關(guān)鍵流程
5.HBase突出特點
6.HBase性能優(yōu)化
7.HBase常用Shell命令
Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫
1.Hive概述
2.Hive功能與架構(gòu)
3.Hive基本操作
Spark基于內(nèi)存的分布式計算框架
1.Spark概述
2.Spark原理與架構(gòu)
3.Spark在FusionInsight中的集成情況
Streaming分布式流計算引擎
1.Streaming簡介
2.系統(tǒng)架構(gòu)
3.關(guān)鍵特性介紹
4.StreamSQL介紹
Flink流計算處理和批處理平臺
1.Flink原理及架構(gòu)
2.Flink的Time與Window
3.Flink的Watermark
4.Flink的容錯
Flume海量日志聚合
1.Flume簡介及架構(gòu)
2.Flume關(guān)鍵特性介紹
3.Flume應(yīng)用舉例
Loader的技術(shù)原理
1.Loader概述
2.Loader作用
3.Loader的主要特性
4.Loader的系統(tǒng)架構(gòu)
5.Loader作業(yè)
Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)
1.Kafka簡介
2.Kafka架構(gòu)與功能
3.Kafka關(guān)鍵流程
Hadoop基礎(chǔ)技術(shù)-Kerberos&LDAP
1.統(tǒng)一身份認(rèn)證管理
2.目錄服務(wù)及Ldap基本原理介紹
3.單點登陸及Kerberos基本原理介紹
4.華為大數(shù)據(jù)安全認(rèn)證場景架
分布式搜索服務(wù)ElasticSearch
1.ElasticSearch簡介
2.ElasticSearch系統(tǒng)架構(gòu)
3.ElasticSearch關(guān)鍵特性
Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
1.Redis應(yīng)用場景
2.Redis業(yè)務(wù)流程
3.Redis特性及數(shù)據(jù)類型
4.Redis的優(yōu)化
5.Redis應(yīng)用案例
華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹
1.ICT行業(yè)發(fā)展趨勢概述
2.華為大數(shù)據(jù)服務(wù)
3.華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)
掌握華為大數(shù)據(jù)FusionInsight HD方案
具備大數(shù)據(jù)平臺的規(guī)劃設(shè)計、部署和運維能力
熟悉HDFS、MapReduce、Yarn、Spark
熟悉HBase、Hive、Loader、Flume
熟悉Kafka、Streaming
熟悉ZooKeeper
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