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    上課地點:【上!浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
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            2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
            3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

       課程進度安排
    課程大綱

    ZeroMQ開發工程師培訓班

    課程內容:

    (一)基礎理論部分
    1.數據分析基礎
    (1)數據分析過程概述
    (2)概率論與數據統計
    (3)抽樣估計與假設檢驗
    (4)方差分析與回歸分析

    2.java基礎
    (1)JDK的安裝配置,Java基本知識、數據類型以及基本語法
    (2)Eclipse的編程入門
    (3)面向對象的思想基本介紹,類、對象、接口、封裝、繼承
    (4)Java的集合類——數組、Set、List、Map、Queue
    (5)異常處理——Checked Exception、Unchecked Exception,如何通過異常信息捕獲錯誤
    (6)Java的垃圾回收機制以及多線程簡介
    (7)Java的文件操作、包的概念及如何打包
    (8)數據庫基礎知識及SQL語法
    (9)基于servlet技術的B/S應用開發及代碼實現案例詳解

    3.linux基礎
    (1)linux的介紹
    (2)Linux入門:選擇合適的Linux發行版、如何安裝Linux
    (3)linux操作系統命令及使用命令編輯文件
    (4)Linux下SSH命令使用方法詳解

    (二)hadoop理論課程
    1.hadoop安裝配置及運行機制解析
    本節是大數據分析的環境搭建課程,屬于操作型課程,主要講述如何在linux單機上面安裝hadoop的偽分布模式,在linux集群上面安裝hadoop集群。對于不熟悉linux的同學,課程中會簡單的講解常用的linux命令。這兩種是必須要掌握的。通過講師手把手、面對面的交流,教會學員自己搭建一個真實的hadoop環境,在此環境下運行hadoop自帶的小程序。主要內容包括:

    (1)從google的三篇大數據論文說起
    (2)Hadoop 概念、版本、歷史
    (3)Hadoop 偽分布及集群的詳細安裝步驟
    (4)三個hadoop自帶的小例子帶你進入hadoop的世界
    (5)使用如何通過命令行和瀏覽器觀察hadoop的運行過程
    (6)介紹hadoop的安全模式
    (7)如何查看日志信息

    2.Hadoop分布式文件系統深入剖析
    本節將對hadoop架構的分布式文件系統HADFS進行深入的分析,hdfs是所有hadoop系統的基礎,它是hadoop的核心內容之一。主要的內容包括:

    (1)深度分析google的Google GFS 文件系統,一個面向大規模數據密集型應用的、可伸縮的分布式文件系統。
    (2)HDFS的概念及設計
    (3)Hdfs體系結構及運行機制詳述
    (4)NameNode、DataNode、SecondaryNameNode的作用及運行機制
    (5)block 的劃分原理、存儲方式和配置文件
    (6)hdfs的備份機制和文件管理機制
    (7)HDFS文件系統的常用命令
    (8)使用命令及JAVA語句操作hdfs中的文件
    (9)rpc機制簡介及HADFS中的rpc通信

    3.MapReduce理論及實戰
    (1)深度分析google的MapReduce編程模型
    (2)hadoop中的MapReduce工作原理
    (3)通過演示單詞計數程序,詳細講述mapreduce運行過程中類的調用過程
    (4)詳細講述如何覆蓋 Mapper 功能、如何覆蓋 Reducer 功能。
    (5)MapReduce job的生命周期中job提交、task分發和task執行
    (6)MapReduce中block 的調度及作業分配機制
    (7)講解hadoop的計數器、排序、分組等算法
    (8)通過一個小的應用,詳細介紹如何在eclipse中編寫MapReduce程序,打包成可在hadoop上運行的jar,并在集群上運行
    (9)詳細講解運行結果的分析

    4.hadoop生態環境介紹
    (1)Hbase簡介,包括HBase的基礎概念 、數據模型、存儲模型及hbase的偽分布和集群的安裝
    (2)ZooKeeper簡介,包括ZooKeeper的安裝、運行及示例
    (3)Pig簡介,包括Pig的安裝、運行及示例
    (4)Hive簡介,包括Hive的安裝、運行及示例
    (5)sqoop簡介,包括Sqoop介紹、命令、原理及流程
    (6)nosql簡介,包括nosql的概念、種類及發展趨勢

    (三)大數據分析思想、工具及實戰案例
    1.大數據分析思想介紹
    (1)大數據分析的前世今生
    (2)幾種典型的大數據架構分析
    (3)大數據分析過程描述
    (4)大數據時代的數據分析思想的變革

    2.Mahout,大數據分析的急先鋒
    Mahout 是 Apache SoftwareFoundation(ASF)旗下的一個開源項目,它通過和hadoop配合,實現在推薦、分類等領域中的大數據分析。
    (1)Mahout的下載、安裝與部署
    (2)UCI經典數據集介紹
    (3)使用經典數據集測試和運行Mahout實現的算法
    (4)主要算法包括:kmeans算法、canopy算法、dirichlet 算法和meanshift算法

    3.RHadoop,R語言從小數據分析到大數據分析的化麗轉身
    (1)R語言簡介
    (2)安裝并運行RHadoop
    (3)RHadoop的邏輯結構
    (4)Rhadoop實戰案例—word cout
    (5)與hadoop word count 函數比較分析

    4.大數據分析項目案例

     
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