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大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

第一階段：大數(shù)據(jù)前沿知識(shí)及hadoop入門
1.大數(shù)據(jù)前沿知識(shí)介紹

2.課程介紹

3. Linux及unbuntu系統(tǒng)基礎(chǔ)

4.hadoop的單機(jī)和偽分布模式的安裝配置

第二階段：Hadoop部署進(jìn)階
1.Hadoop集群模式搭建

2. Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS深入剖析

3.使用hdfs提供的api進(jìn)行hdfs文件操作

4. Mapreduce概念及思想

第三階段：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入與存儲(chǔ)
1.mysql數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)

2.hive安裝部署與案例

3.sqoop安裝及使用

第四階段：Hbase理論及實(shí)戰(zhàn)
1. hbase簡(jiǎn)介

2.安裝及配置

第五階段：Spark配置及使用場(chǎng)景
1. spark簡(jiǎn)介、安裝及配置

2.scala簡(jiǎn)介、安裝及語法講解

第六階段：spark大數(shù)據(jù)分析原理
1.Spark內(nèi)核：基本定義、Spark任務(wù)調(diào)度

2.Spark Streaming 實(shí)時(shí)流計(jì)算

3.Spark MLlib 機(jī)器學(xué)習(xí)

4.Spark SQL 實(shí)戰(zhàn)

第七階段：hadoop+Spark大數(shù)據(jù)分析
1.實(shí)戰(zhàn)案例深入解析

2.hadoop+Spark的大數(shù)據(jù)分析之分類

3.Logistic回歸與主題推薦