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大數據(HadoopNosql)技術實踐
發布日期:2020-04-08  瀏覽次數:

大數據(Hadoop/Nosql)技術實踐 
【課程特點】 
相對于其它專注于培訓大數據技術的課程,本課程有如下特點:一是除了對各種大數據技術本身的原理、設計與使用方法進行全面深入的講解以外,更重要的是對各種技術的本質與特點進行了深入的分析、比較與討論,從而使學員對各種技術的真正適用場景能客觀準確的判斷;二是結合企業實際對大數據的概念進行了明確的澄清;三是結合企業應用實際,介紹了各種大數據技術具體定位與應用規劃與方法。 
【課程收益】 
通過該課程學習,洞悉Hadoop與NoSQL技術的原理、架構與技術手段;結合豐富實例掌握其設計與開發方法,以及掌握如軟件架構、性能調優等使用過程中的實用技巧。 
深入了解Hadoop與NoSQL體系中各成員,理解Hadoop與NoSQL成員各自的優、缺點與正確適用場景,了解技術最新發展動向,能對Hadoop與NoSQL體系在學員企業、學員項目、學員研發中是否可用、如何定位以及如何使用做出正確判斷與學習,并且對如何結合大數據技術規劃企業數據架構得到相當的啟發與收獲。 
【課程對象】 
企業中高層技術管理人員、企業技術戰略決策者、軟件架構師、軟件研發人員與大數據技術愛好者,有大數據及海量數據管理與處理需求的企業優先。 
【學員基礎】 
企業數據架構基礎知識;數據管理基礎知識;關系數據庫的操作與實踐;大數據概念了解。 
【課程大綱】 
一、大數據時代關系數據庫的挑戰與應對 
1.現代數據管理技術綜述 
2.關系數據庫技術的核心特征 
3.主流關系數據庫的挑戰 
4.改進型關系數據庫 
二、大數據技術綜述 
1.大數據概念澄清 
2.大數據技術家族 
3.NoSQL技術綜述 
3.1最早的NoSQL---BDB 
3.2 Hadoop之Hbase 
3.3 Facebook之Cassandra 
3.4 MongoDB與CouchDB 
3.5 Memcached與Redis 
3.6 圖形數據庫Neo4j 
4.MapReduce 
5.關系數據庫聯邦 
6.海量分布式文件系統 
7.大數據技術理論基礎CAP,BASE,ACID 
三、Hadoop實用教程 
1.Hadoop技術概論 
2.分布式文件系統HDFS 
2.1HDFS原理 
2.2HDFS技術要點 
3.MapReduce實用教程 
3.1MapReduce原理 
3.2MapReduce編程方法 
3.3MapReduce設計實例 
3.4MapReduce實用技術要點 
4.Hadoop數據倉庫Hive 
5.其它ZooKeeper,Sqoop,Chukwa,Avro…… 
四、Hadoop技術分析 
1.Hadoop MapReduce技術解析 
1.1關于效率 
1.2關于擴展性 
1.3關于可靠性與可用性 
1.4關于與關系數據庫 
1.5關于適用的數據類型 
1.6關于數據存儲與管理 
2.Hadoop與關系數據庫 
2.1MapReduce與關系數據庫 
2.2Hive與MPP關系數據庫 
五、NoSQL實用教程 
1.NoSQL理論基礎---CAP與BASE深入分析 
2.NoSQL實用教程 
2.1 HBase實用教程 
2.1.1 HBase原理 
2.1.2 HBase數據模型 
2.1.3 HBase使用與深入設計 
2.1.4 HBase性能調優 
2.1.5 HBase設計實例 
2.1.6 HBase與關系數據庫結合 
2.2 Facebook Cassandra介紹 
2.3 MongoDB介紹 
2.4 圖數據庫Neo4J介紹 
六、NoSQL技術分析 
1.NoSQL技術手段總結 
1.1 水平分割 
1.2 數據副本與讀寫一致性 
1.3 In-Memory架構 
1.4 MVCC 
1.5 列存儲 
1.6 COW 
2.NoSQL技術解析 
2.1 關于水平擴展性 
2.2 關于模式自由 
3. NoSQL與關系數據庫 
3.1 理論原則分析 
3.2 邏輯模型分析 
3.3 物理模型分析 
3.4 索引、事務與關聯 
3.5 使用場景定位 
3.6 企業數據體系定位 
七、大數據技術實踐分享 
1.海量數據處理架構設計 
2.大數據(Hadoop MapReduce)與企業數據處理與分析 
3.數據管理技術發展趨勢分析 
4.大數據與企業交易系統設計 
5.自已設計大數據 
5.1一種關系型云數據庫的設計與實踐 
5.2 MapReduce設計思想借鑒 
八、超越Hadoop 
1.Hadoop技術體系的不足與尷尬 
2.新技術介紹 
3.數據管理技術發展趨勢分析 
九、大數據與企業新一代數據體系建設 
1.傳統的以關系數據庫為主的企業數據架構 
2.大數據時代的新一代企業數據邏輯架構 
2.1數據分類 
2.2數據分布 
2.3數據流轉 
2.4數據集成 
2.5數據交換 
2.6數據分析 
2.7應用展示 
3. 新一代企業數據技術架構 
3.1邏輯架構 
3.2技術方法 
3.3物理平臺 
4.新一代企業數據架構中Hadoop/NoSQL與關系數據庫的相互配合 
5.典型場景示例 

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