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大數(shù)據(jù)與企業(yè)財(cái)務(wù)管理控制:決策管理會(huì)計(jì)及其應(yīng)用培訓(xùn)
 
   班級(jí)人數(shù)--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
      增加互動(dòng)環(huán)節(jié), 保障培訓(xùn)效果,堅(jiān)持小班授課,每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,超過限定人數(shù),安排到下一期進(jìn)行學(xué)習(xí)。
   授課地點(diǎn)及時(shí)間
上課地點(diǎn):【上?!浚和瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/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(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
開班時(shí)間(連續(xù)班/晚班/周末班):2025年11月17日..合作共贏....實(shí)用實(shí)戰(zhàn)....實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)....用心服務(wù)..........--即將開課--......................
   課時(shí)
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆若學(xué)員成績(jī)達(dá)到合格及以上水平,將獲得免費(fèi)推薦工作的機(jī)會(huì)
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   質(zhì)量以及保障

      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持,以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化;
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
      ☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升您的職業(yè)資質(zhì)。

課程大綱
 

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
1. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程
2. 大數(shù)據(jù)的4V特征,以及與云計(jì)算的關(guān)系
3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價(jià)值分析
4. 業(yè)界最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)與應(yīng)用趨勢(shì)
5. 大數(shù)據(jù)思維的轉(zhuǎn)變
6. 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的系統(tǒng)與技術(shù)選型,及落地實(shí)施的挑戰(zhàn)
7. “互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、交通行業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)商、銀行金融業(yè)、電子政務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例介紹

業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案
1. 大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹
2. 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全景圖
3. 主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹
4. Apache大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
5. CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
6. HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
7. 基于云的大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案剖析
8. 大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方案比較
9. 國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)平臺(tái)方案與廠商對(duì)比

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(一)——批處理MapReduce
1. MapReduce產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景
2. MapReduce計(jì)算模型的基本原理
3. MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程
4. MapReduce基本組件,JobTracker和TaskTracker
5. MapReduce高級(jí)編程應(yīng)用,Combiner和Partitioner
6. MapReduce性能優(yōu)化技巧
7. MapReduce案例分析與開發(fā)實(shí)踐操作

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐
1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場(chǎng)景
2. HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫工作原理
3. HDFS核心組件技術(shù)講解,NameNode與fsimage、editslog,DataNode與數(shù)據(jù)塊
4. HDFS Federation機(jī)制,viewfs機(jī)制,使用場(chǎng)景講解
5. HDFS高可用保證機(jī)制,SecondaryNameNode,NFS冷備份,基于zookeeper的HA方案

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)一
1. Hadoop平臺(tái)搭建、部署與應(yīng)用實(shí)踐,包含HDFS分布式文件系統(tǒng),YARN資源管理軟件,MapReduce計(jì)算框架軟件
2. HDFS shell命令操作
3. MapReduce程序在YARN上運(yùn)行

Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展,以及應(yīng)用實(shí)踐操作
1. Hadoop的發(fā)展歷程
2. Hadoop 1.0的核心組件JobTracker,TaskTracker,以及適用范圍
3. Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理,以及與Hadoop 1.0的聯(lián)系與區(qū)別
4. Hadoop YARN的資源管理與作業(yè)調(diào)度機(jī)制
5. Hadoop 常用性能優(yōu)化技術(shù)

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(二)——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark
1. MapReduce計(jì)算模型的瓶頸
2. Spark產(chǎn)生動(dòng)機(jī)、基本概念與適用場(chǎng)景
3. Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制
4. Spark實(shí)時(shí)處理平臺(tái)運(yùn)行架構(gòu)與核心組件
5. Spark寬、窄依賴關(guān)系與DAG圖分析
6. Spark容錯(cuò)機(jī)制
7. Spark作業(yè)調(diào)度機(jī)制
8. Spark standardalone,Spark on YARN運(yùn)行模式
9. Scala開發(fā)介紹與Spark常用Transformation函數(shù)介紹

大數(shù)據(jù)倉庫查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala,以及應(yīng)用實(shí)踐
1. 基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景
2. Hive數(shù)據(jù)倉庫的平臺(tái)架構(gòu)與核心技術(shù)剖析
3. Hive metastore的工作機(jī)制與應(yīng)用
4. Hive 分區(qū)、分桶機(jī)制,Hive行、列存儲(chǔ)格式
5. 基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫SparkSQL基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景
6. Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)原理與工作機(jī)制
7. SparkSQL程序開發(fā)與DataFrame機(jī)制介紹
8. 基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Impala基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景
9. Impala實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)介紹,以及與Hive,SparkSQL的對(duì)比

Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具
1. Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹
2. 第三方運(yùn)維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)二
1.基于 Hadoop平臺(tái)搭建、部署與配置Spark集群,Spark shell環(huán)境實(shí)踐,Spark案例程序分析,Spark程序開發(fā)與運(yùn)行
2. 基于MapReduce的Hive數(shù)據(jù)倉庫實(shí)踐,Hive集群安裝部署,基于文件的Hive數(shù)據(jù)倉庫表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作,Hive SQL操作,Hive客戶端操作
3. 基于Hive的SparkSQL shell實(shí)踐操作

大數(shù)據(jù)計(jì)算模型(三)——流處理Storm, SparkStreaming
1. 流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場(chǎng)景與流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)
2. 流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺(tái)架構(gòu)與集群工作原理
3. Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機(jī)制
4. Storm編程模型與基本開發(fā)模式
5. Storm數(shù)據(jù)流分組
6. Storm可靠性保證與Acker機(jī)制
7. Storm應(yīng)用案例分析
8. 流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型
9. SparkStreaming工作機(jī)制
10. SparkStreaming程序開發(fā)介紹
11. Storm與SparkStreaming的對(duì)比

大數(shù)據(jù)ETL操作工具,與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng)
1. Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用
2. Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理
3. Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu)
4. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺(tái)架構(gòu),及其使用模式

面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用實(shí)踐
1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫瓶頸,以及NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展,概念,分類,及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的適用范圍
2. 列存儲(chǔ)NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析
3. HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫機(jī)制,ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用
4. HBase表設(shè)計(jì)模式與primary key設(shè)計(jì)規(guī)范
5. 文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫MongoDB簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析
6. MongoDB集群模式、讀寫機(jī)制與常用API操作
8.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫Redis簡(jiǎn)介與數(shù)據(jù)模型剖析
9.Redis多實(shí)例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)
10.NewSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)簡(jiǎn)介及其適用場(chǎng)景

大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)練習(xí)三
1.Sqoop安裝、部署與配置,基于Sqoop、MySQL與Hive操作MySQL數(shù)據(jù)庫與Hive數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出
2.Kafka安裝、部署與配置,基于Kafka創(chuàng)建和消費(fèi)topic實(shí)踐操作
3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與分析實(shí)踐操作

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目選型、實(shí)施、優(yōu)化等問題交流討論 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的需求分析、應(yīng)用實(shí)施、系統(tǒng)優(yōu)化,以及解決方案等咨詢與交流討論

 
 
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