CDA_Hadoop大數據分析師第五期

時間

課程

大綱簡介

預期效果

12.26

大數據前沿知識及hadoop入門

1.大數據前沿知識介紹

2.課程介紹

3. Linux及unbuntu系統基礎

4.hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置

零基礎入門，了解大數據的歷史背景及發展方向，掌握hadoop的兩種安裝配置

12.27

Hadoop部署進階

1.Hadoop集群模式搭建

2. Hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析

3.使用hdfs提供的api進行hdfs文件操作

熟練掌握hadoop集群搭建；對Hadoop架構的分布式文件系統HDFS進行深入分析

1.02-03

Java基礎

1. java程序的基本框架

2. Java的數據類型與表達式介紹

3. java程序設計的基礎

4.java的面向對象編程及方法

5.mysql數據庫基礎知識

零基礎入門，了解java程序設計的基本思想，熟練利用eclipse進行簡單的java程序設計，熟練使用jar文件，了解mysql等數據庫管理系統的原理，了解基于web的程序開發流程

1.9

MapReduce理論及實戰

1. Mapreduce概念及思想

2.mapreduce構架和流程

3.三個基于mapreduce的初級案例

4.mapreduce高級案例--人大經濟論壇日志管理

熟悉MapReduce的工作原理及應用，熟悉基本的MapReduce程序設計，掌握根據大數據分析的目標設計和編寫基于mapreduce的項目

1.10

hadoop+Mahout大數據分析

1. mahout學習之簡介、安裝及配置

2. 六個實戰案例深入解析hadoop+mahout的大數據分析之分類、聚類與主題推薦

掌握基于hadoop+mahout的大數據分析方法的使用場景，熟練運用mahout的成熟算法進行特定場景的大數據分析

1.16

Hbase理論及實戰

Spark、Hive的安裝、配置及使用場景

1. hbase簡介、安裝及配置

2. hbase實戰

掌握hbase的數據存儲及項目實戰

掌握Spark、Hive的安裝、配置及使用場景

1.17

hadoop+Spark大數據分析

實戰案例深入解析hadoop+Spark的大數據分析之分類、Logistic回歸與主題推薦

基于hadoop+Spark的大數據分析方法的使用場景，熟練運用Spark的成熟算法進行特定場景的大數據分析