發(fā)布時(shí)間：2020-01-15 熱度：

該課程適用于HCIA-Big Data V2.0（2019年3月8日發(fā)布）。本課程主要介紹了大數(shù)據(jù)開源技術(shù)，業(yè)界常用且重要大數(shù)據(jù)組件技術(shù)原理，華為大數(shù)據(jù)FusionInsight HD解決方案以及大數(shù)據(jù)組件的基礎(chǔ)操作和應(yīng)用場(chǎng)景綜合實(shí)踐。

課程目標(biāo)

學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠掌握常用且重要的大數(shù)據(jù)組件技術(shù)原理與架構(gòu)； 能夠運(yùn)用華為大數(shù)據(jù)解決方案FusionInsight HD實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)操作，比如HDFS、HBase操作，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。

目標(biāo)學(xué)員

ICT行業(yè)人才及希望學(xué)習(xí)ICT行業(yè)知識(shí)的學(xué)員

課程大綱

1. 大數(shù)據(jù)行業(yè)與技術(shù)趨勢(shì)
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   1.1 大數(shù)據(jù)的定義及其應(yīng)用領(lǐng)域
   1.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
2. HDFS分布式文件系統(tǒng)
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   2.1 HDFS的概述和架構(gòu)
   2.2 關(guān)鍵特性介紹
3. MapReduce分布式離線批處理和Yarn資源協(xié)調(diào)
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   3.1 MapReduce和Yarn基本介紹-MapReduce和Yarn功能與架構(gòu)
   3.2 YARN的功能與架構(gòu)
   3.3 YARN的資源管理和特性介紹
4. Spark2x基于內(nèi)存的分布式計(jì)算
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   4.1 Spark概述及核心Spark Core
   4.2 Spark體系結(jié)構(gòu)梳理
5. HBase分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫
   本章導(dǎo)讀
   5.1 Hbase的功能和架構(gòu)
   5.2 Hbase的關(guān)鍵流程和特性
6. Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫
   本章導(dǎo)讀
   6.1 Hive的概述和架構(gòu)
   6.2 Hive的特性和基礎(chǔ)HQL語句
7. Streaming分布式流計(jì)算引擎
   本章導(dǎo)讀
   7.1 Streaming的概述和架構(gòu)
   7.2 Streaming特性和StreamCQL介紹
8. Flink流計(jì)算處理和批處理平臺(tái)
   本章導(dǎo)讀
   8.1 Flink概述-Flink原理與技術(shù)架構(gòu)
   8.2 Flink的底層原理和集成情況
9. Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
   本章導(dǎo)讀
   9.1 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
10. Flume海量日志聚合
   本章導(dǎo)讀
   10.1 Flume的關(guān)鍵流程和特性
   10.2 Flume操作實(shí)例
11. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)
   本章導(dǎo)讀
   11.1 Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)
12. ZooKeeper集群分布式協(xié)調(diào)服務(wù)
   本章導(dǎo)讀
   12.1 ZooKeeper集群分布式協(xié)調(diào)服務(wù)
13. FusionInsight HD 解決方案介紹
   本章導(dǎo)讀
   13.1 FusionInsight HD 解決方案介紹 (1)
   13.2 FusionInsight HD 解決方案介紹 (2)
14. 結(jié)課測(cè)試
   14.1 結(jié)課測(cè)試
   14.2 結(jié)課測(cè)試講解