大数据Hadoop与Spark架构应用实战培训

一、培训特色 
1.课程培训业界较流行、应用较广泛的Hadoop与Spark大数据技术体系。
强化大数据平台的分布式集群架构和**关键技术实现、大数据应用项目开发和大数据集群运维实践、以及Hadoop与Spark大数据项目应用开发与调优的全过程沙盘模拟实战。
2.通过一个完整的大数据开发项目及一组实际项目训练案例，*覆盖
Hadoop与Spark生态系统平台的应用开发与运维实践。课堂实践项目以项目小组的形式进行沙盘实操练习，**强化理解Hadoop与Spark大数据项目各个阶段的工作**，同时掌握作为大数据项目管理者的基本技术与业务素养。
3.本课程的授课师资都是有着多年在*从事Hadoop与Spark大数据项目
的*讲师，采用原理技术剖析和实战案例相结合的方式开展互动教学、强化以建立大数据项目解决方案为主体的应用开发、技术讨论与交流咨询，在学习的同时促进讲师学员之间的交流，让每个学员都能在课程培训过程中学到实实在在的大数据技术知识体系，以及大数据技术应用实战技能，具备实际大数据应用项目的动手开发实践与运维管理部署能力。授课过程中，根据学员需求，增设交流环节，可将具体工作中遇到的实际问题展开讨论，讲师会根据学员的实际情况微调授课内容，由讲师带着全部学员积极讨论，并给出一定的时间让学员上台发言，现场剖析问题的症结，规划出可行的解决方案。
二、 培训目标
1.深刻理解在“互联网+”时代下大数据的产生背景、发展历程和演化趋势；
2.了解业界市场需求和国内外较新的大数据技术潮流，洞察大数据的潜在**；
3.理解大数据项目解决方案及业界大数据应用案例，从而为企业在大数据项目
中的技术选型及技术架构设计提供决策参考；
4.掌握业界较流行的Hadoop与Spark大数据技术体系；
5.掌握大数据采集技术；
6.掌握大数据分布式存储技术；
7.掌握NoSQL与NewSQL分布式数据库技术；
8.掌握大数据仓库与统计机器学习技术；
9.掌握大数据分析挖掘与商业智能（BI）技术；
10.掌握大数据离线处理技术；
11.掌握Storm流式大数据处理技术；
12.掌握基于内存计算的大数据实时处理技术；
13.掌握大数据管理技术的原理知识和应用实战；
14.深入理解大数据平台技术架构和使用场景；
15.娴熟运用Hadoop与Spark大数据技术体系规划解决方案满足实际项目需求；
16.掌握如何部署符合生产环境要求的Hadoop大数据集群；
17.熟练地掌握基于Hadoop与Spark大数据平台进行应用程序开发、集群运维
管理和性能调优技巧。 
课程链接/SyllabusTabNewsInfo.aspx?info=234

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