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       1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 課程信息
  本課程將分別從理論基礎(chǔ)知識，程序設(shè)計以及應(yīng)用案例(數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí))三方面對以Hadoop為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)知識記性介紹。
  本課程采用循序漸進的課程講授方法，首先講解Hadoop和Spark系統(tǒng)基礎(chǔ)知識，概念及架構(gòu)，之后講解Hadoop和Spark實戰(zhàn)技巧，最后詳盡地介紹Hadoop和Spark經(jīng)典案例(數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí))，使培訓(xùn)者從概念到實戰(zhàn)，均會有收獲和提高。
• 培訓(xùn)特色
  當(dāng)前，我國已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，在這樣的時代背景下，以Hadoop和Spark為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用也逐漸深入，正在從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，逐漸拓展到電信，金融，政府，醫(yī)療這些傳統(tǒng)行業(yè)。目前Hadoop和Spark應(yīng)用場景已廣泛應(yīng)用于日志存儲、查詢和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理等大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，隨著Hadoop和Spark技術(shù)的不斷成熟以及生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)產(chǎn)品的完善，包括Hadoop和Spark對SQL不斷加強的支持，以及主流商業(yè)軟件廠商對Hadoop和Spark支持的不斷增強，必定會帶動Hadoop 和Spark滲透到越來越多的應(yīng)用場景中。
  2015年是中國大數(shù)據(jù)的應(yīng)用落地年，越來越多的行業(yè)用戶開始重視并啟動大數(shù)據(jù)相關(guān)的項目。而在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的眾多技術(shù)中，最受關(guān)注的是衍生于開源平臺的Hadoop 和Spark生態(tài)系統(tǒng)。Hadoop 從2006 年誕生至今已經(jīng)超10年時間。2015 年，整個生態(tài)系統(tǒng)變得比以往更加豐富，無論是在開源領(lǐng)域，商業(yè)軟件廠商或是硬件廠商，都開始推出基于Hadoop 的相關(guān)產(chǎn)品。Hadoop之所以受到如此的關(guān)注，主要原因在于它支持用戶在低價的通用硬件平臺上實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)集的處理
• 目標(biāo)收益
  本課程將為大家全面而又深入的介紹Hadoop和Spark平臺的構(gòu)建流程，涉及Hadoop和Spark系統(tǒng)基礎(chǔ)知識，概念及架構(gòu)， Hadoop和Spark實戰(zhàn)技巧(數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí))，Hadoop和Spark經(jīng)典案例等。
  通過本課程實踐，幫助學(xué)員對Hadoop生態(tài)系統(tǒng)有一個清晰明了的認識；理解Hadoop系統(tǒng)適用的場景；掌握Hadoop等初 中級應(yīng)用開發(fā)技能；搭建穩(wěn)定可靠的Hadoop集群，滿足生產(chǎn)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)；掌握如何應(yīng)用hadoop和spark完成數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)任務(wù)；了解和清楚大數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個行業(yè)中的經(jīng)典案例。
• 培訓(xùn)對象
• 各類 IT/軟件企業(yè)和研發(fā)機構(gòu)的軟件架構(gòu)師、軟件設(shè)計師、程序員。對于懷有設(shè)計疑問和問題，需要梳理解答的團隊和個人，效果最佳。
• 學(xué)員基礎(chǔ)
• 學(xué)員學(xué)習(xí)本課程應(yīng)具備下列基礎(chǔ)知識： 1) 了解Java語言； 2) 了解Linux系統(tǒng)；
  3） 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
• 主題 內(nèi)容
  大數(shù)據(jù)架構(gòu)概述
• 1. 大數(shù)據(jù)層級結(jié)構(gòu)
  介紹大數(shù)據(jù)系統(tǒng)基本架構(gòu)與流程
  2. Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述以及版本演化
  概要介紹Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及其版本演化歷史，并給出hadoop版本選擇建議。
  3. Spark生態(tài)系統(tǒng)概述
  概要介紹Spark生態(tài)系統(tǒng)及其特點，并與Hadoop對比
• 數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume與Sqoop
• 介紹如何使用flume和sqoop兩個系統(tǒng)將外部流式數(shù)據(jù)（比如網(wǎng)站日志，用戶行為數(shù)據(jù)等）、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（比如MySQL、Oracle等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop中進行分析和挖掘
• 大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)HDFS與HBase
• 1. 1. HDFS 2.0 原理、特性與基本架構(gòu)
  2. 理論：介紹HDFS 2.0原理與架構(gòu)，以及使用方式
  3.
  4. 2. HBase原理，基本架構(gòu)與案例分析
  5. 理論：介紹HBase應(yīng)用場景、原理和架構(gòu)，介紹幾個HBase典型應(yīng)用案例，包括互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用案例和銀行應(yīng)用案例。
• 分布式計算技術(shù)MapReduce與Hive
• 1. 介紹計算框架MapReduce基本原理，架構(gòu)及程序設(shè)計方式
  2. 動手編寫第一個MapReduce程序
  3. Hive基本原理及使用方式
• 分布式計算技術(shù)Spark
• 1. 介紹計算框架Spark基本原理，架構(gòu)及程序設(shè)計方式
  2. Spark程序設(shè)計
• 數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)
• 1. 常見的數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法
  2. Hadoop數(shù)據(jù)挖掘庫mahout
  3. Spark數(shù)據(jù)挖掘庫mllib
• 應(yīng)用案例1：基于Hadoop的構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫
• 1. 數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)介紹
  2. 如何利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫
  使用Flume+HDFS+MapReduce+Hive構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫
  3. 數(shù)據(jù)倉庫基本架構(gòu)
  4. 數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用
  如報表生成
• 應(yīng)用案例2：用戶畫像系統(tǒng)
• 1. 什么是用戶畫像系統(tǒng)
  2. 如何構(gòu)建用戶畫像系統(tǒng)
  使用Flume/sqoop+HDFS+HBase+MapReduce/Spark+redis構(gòu)建用戶標(biāo)簽系統(tǒng)
  3. 用數(shù)據(jù)挖掘方式構(gòu)建用戶標(biāo)簽
  應(yīng)用邏輯回歸、聚類、分類等機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法構(gòu)建用戶標(biāo)簽
  4. 用戶畫像系統(tǒng)應(yīng)用
  用戶畫像系統(tǒng)在用戶信用等級分級、大數(shù)據(jù)營銷中、用戶流失預(yù)警、潛在用戶分析、異常檢測與分析等方面的應(yīng)用
• 應(yīng)用案例3：商品推薦系統(tǒng)
• 1. 什么是商品推薦系統(tǒng)
  2. 商品推薦系統(tǒng)基本架構(gòu)
  使用Flume+HDFS +Spark+Redis構(gòu)建推薦系統(tǒng)
  3. 推薦算法
  推薦算法詳解
• 應(yīng)用案例4：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
• 1. 什么是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
  2. 數(shù)據(jù)挖掘算法的使用
  以Spark為主，如何設(shè)計和實現(xiàn)邏輯回歸、聚類、分類等機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法
  3. 數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用