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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(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

騰訊云大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師培訓(xùn)大綱

大數(shù)據(jù)技術(shù)與生態(tài)圈概述

1. 大數(shù)據(jù)與Hadoop概述

2. 騰訊大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

3. 大數(shù)據(jù)行業(yè)現(xiàn)狀

4. Hadoop設(shè)計思想

5. Hadoop與Spark生態(tài)圈

EMR產(chǎn)品使用與運(yùn)維

1. 騰訊云EMR產(chǎn)品介紹

2. EMR入門操作與使用說明

3. EMR客戶案例

4. EMR權(quán)限控制

5. EMR監(jiān)控

6. EMR擴(kuò)容

7. EMR硬件管理

8. EMR參數(shù)配置

9. EMR數(shù)據(jù)遷移

HDFS使用

1. HDFS概述

2. HDFS架構(gòu)與組成

3. HDFS操作與API

4. HDFS高可靠保證

5. HDFS與騰訊云COS

MapReduce編程

1. MapReduce框架

2. MapReduce編程模型

3. MapReduce工作原理

4. 資源管理框架YARN

Hive基礎(chǔ)與操作

1. Hive概述與基本架構(gòu)

2. Hive環(huán)境與基礎(chǔ)操作

3. DDL與DML操作

4. Hive系統(tǒng)函數(shù)與自定義函數(shù)

5. Hive與Sqoop工具

HBase使用

1. Hbase基礎(chǔ)與架構(gòu)

2. Hbase數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3. Hbase內(nèi)置表與讀寫流程

4. Hbase使用與API

Presto架構(gòu)與使用

1. Presto概述

2. Presto整體架構(gòu)與運(yùn)行原理

3. Presto Connector

4. Presto常用函數(shù)

SparkCore基礎(chǔ)與開發(fā)

1. Spark概述

2. Spark程序與RDD操作

3. 普通型RDD Transformation操作

4. 鍵值型RDD Transformation操作

5. RDD Action操作

6. RDD共享變量、持久化與依賴

7. Spark架構(gòu)與運(yùn)行

8. Tez、Spark與MR對比

9. Spark WordCount演示

SparkSQL開發(fā)

1. SparkSQL概述與架構(gòu)

2. DataFrame與DataSet

3. SparkSQL數(shù)據(jù)源操作

4. SparkSQL自定義函數(shù)

SparkStreaming開發(fā)

1. SparkStreaming概述

2. SparkStreaming運(yùn)行流程

3. SparkStreaming基礎(chǔ)算子

4. SparkStreaming高級算子

5. SparkStreaming案例

6. Spark與Storm區(qū)別

Kafka基礎(chǔ)與開發(fā)

1. Kafka概述

2. Kafka架構(gòu)與關(guān)鍵機(jī)制

3. Ckafka API與實(shí)戰(zhàn)

4. SparkStreaming與Kafka整合

數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1. 大數(shù)據(jù)分析介紹

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)概念

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)分類

4. 常見分析模型與算法

5. 用戶畫像應(yīng)用基礎(chǔ)與構(gòu)建

課程實(shí)驗(yàn)

1. 實(shí)驗(yàn)1-Hadoop實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備

2. 實(shí)驗(yàn)2-HDFS分布式文件系統(tǒng)

3. 實(shí)驗(yàn)3-COS存儲系統(tǒng)

4. 實(shí)驗(yàn)4-MapReduce分布式計算框架

5. 實(shí)驗(yàn)5-Hive數(shù)據(jù)庫表創(chuàng)建和數(shù)據(jù)加載

6. 實(shí)驗(yàn)6-分布式列式數(shù)據(jù)庫Hbase

7. 實(shí)驗(yàn)7-Presto數(shù)據(jù)庫表創(chuàng)建和數(shù)據(jù)加載

8. 實(shí)驗(yàn)8-離線日志分析

9. 實(shí)驗(yàn)9-Spark內(nèi)存計算框架

10. 實(shí)驗(yàn)10-Spark實(shí)戰(zhàn)

11. 實(shí)驗(yàn)11-Ckafka生產(chǎn)者消費(fèi)者實(shí)踐

12. 實(shí)驗(yàn)12-EMR集群的運(yùn)維

13. 實(shí)驗(yàn)13-互聯(lián)網(wǎng)電商日志分析系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

14. 實(shí)驗(yàn)14-基于用戶畫像的推薦實(shí)戰(zhàn)