如题所述
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温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答 2019-03-18
第一阶段:大数据技术入门
1大数据入门:介绍当前流行大数据技术,数据技术原理,并介绍其思想,介绍大数据技术培训课程,概要介绍。
2Linux大数据必备:介绍Lniux常见版本,VMware虚拟机安装Linux系统,虚拟机网络配置,文件基本命令操作,远程连接工具使用,用户和组创建,删除,更改和授权,文件/目录创建,删除,移动,拷贝重命名,编辑器基本使用,文件常用操作,磁盘基本管理命令,内存使用监控命令,软件安装方式,介绍LinuxShell的变量,控制,循环基本语法,LinuxCrontab定时任务使用,对Lniux基础知识,进行阶段性实战训练,这个过程需要动手操作,将理论付诸实践。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介绍CM的安装,CDH的安装,配置,等等。
第二阶段:海量数据高级分析语言
Scala是一门多范式的编程语言,类似于java,设计的初衷是实现可伸缩的语言,并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性,介绍其优略势,基础语句,语法和用法, 介绍Scala的函数,函数按名称调用,使用命名参数函数,函数使用可变参数,递归函数,默认参数值,高阶函数,嵌套函数,匿名函数,部分应用函数,柯里函数,闭包,需要进行动手的操作。
第三阶段:海量数据存储分布式存储
1HadoopHDFS分布式存储:HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,介绍其的入门基础知识,深入剖析。
2HBase分布式存储:HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群,介绍其入门的基础知识,以及设计原则,需实际操作才能熟练。
第四阶段:海量数据分析分布式计算
1HadoopMapReduce分布式计算:是一种编程模型,用于打过莫数据集的并行运算。
2Hiva数据挖掘:对其进行概要性简介,数据定义,创建,修改,删除等操作。
3Spare分布式计算:Spare是类MapReduce的通用并行框架。
第五阶段:考试
1技术前瞻:对全球最新的大数据技术进行简介。
2考前辅导:自主选择报考工信部考试,对通过者发放工信部大数据技能认证书。
上面的内容包含了大数据学习的所有的课程,所以,如果有想学大数据的可以从这方面下手,慢慢的了解大数据。
1大数据入门:介绍当前流行大数据技术,数据技术原理,并介绍其思想,介绍大数据技术培训课程,概要介绍。
2Linux大数据必备:介绍Lniux常见版本,VMware虚拟机安装Linux系统,虚拟机网络配置,文件基本命令操作,远程连接工具使用,用户和组创建,删除,更改和授权,文件/目录创建,删除,移动,拷贝重命名,编辑器基本使用,文件常用操作,磁盘基本管理命令,内存使用监控命令,软件安装方式,介绍LinuxShell的变量,控制,循环基本语法,LinuxCrontab定时任务使用,对Lniux基础知识,进行阶段性实战训练,这个过程需要动手操作,将理论付诸实践。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介绍CM的安装,CDH的安装,配置,等等。
第二阶段:海量数据高级分析语言
Scala是一门多范式的编程语言,类似于java,设计的初衷是实现可伸缩的语言,并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性,介绍其优略势,基础语句,语法和用法, 介绍Scala的函数,函数按名称调用,使用命名参数函数,函数使用可变参数,递归函数,默认参数值,高阶函数,嵌套函数,匿名函数,部分应用函数,柯里函数,闭包,需要进行动手的操作。
第三阶段:海量数据存储分布式存储
1HadoopHDFS分布式存储:HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,介绍其的入门基础知识,深入剖析。
2HBase分布式存储:HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群,介绍其入门的基础知识,以及设计原则,需实际操作才能熟练。
第四阶段:海量数据分析分布式计算
1HadoopMapReduce分布式计算:是一种编程模型,用于打过莫数据集的并行运算。
2Hiva数据挖掘:对其进行概要性简介,数据定义,创建,修改,删除等操作。
3Spare分布式计算:Spare是类MapReduce的通用并行框架。
第五阶段:考试
1技术前瞻:对全球最新的大数据技术进行简介。
2考前辅导:自主选择报考工信部考试,对通过者发放工信部大数据技能认证书。
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第2个回答 2022-05-16
如需学习大数据,推荐选择【达内教育】,大数据的基础课程有以下这些:
第一阶段:大数据技术入门,前流行大数据技术,数据技术原理,并介绍其思想,介绍【大数据技术培训课程】,概要介绍。
第二阶段:海量数据高级分析语言,Scala是一门多范式的编程语言,介绍Scala的函数,函数按名称调用,使用命名参数函数。
第三阶段:海量数据存储分布式存储
HadoopHDFS分布式存储:HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,介绍其的入门基础知识,深入剖析。
第四阶段:海量数据分析分布式计算
HadoopMapReduce分布式计算:是一种编程模型,用于打过莫数据集的并行运算。
Hiva数据挖掘:对其进行概要性简介,数据定义,创建,修改,删除等操作。
Spare分布式计算:Spare是类MapReduce的通用并行框架。
想了解更多有关大数据的相关信息,推荐咨询【达内教育】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会(CompTIA)、百度等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准,为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可,让达内学员更具国际化就业竞争力。
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第二阶段:海量数据高级分析语言,Scala是一门多范式的编程语言,介绍Scala的函数,函数按名称调用,使用命名参数函数。
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Spare分布式计算:Spare是类MapReduce的通用并行框架。
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第3个回答 2019-08-08
大数据课程基础内容
第4个回答 2017-12-13
大数据很难学追答
大数据很难学,包含的知识点也很多,就像千锋的课,有java基础就不用多说了,还有Hadoop、storm、spark等等,想要学习的也可以去免费试听个两周,看看自己能不能学的来
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