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模塊三:大數據技術及行業創新應用案例

課程編號:28883

課程價格:¥23000/天

課程時長:2 天

課程人氣:595

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:王平

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


一、大數據系統平臺總體架構及部署
1、大數據系統平臺總體架構描述
(1)大數據的業務目標
(2)大數據總體架構模型
(3)大數據總體架構特點
(4)大數據系統的物理架構
(5)大數據系統的邏輯架構
(6)大數據系統與現有系統的關系
(7)傳統應用如何成為大數據系統的應用
2、大數據平臺工作流程
(1)大數據采集系統架構及工作流程
(2)大數據存儲架構及工作流程
(3)大數據處理架構及工作流程
(4)大數據挖掘分析架構及工作流程
(5)大數據展現平臺及工作流程
3、大數據平臺技術體系構成
(1)大數據采集技術(多樣性:多源數據融合,數據抽取、轉換和加載的過程優化)
(2)大數據存儲技術(海量:結構化、半結構化和非結構化數據)
(3)大數據處理技術(快速:并行計算、流計算)
(4)大數據挖掘分析技術(價值:數據挖掘、商業智能)
(5)大數據可視化展示技術(價值:數據可視化)
(6)大數據隱私安全
4、大數據相關概念與相關技術概覽
(1)數據結構:結構化數據與非結構化數據
(2)數據庫數據模型:關系型數據庫與非關系型數據庫
(3)數據處理特性:OLTP與OLAP
(4)數據一致性:強一致性與最終一致性
(5)數據存儲方式:行式存儲與列式存儲
(6)數據庫存儲與處理架構:SMP與MPP
(7)數據存儲架構:傳統分布式文件與新型分布式文件
(8)數據處理架構:基于并行計算的分布式數據處理技術(MapReduce)
5、大數據存儲和處理技術
(1)分布式存儲和計算平臺- Hadoop
(2)分布式文件系統-HDFS
(3)分布式計算框架-YARN/MapReduce
(4)分布式數據庫-NoSQL
6、大數據查詢和分析技術:SQL on Hadoop
(1)Hive:基本的Hadoop 查詢和分析
(2)Hive 2.0:Hive 的優化和升級
(3)實時互動的SQL:Impala 和drill
(4)基于PostgreSQL 的SQL on Hadoop
(5)大數據高級分析和可視化技術
(6)傳統數據倉庫與聯機分析處理技術
(7)大數據挖掘與高級分析
(8)大數據挖掘與高級分析庫:Mahout
(9)非結構化復雜數據分析
(10)實時預測分析
(11)開源可視化工具:R語言
(12)可視化技術
7、大數據Hadoop2.0平臺架構及組件
(1)Hadoop2.0平臺總體架構解析
Hadoop2.0平臺層次劃分及構成
Hadoop2.0平臺軟件系統構成
Hadoop2.0平臺各組件介紹
(2)Hadoop2.0平臺各組件功能描述
分布式文件系統-HDFS
分布式批處理計算-YARN/MapReduce
分布式數據庫-HBase
分布式數據倉庫-Hive
分布式協作服務-ZooKeeper
數據分析挖掘-Pig
數據采集系統-Chukwa
高吞吐量分布式消息系統-Kafka
系統監控- Ambari
跨語言服務間通信-Thrift
日志收集與轉運工具-Flume
數據結果與線上決策的交互-Redis
流計算基礎平臺-Storm vs Spark
流式計算框架Spark Streaming
二、大數據應用實踐方法及行業應用案例分析
1、大數據應用實踐方法
(1)業務需求定義
(2)大數據應用現狀分析與標桿比較
(3)大數據系統平臺規劃和設計
(4)大數據技術切入與實施
(5)大數據試用和評估
(6)大數據應用推廣
2、業務需求定義
(1)分析業務戰略,了解戰略層面的大數據需求
(2)調研業務經營模式、管理現狀、進行大數據需求分析,發現應用機會和場景
(3)發現大數據應用對企業的機會和挑戰
(4)標桿應用研究
3、各行業大數據應用的個性需求分析方法
(1)“互聯網與電子商務行業”大數據應用需求分析
(2)“電信運營業”大數據應用需求分析
(3)“政府”大數據應用需求分析
(4)“金融業”大數據應用需求分析
(5)“零售業”大數據應用需求分析
(6)“教育業”大數據應用需求分析
(7)“醫療業”大數據應用需求分析
(8)“能源業”大數據應用需求分析
(9)“制造業”大數據應用需求分析
(10)“交通物流業”大數據應用需求分析
(11)企業級大數據應用的共性需求分析
(12)客戶分析
(13)績效分析
(14)欺詐和風險評估
4、大數據應用現狀分析與標桿比較
(1)分析數據應用現狀和能力
(2)分析應用場景和數據容量、種類和速度
(3)確定大數據評價指標體系
(4)應用場景的數據源和樣本分析
(5)標桿數據分析研究
5、大數據系統平臺規劃和設計
(1)大數據戰略目標定義
(2)大數據系統平臺架構設計
提出大數據架構
細化獲取架構
處理和存儲架構
分析架構
信息安全架構
大數據組織架構
6、關鍵技術系統設計
7、技術選型和采購建議
8、技術實施規劃
(1)大數據技術切入與實施
大數據技術試驗
試點和數據采集、存儲和分析
平臺部署
(2)大數據試用和評估
大數據試用
大數據評估
9、大數據應用推廣
(1)需求分析
(2)應用推廣準備
(3)啟動新的項目
10、以電信運營商客戶分析為例的大數據實施案例分析
(1)大數據客戶分析業務需求
(2)大數據客戶分析現狀與標桿比較
(3)大數據客戶分析應用架構規劃與設計
(4)大數據客戶分析實施、試點和推廣 

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