《大數(shù)據(jù)（Hadoop/NoSQL等）的技術(shù)與實(shí)踐》課程詳情
點(diǎn)擊下載課大綱及報(bào)名表 大數(shù)據(jù)時(shí)代關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)
1．現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理技術(shù)綜述
2．關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的核心特征
3．主流關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)
4．改進(jìn)型關(guān)系數(shù)據(jù)庫

大數(shù)據(jù) 技術(shù)綜述
1．大數(shù)據(jù)概念澄清
2．大數(shù)據(jù)技術(shù)家族
3．NoSQL技術(shù)綜述
3.1最早的NoSQL---BDB
3.2 Hadoop之Hbase
3.3 Facebook之Cassandra
3.4 MongoDB與CouchDB
3.5 Memcached與Redis
3.6 圖形數(shù)據(jù)庫Neo4j
4．MapReduce
5．關(guān)系數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦
6．海量分布式文件系統(tǒng)
7．大數(shù)據(jù)技術(shù)理論基礎(chǔ)CAP，BASE，ACID

Hadoop實(shí)用教程
1．Hadoop技術(shù)概論
2．分布式文件系統(tǒng)HDFS
2.1HDFS原理
2.2HDFS技術(shù)要點(diǎn)
3．MapReduce實(shí)用教程
3.1MapReduce原理
3.2MapReduce編程方法
3.3MapReduce設(shè)計(jì)實(shí)例
3.4MapReduce實(shí)用技術(shù)要點(diǎn)
4．Hadoop數(shù)據(jù)倉庫Hive
5．其它ZooKeeper，Sqoop，Chukwa，Avro……

Hadoop技術(shù)分析
1．Hadoop MapReduce技術(shù)解析
1.1關(guān)于效率
1.2關(guān)于擴(kuò)展性
1.3關(guān)于可靠性與可用性
1.4關(guān)于與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
1.5關(guān)于適用的數(shù)據(jù)類型
1.6關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理
2．Hadoop與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
2.1MapReduce與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
2.2Hive與MPP關(guān)系數(shù)據(jù)庫

NoSQL實(shí)用教程
1．NoSQL理論基礎(chǔ)---CAP與BASE深入分析
2．NoSQL實(shí)用教程
2.1 HBase實(shí)用教程
2.1.1 HBase原理
2.1.2 HBase數(shù)據(jù)模型
2.1.3 HBase使用與深入設(shè)計(jì)
2.1.4 HBase性能調(diào)優(yōu)
2.1.5 HBase設(shè)計(jì)實(shí)例
2.1.6 HBase與關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)合
2.2 Facebook Cassandra介紹
2.3 MongoDB介紹
2.4 圖數(shù)據(jù)庫Neo4J介紹

NoSQL技術(shù)分析
1．NoSQL技術(shù)手段總結(jié)
1.1 水平分割
1.2 數(shù)據(jù)副本與讀寫一致性
1.3 In-Memory架構(gòu)
1.4 MVCC
1.5 列存儲(chǔ)
1.6 COW
2．NoSQL技術(shù)解析
2.1 關(guān)于水平擴(kuò)展性
2.2 關(guān)于模式自由
3． NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
3.1 理論原則分析
3.2 邏輯模型分析
3.3 物理模型分析
3.4 索引、事務(wù)與關(guān)聯(lián)
3.5 使用場(chǎng)景定位
3.6 企業(yè)數(shù)據(jù)體系定位

大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)踐分享
1.海量數(shù)據(jù)處理架構(gòu)設(shè)計(jì)
2.大數(shù)據(jù)（Hadoop MapReduce）與企業(yè)數(shù)據(jù)處理與分析
3.數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析
4.大數(shù)據(jù)與企業(yè)交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5.自已設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)
5.1一種關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)與實(shí)踐
5.2 MapReduce設(shè)計(jì)思想借鑒

超越Hadoop
1.Hadoop技術(shù)體系的不足與尷尬
2.新技術(shù)介紹
3.數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析
大數(shù)據(jù)與企業(yè)新一代數(shù)據(jù)體系建設(shè) 1.傳統(tǒng)的以關(guān)系數(shù)據(jù)庫為主的企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的新一代企業(yè)數(shù)據(jù)邏輯架構(gòu)
2.1數(shù)據(jù)分類
2.2數(shù)據(jù)分布
2.3數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)
2.4數(shù)據(jù)集成
2.5數(shù)據(jù)交換
2.6數(shù)據(jù)分析
2.7應(yīng)用展示
3. 新一代企業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)
3.1邏輯架構(gòu)
3.2技術(shù)方法
3.3物理平臺(tái)
4.新一代企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中Hadoop/NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫的相互配合
5.典型場(chǎng)景示例


《大數(shù)據(jù)（Hadoop/NoSQL等）的技術(shù)與實(shí)踐》培訓(xùn)受眾
企業(yè)中高層技術(shù)管理人員、企業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略決策者、軟件架構(gòu)師、軟件研發(fā)人員 與大數(shù)據(jù)技術(shù)愛好者，有大數(shù)據(jù)及海量數(shù)據(jù)管理與處理需求的企業(yè)優(yōu)先。

《大數(shù)據(jù)（Hadoop/NoSQL等）的技術(shù)與實(shí)踐》課程目的
通過該課程學(xué)習(xí)，洞悉Hadoop與NoSQL技術(shù)的原理、架構(gòu)與技術(shù)手段；結(jié)合豐富實(shí)例掌握其設(shè)計(jì)與開發(fā)方法，以及掌握如軟件架構(gòu)、性能調(diào)優(yōu)等使用過程中的實(shí)用技巧；深入了解Hadoop與NoSQL體系中各成員，理解Hadoop與NoSQL成員各自的優(yōu)、缺點(diǎn)與正確適用場(chǎng)景，了解技術(shù)最新發(fā)展動(dòng)向，能對(duì)Hadoop與NoSQL體系在學(xué)員企業(yè)、學(xué)員項(xiàng)目、學(xué)員研發(fā)中是否可用、如何定位以及如何使用做出正確判斷與學(xué)習(xí)，并且對(duì)如何結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)劃企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)得到相當(dāng)?shù)膯�發(fā)與收獲

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研發(fā)項(xiàng)目

《大數(shù)據(jù)（Hadoop/NoSQL等）的技術(shù)與實(shí)踐》所屬專題
excel培訓(xùn)、

《大數(shù)據(jù)（Hadoop/NoSQL等）的技術(shù)與實(shí)踐》授課培訓(xùn)師簡(jiǎn)介

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