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CCA Spark and Hadoop Developer (CCA175) 公開(kāi)課

CCA Spark and Hadoop Developer (CCA175) 公開(kāi)課

6月27日 08:00 (周二)

上海長(zhǎng)陽(yáng)谷



會(huì)議時(shí)間:2017-06-27 至 2017-06-30

會(huì)議地點(diǎn):上海 上海長(zhǎng)陽(yáng)谷?

課時(shí):28h/4天

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課程介紹

Hadoop 及生態(tài)系統(tǒng)介紹

? ?傳統(tǒng)大規(guī)模系統(tǒng)的問(wèn)題

? ?Hadoop !

? ?Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)

Hadoop 體系結(jié)構(gòu)及 HDFS

? ?機(jī)群環(huán)境下的分布式處理

? ?存儲(chǔ):HDFS 體系結(jié)構(gòu)

? ?存儲(chǔ):使用 HDFS

? ?資源管理:YARN 體系結(jié)構(gòu)

? ?資源管理:使用 YARN

使用 Apache Sqoop 導(dǎo)入關(guān)系數(shù)據(jù)

? ?Sqoop 簡(jiǎn)介

? ?數(shù)據(jù)的基本導(dǎo)入導(dǎo)出

? ?減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量

? ?改善 Sqoop 性能

? ?Sqoop 2

Impala 及 Hive 介紹

? ?簡(jiǎn)介

? ?為什么使用 Impala 及 Hive

? ?Hive 和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的比較

? ?Hive 應(yīng)用場(chǎng)景

使用 Impala 及 Hive 管理數(shù)據(jù)及建模

? ?數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

? ?創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)及表

? ?表數(shù)據(jù)導(dǎo)入

? ?HCatalog

? ?Impala 元數(shù)據(jù)緩存

數(shù)據(jù)格式

? ?選擇文件格式

? 支持不同文件格式的工具

? Avro 數(shù)據(jù)格式定義模式

? 在 Hive 及 Sqoop 里使用 Avro

? Avro 格式數(shù)據(jù)模式變更

? 壓縮 數(shù)據(jù)分區(qū)

? 分區(qū)概述

? Impala 及 Hive 里的數(shù)據(jù)分區(qū)

Apache Flume 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集

? ?什么是 Apache Flume

? ?Flume 基本體系結(jié)構(gòu)

? ?Flume 源

? ?Flume 槽

? ? Flume 通道

? ?Flume 配置

Spark 基礎(chǔ)

? ?什么是 Apache Spark

? ?使用 Spark Shell

? ?RDDs( 可恢復(fù)的分布式數(shù)據(jù)集)

? ?Spark 里的函數(shù)式編程 Spark RDD

? ?RDD

? ?鍵值對(duì) RDD

? ?MapReduce

? ?其他鍵值對(duì) RDD 操作

編寫(xiě)和部署 Spark 應(yīng)用

? ?Spark 應(yīng)用對(duì)比 Spark Shell

? ?創(chuàng)建 SparkContext

? ?創(chuàng)建 Spark 應(yīng)用(Scala 和 Java)

? ?運(yùn)行 Spark 應(yīng)用

? ?Spark 應(yīng)用 WebUI

? ?配置 Spark 屬性

? ?運(yùn)行日志

Spark 的并行處理

? ?回顧:機(jī)群環(huán)境里的 Spark

? ?RDD 分區(qū)

? ?基于文件 RDD 的分區(qū)

? ?HDFS 和本地化數(shù)據(jù)

? ?執(zhí)行并行操作

? ?執(zhí)行階段及任務(wù)

Spark 緩存和持久化

? ?RDD 演變

? ?緩存

? ?分布式持久化

Spark 數(shù)據(jù)處理的常見(jiàn)模式

? ?常見(jiàn) Spark 應(yīng)用案例

? ?迭代式算法

? ?圖處理及分析

? ?機(jī)器學(xué)習(xí)

? ?例子:K-Means 預(yù)覽:Spark SQL

? ?Spark SQL 和 SQL Context

? ?創(chuàng)建 DataFrames

? ?變更及查詢 DataFrames

? ?保存 DataFrames

? ?Spark SQL 對(duì)比 Impala

參會(huì)指南

參會(huì)費(fèi):¥7360

大會(huì)報(bào)名地址:https://www.huodongjia.com/event-951795901.html



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活動(dòng)家,一站式會(huì)議查詢與報(bào)名平臺(tái),參會(huì)更放心!

官網(wǎng):https://www.huodongjia.com/

門(mén)票/贊助事宜聯(lián)系:028-69761252

活動(dòng)家

簡(jiǎn)介:活動(dòng)家是亞洲領(lǐng)先會(huì)議活動(dòng)、培訓(xùn)認(rèn)證、商務(wù)考察的查詢、報(bào)名、票務(wù)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái),致力于為用戶提供有價(jià)值、有意義的商務(wù)會(huì)議活動(dòng),以及為主辦方提供會(huì)議免費(fèi)發(fā)布、活動(dòng)推廣營(yíng)銷(xiāo),講師嘉賓邀約等服務(wù),是你參會(huì)、辦會(huì)的好助手。

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活動(dòng)報(bào)名

CCA Spark and Hadoop Developer (CCA175) 公開(kāi)課

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  • 獲取驗(yàn)證碼60s

活動(dòng)票種

報(bào)名成功

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