沈阳大数据开发课程 2021-06-23 11:45:41
课程介绍
发布日期：2021-06-23 11:45:41
项目实训1
本项目基于Hadoop分布式系统架构，针对大量网站的日志文件进行分析。我们将海量的日志文件数据存储在HDFS中，改写Hadoop的MapReduce方法对数据进行计算，将分析结果可化地以网页的形式反馈给用户，方便用户对网站进行进一步的优化和管理
2.云盘计算
本系统基于hadoop云技术架构，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
音乐大数据处理系统
通过搭建基于hadoop大数据处理技术的音乐文件处理web系统，为用户提供个性化音乐收听服务，同时为用户提供热门歌曲、排行榜、每日推荐等功能。
3.云圈好友推荐
这个系统就是为满足用户社交方面的需求而产生的。本项目由hadoop搭建，通过离线计算和即时插叙技术，处理海量账户数据，为用户推荐好友。
教学优势2
注重原理更注重实战：以案例驱动教学，将真实的案例贯穿到知识点中
真实的大数据项目：项目源于企业中的真实项目，学完即可直接胜任企业岗位需求
课程目标3
WEB框架阶段：Web是大数据的重要数据来源，同时，大数据分析的结果通常也要借助Web来进行展示，本阶段课程要求掌握Web前端开发技术、JAVA WEB技术和流行的SSM框架，为大数据项目奠定基础。
构建离线数据分析平台阶段：Hadoop是大数据技术的核心和标准，而HDFS和MapReduce又是Hadoop的核心和标准，括Hadoop的五个核心进程，也必须掌握。此外，我们还要学习Hadoop集群及搭建集群的协调工具ZooKeeper,数据仓库分析工具Hive,和初步接触内存计算框架Spark。
构建实时数据分析平台阶段：实时流式数据分析也是大数据的重要应用领域，本课程以Spark Streaming和Storm两种流式计算框架为核心，还括机器学习MLlib、图数据库Graphx、消息中间件Kafka、日志收集工具Flume等，搭建一个成熟商用的实时大数据分析平台。
python与openstack云计算框架：大数据与云计算密不可分。本课程研究虚拟化容器Docker和云计算标准技术openStack,分析openstack的各种重要组件及其使用，括使用Dashboard可视化使用和使用Python语言编程控制，以及云计算迁移，公有云、私有云、混合云的搭建策略
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