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    模塊三:大數據技術(shù)及行業(yè)創(chuàng )新應用案例

    課程編號:28883

    課程價(jià)格:¥23000/天

    課程時(shí)長(cháng):2 天

    課程人氣:498

    行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

    授課講師:王平

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)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(yè)務(wù)目標
    (2)大數據總體架構模型
    (3)大數據總體架構特點(diǎn)
    (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(guān)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(shù)體系構成
    (1)大數據采集技術(shù)(多樣性:多源數據融合,數據抽取、轉換和加載的過(guò)程優(yōu)化)
    (2)大數據存儲技術(shù)(海量:結構化、半結構化和非結構化數據)
    (3)大數據處理技術(shù)(快速:并行計算、流計算)
    (4)大數據挖掘分析技術(shù)(價(jià)值:數據挖掘、商業(yè)智能)
    (5)大數據可視化展示技術(shù)(價(jià)值:數據可視化)
    (6)大數據隱私安全
    4、大數據相關(guān)概念與相關(guān)技術(shù)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(guān)系型數據庫與非關(guān)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(shù)(MapReduce)
    5、大數據存儲和處理技術(shù)
    (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(xún)和分析技術(shù):SQL on Hadoop
    (1)Hive:基本的Hadoop 查詢(xún)和分析
    (2)Hive 2.0:Hive 的優(yōu)化和升級
    (3)實(shí)時(shí)互動(dòng)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(shù)
    (6)傳統數據倉庫與聯(lián)機分析處理技術(shù)
    (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(shí)時(shí)預測分析
    (11)開(kāi)源可視化工具:R語(yǔ)言
    (12)可視化技術(shù)
    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(xié)作服務(wù)-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(yǔ)言服務(wù)間通信-Thrift
    日志收集與轉運工具-Flume
    數據結果與線(xiàn)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(shí)踐方法及行業(yè)應用案例分析
    1、大數據應用實(shí)踐方法
    (1)業(yè)務(wù)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(shù)切入與實(shí)施
    (5)大數據試用和評估
    (6)大數據應用推廣
    2、業(yè)務(wù)需求定義
    (1)分析業(yè)務(wù)戰略,了解戰略層面的大數據需求
    (2)調研業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)模式、管理現狀、進(jìn)行大數據需求分析,發(fā)現應用機會(huì )和場(chǎng)景
    (3)發(fā)現大數據應用對企業(yè)的機會(huì )和挑戰
    (4)標桿應用研究
    3、各行業(yè)大數據應用的個(gè)性需求分析方法
    (1)“互聯(lián)網(wǎng)與電子商務(wù)行業(yè)”大數據應用需求分析
    (2)“電信運營(yíng)業(yè)”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(yè)”大數據應用需求分析
    (5)“零售業(yè)”大數據應用需求分析
    (6)“教育業(yè)”大數據應用需求分析
    (7)“醫療業(yè)”大數據應用需求分析
    (8)“能源業(yè)”大數據應用需求分析
    (9)“制造業(yè)”大數據應用需求分析
    (10)“交通物流業(yè)”大數據應用需求分析
    (11)企業(yè)級大數據應用的共性需求分析
    (12)客戶(hù)分析
    (13)績(jì)效分析
    (14)欺詐和風(fēng)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(chǎng)景和數據容量、種類(lèi)和速度
    (3)確定大數據評價(jià)指標體系
    (4)應用場(chǎng)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(guān)鍵技術(shù)系統設計
    7、技術(shù)選型和采購建議
    8、技術(shù)實(shí)施規劃
    (1)大數據技術(shù)切入與實(shí)施
    大數據技術(shù)試驗
    試點(diǎn)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(dòng)新的項目
    10、以電信運營(yíng)商客戶(hù)分析為例的大數據實(shí)施案例分析
    (1)大數據客戶(hù)分析業(yè)務(wù)需求
    (2)大數據客戶(hù)分析現狀與標桿比較
    (3)大數據客戶(hù)分析應用架構規劃與設計
    (4)大數據客戶(hù)分析實(shí)施、試點(diǎn)和推廣 

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