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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

騰訊云大數據開發工程師培訓大綱

大數據技術與生態圈概述

1. 大數據與Hadoop概述

2. 騰訊大數據應用案例

3. 大數據行業現狀

4. Hadoop設計思想

5. Hadoop與Spark生態圈

EMR產品使用與運維

1. 騰訊云EMR產品介紹

2. EMR入門操作與使用說明

3. EMR客戶案例

4. EMR權限控制

5. EMR監控

6. EMR擴容

7. EMR硬件管理

8. EMR參數配置

9. EMR數據遷移

HDFS使用

1. HDFS概述

2. HDFS架構與組成

3. HDFS操作與API

4. HDFS高可靠保證

5. HDFS與騰訊云COS

MapReduce編程

1. MapReduce框架

2. MapReduce編程模型

3. MapReduce工作原理

4. 資源管理框架YARN

Hive基礎與操作

1. Hive概述與基本架構

2. Hive環境與基礎操作

3. DDL與DML操作

4. Hive系統函數與自定義函數

5. Hive與Sqoop工具

HBase使用

1. Hbase基礎與架構

2. Hbase數據結構

3. Hbase內置表與讀寫流程

4. Hbase使用與API

Presto架構與使用

1. Presto概述

2. Presto整體架構與運行原理

3. Presto Connector

4. Presto常用函數

SparkCore基礎與開發

1. Spark概述

2. Spark程序與RDD操作

3. 普通型RDD Transformation操作

4. 鍵值型RDD Transformation操作

5. RDD Action操作

6. RDD共享變量、持久化與依賴

7. Spark架構與運行

8. Tez、Spark與MR對比

9. Spark WordCount演示

SparkSQL開發

1. SparkSQL概述與架構

2. DataFrame與DataSet

3. SparkSQL數據源操作

4. SparkSQL自定義函數

SparkStreaming開發

1. SparkStreaming概述

2. SparkStreaming運行流程

3. SparkStreaming基礎算子

4. SparkStreaming高級算子

5. SparkStreaming案例

6. Spark與Storm區別

Kafka基礎與開發

1. Kafka概述

2. Kafka架構與關鍵機制

3. Ckafka API與實戰

4. SparkStreaming與Kafka整合

數據挖掘與機器學習基礎

1. 大數據分析介紹

2. 機器學習概念

3. 機器學習分類

4. 常見分析模型與算法

5. 用戶畫像應用基礎與構建

課程實驗

1. 實驗1-Hadoop實驗環境準備

2. 實驗2-HDFS分布式文件系統

3. 實驗3-COS存儲系統

4. 實驗4-MapReduce分布式計算框架

5. 實驗5-Hive數據庫表創建和數據加載

6. 實驗6-分布式列式數據庫Hbase

7. 實驗7-Presto數據庫表創建和數據加載

8. 實驗8-離線日志分析

9. 實驗9-Spark內存計算框架

10. 實驗10-Spark實戰

11. 實驗11-Ckafka生產者消費者實踐

12. 實驗12-EMR集群的運維

13. 實驗13-互聯網電商日志分析系統實戰

14. 實驗14-基于用戶畫像的推薦實戰