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大数据技术的学习内容有很多,包括:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
培训时长:5个月
大数据特征编辑
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道
价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值
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