大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用基礎(chǔ)-教學(xué)大綱(編輯修改稿)
2025-07-23 18:40 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 點，會簡單的應(yīng)用Apex解決問題。11．事件流OLAP之Druid 了解Druid的概念及其應(yīng)用場所，掌握Druid單機(jī)環(huán)境的安裝方法和步驟，并能利用Druid進(jìn)行加載流數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)查詢等。12．事件數(shù)據(jù)流引擎Flink 識記Flink的基本概念，明白Flink的基本架構(gòu)，能夠安裝Flink的單機(jī)和集群環(huán)境。13．分布式文件搜索Elasticsearch 了解Elasticsearch包含重要部分的基本概念，掌握Elasticsearch重要的安裝過程，掌握簡單的操作。14．實例電商數(shù)據(jù)分析能夠通過已經(jīng)學(xué)習(xí)了解過的環(huán)境和工具等，有條理有步驟的對實例進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析等，進(jìn)而得出相關(guān)的結(jié)論。四、課程的重點、難點1．大數(shù)據(jù)概述重點：大數(shù)據(jù)的概念和特征。難點：大數(shù)據(jù)的計算模式和技術(shù)層面間的關(guān)聯(lián)。2．?dāng)?shù)據(jù)獲取重點：Scrapy環(huán)境的搭建。難點：網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取數(shù)據(jù)的過程。3．Hadoop基礎(chǔ)重點：Hadoop的基礎(chǔ)理論及安裝。難點：Hadoop單機(jī)及集群環(huán)境的部署方法。4．HDFS基本應(yīng)用重點：掌握HDFS的兩種使用方法。 5．MapReduce應(yīng)用開發(fā)重點：明白Map過程與Reduce過程的原理。難點：獨立編寫滿足自己需求的MapReduce程序。6．分布式數(shù)據(jù)庫HBase 重點：HBase所包含的3個重要組件的工作方式。難點：如何通過HBase shell和HBase API訪問HBase。7．?dāng)?shù)據(jù)倉庫工具Hive 重點：熟悉簡單的Hive命令。8．開源集群計算環(huán)境Spark 重點：理解Spark的工作機(jī)制。難點：解決實戰(zhàn)時的步驟及思路。9．流實時處理系統(tǒng)Storm 重點：Storm的實時處理。難點：利用Storm的特點對數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理。10．企業(yè)級、大數(shù)據(jù)流處理Apex 重點：Apex的流處理功能。11．事件流OLAP之Druid 重點：使用Druid進(jìn)行加載和查詢數(shù)據(jù)。12．事件數(shù)據(jù)流引擎
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