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课程大纲
 
大数据财务分析培训

培训内容:

第一部分:如何构建分布式数据仓库平台
1. 怎么样才算是真正意义的大数据平台
2.      开源Hadoop介绍
3. 数据采集过程与分布式存储
  1)ETL介绍
  2)Sqoop
  3)HDFS
4. 数据仓库与数据分析
  1)MapReduce
  2)Hive
  3)Pig
  4)HBase
5. 集群监控与调度组件
  1)Ganglia监控
  2)Hadoop集群权限管理
  3)Hbase列数据库监控
  4)Oozie介绍
6.      Hue介绍
7.      运营商全国用户上网记录案例介绍
8.      网上舆情分析

第二部分:大数据平台部署及案例
1. 我们应该选哪种Hadoop?
  1)选哪个版本?为什么?
  2)选哪种发行版本?为什么?
2. 集群硬件应该如何选配?
  1)内存
  2)CPU
  3)硬盘
3. 部署案例讲解
  1)英特尔Hadoop详解
  2)某省级通信运营商清帐单查询系统介绍

第三部分:Hbase列数据库及应用案例
1. Hbase感性认识
  1)Hbase简介
  2)Hbase特点
  3)HBase与RDBMS对比
  4)HBase体系结构
  5)Hbase常见概念
  6)性能优化
2. Hbase主要组成
  7)Zookeeper、Hmaster
  8)HRegionServer、Region
  9)HStore存储、Hfile
  10)Hbase内部扫描RowKey的原理
  11)Hbase内部读写原理
  12)HBase设计原理、架构分析
  13)Hadoop+HBase伸缩性(自动扩容、热部署)
  14)HBase相关表结构设计(列族、列详细分析)
  15)HBase主HMaster与备用HMaster间的切换原理
  16)HBase基本命令介绍
3. 如何使用Hbase?
  17)Hbase的6种使用方式
  18)HBase Shell方式访问;
  19)HBase Java API方式访问;
  20)Hive+Hbase方式访问;
  21)Pig+Hbase方式访问;
4. Hbase+Zookeeper使用配置
  22)Zookeeper简介
  23)Zookeeper与 HBase 的关系
5.      Hbase的RowKey设计原则
6. 项目案例:
  24)HBase在小米业务的应用

第四部分:大数据挖掘介绍与应用案例
1. 大数据挖掘和传统数据挖掘区别?
  1)传统数据挖掘
  2)SPSS Modeler 14.2
  3)SAS简介
  4)Mahout简介
  5)R语言介绍
  6)R语言连接HIVE
2. 算法介绍和应用
  1)关联分析
  2)K-means
  3)决策数据C5.0
  4)逻辑线性Logistic回归
  5)主成分/因子分析
  6)Apriori算法
  7)预测算法
  8)神经网络
  9)协同过滤挖掘算法
3. 项目案例详解
  1)用户行为编好分析
  2)客户流失预测分析
  3)营销产品推荐系统
  4)TF-IDF与余弦相似性的应用



 
 
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