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【深圳Python培訓(xùn)課程】
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階段:大數(shù)據(jù)分析篇（必修篇）
薪資普遍在25000元/月左右
核心能力:
1)大數(shù)據(jù)分析Hadoop及Python實(shí)現(xiàn)
大數(shù)據(jù)框架Hadoop/MapReduce/使用uickStart VM快速搭建環(huán)境、數(shù)據(jù)基本存儲命令/3大案例
2)大數(shù)據(jù)分析框架PySpark基本使用
Spark環(huán)境搭建/Spark 核心、Jupyter Notebook使用/WordCount/PyCharm航班信息數(shù)據(jù)分析
3)PySpark分析某航天中心服務(wù)器日志
服務(wù)器日志讀取解析/日志數(shù)據(jù)采樣統(tǒng)計(jì)/404響應(yīng)日志數(shù)據(jù)等
4)大數(shù)據(jù)Hive集成Python分析
大數(shù)據(jù)SL分析框架Hive使用/HL結(jié)合Python腳本影評數(shù)據(jù)分析/PySpark與Hive集成分析/基于SL和DSL的PySpark分析
可解決的現(xiàn)實(shí)問題:
本階段內(nèi)容干貨滿滿！老師將會(huì)直接給到學(xué)員一個(gè)真實(shí)的大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，直接在這個(gè)真實(shí)的開發(fā)環(huán)境里結(jié)合實(shí)際的四個(gè)小案例手把手的教大家去實(shí)現(xiàn)一個(gè)Python+Spark（PySpark框架）的具體應(yīng)用.
【深圳大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓(xùn)】
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模塊
分布式架構(gòu)的衍生與發(fā)展:
微服務(wù)架構(gòu)
大數(shù)據(jù)架構(gòu)異步通信:
消息驅(qū)動(dòng)與傳遞系統(tǒng)
名稱
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(上)
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(下)
直面微服務(wù)架構(gòu)
服務(wù)建模方法
服務(wù)拆分與集成
微服務(wù)架構(gòu)基礎(chǔ)組件和關(guān)鍵要素
微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù)(上)
微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù)(下)
微服務(wù)架構(gòu)管理體系
向微服務(wù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型
消息傳遞模型
消息系統(tǒng)規(guī)范與實(shí)現(xiàn)
Kafka功能與應(yīng)用
Kafka基本原理分析
消息傳遞機(jī)制在大數(shù)據(jù)體系中的應(yīng)用
Actor模型和Akka分布式消息
基本內(nèi)容
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(上)
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(下)
微服務(wù)架構(gòu)的基本特征、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和實(shí)施方法
服務(wù)分類、表示模型、邊界與數(shù)據(jù)
服務(wù)拆分的維度、策略以及各種集成方式
API網(wǎng)關(guān)、配置中心等
Spring Boot和Spring Cloud
Spring Boot和Spring Cloud
微服務(wù)部署、監(jiān)控和測試
遺留系統(tǒng)改造以及技術(shù)、組織轉(zhuǎn)型方法
消息傳遞基本模型與實(shí)現(xiàn)需求
JMS和AMP規(guī)范以及ActiveM和RabbitM
Kafka核心功能、大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用以及內(nèi)置流處理等新特
Kafka基本實(shí)現(xiàn)原理分析
Spark、Storm中的消息傳遞機(jī)制應(yīng)用
Actor模型和Akka分布式消息實(shí)現(xiàn)機(jī)制、Spark中的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)來源:
數(shù)據(jù)收集與集成
大數(shù)據(jù)相關(guān)工具框架
介紹（一）
數(shù)據(jù)獲取的策略和技術(shù)
Flume系統(tǒng)架構(gòu)
企業(yè)應(yīng)用集成模式
企業(yè)服務(wù)總線與應(yīng)用
日志收集Flume功能與應(yīng)用
案例一之應(yīng)用系統(tǒng)并發(fā)負(fù)載部署
案例一之實(shí)時(shí)收集用戶海量數(shù)據(jù)
案例一之定時(shí)收集RDBMS業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
埋點(diǎn)、日志收集、數(shù)據(jù)分發(fā)等策略和相關(guān)工具
Flume系統(tǒng)架構(gòu)分析
各種企業(yè)應(yīng)用集成模式介紹
Spring Integration應(yīng)用
Flume架構(gòu)、應(yīng)用與HDFS和Kafka集成，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集
Nginx負(fù)載均衡部署
Nginx實(shí)時(shí)記錄用戶訪問數(shù)據(jù)
分布式數(shù)據(jù)存儲平臺搭建（HDFS、ZK、KAFKA等）及測試
Flume實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)至HDFS和KAFKA
SOOP介紹及定期收集RDBMS表數(shù)據(jù)至HDFS
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咨詢顧問:楊老師
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