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大数据技术培训课程

CATALOGUE目录大数据技术概述大数据基础技术大数据处理框架与技术大数据分析工具与平台大数据安全与隐私保护策略大数据应用案例分享与讨论

01大数据技术概述

大数据定义与特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。大数据处理要求实时或准实时处理，以满足业务需求。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频等。大数据中蕴含的价值信息往往较为稀疏，需要通过数据挖掘和分析才能发现。数据量大处理速度快数据类型多样价值密度低

萌芽期成熟期发展期融合期大数据技术发展历关系型数据库为代表的数据存储和管理技术发展。Hadoop等分布式计算框架的出现，解决了大规模数据处理的问题。Spark、Flink等实时计算框架的兴起，提高了数据处理速度和效率。大数据技术与人工智能、云计算等技术的融合，推动了大数据应用的深入发展。

大数据应用领域医疗行业零售行业用于疾病预测、个性化医疗、医疗资源管理等领域。用于精准营销、消费者行为分析、库存管理等领域。金融行业政府管理制造业用于风险评估、客户分析、投资决策等领域。用于城市规划、交通管理、公共安全等领域。用于生产优化、质量控制、供应链管理等领域。

02大数据基础技术

介绍HDFS的基本概念、架构和特点。HDFS概述详细讲解HDFS的读写流程、数据块的概念以及数据复制机制。HDFS的读写操作演示如何使用命令行工具对HDFS进行操作，包括文件的上传、下载、查看等。HDFS的命令行操作介绍如何使用JavaAPI对HDFS进行编程，包括创建文件、写入数据、读取数据等。HDFSAPI编程分布式文件系统HDFS

介绍HBase的基本概念、架构和特点。HBase概述HBase数据模型HBase的读写操作HBase的高级特性详细讲解HBase的数据模型，包括表、行、列族、列、时间戳等概念。演示如何使用HBaseShell和JavaAPI对HBase进行读写操作。介绍HBase的高级特性，如协处理器、过滤器、事务等。分布式数据库HBase

NoSQL概述MongoDBCassandraRedisNoSQL数据库技术介绍NoSQL的基本概念、分类和特点。介绍Cassandra的基本概念、数据模型、读写操作和集群等。详细讲解MongoDB的基本概念、数据模型、读写操作和索引等。讲解Redis的基本概念、数据类型、命令和操作等。

介绍数据仓库的基本概念、架构和特点。数据仓库概述详细讲解数据仓库的维度建模、星型模型和雪花模型等设计方法。数据仓库的建模与设计介绍数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，如分类、聚类、关联规则挖掘等。数据挖掘技术讲解数据可视化的基本概念、工具和应用场景，如Tableau、PowerBI等。数据可视化技术数据仓库与数据挖掘技术

03大数据处理框架与技术

MapReduce编程模型Map阶段将输入数据划分为若干个键值对，对每个键值对应用Map函数进行处理，生成中间结果。Shuffle阶段对中间结果进行排序、分组等操作，以便Reduce阶段处理。Reduce阶段对中间结果中相同键的数据应用Reduce函数进行聚合操作，生成最终结果。

Spark内存计算框架将SparkDataFrame转换为SQL表，支持SQL查询和数据分析。SparkSQL提供基于内存的数据集抽象，支持数据分区、容错、并行计算等特性。RDD（ResilientDistributed…提供结构化或半结构化数据的处理能力，支持SQL查询、数据转换、机器学习等应用场景。DataFrame/DataSet编程模型

支持实时数据流的处理和分析，提供低延迟、高吞吐量的计算能力。流式计算模型状态管理时间处理支持在分布式环境中管理应用程序的状态，实现容错和一致性保证。提供事件时间、处理时间等时间概念的处理能力，满足实时计算中的时间需求。030201Flink实时计算框架

分布式流处理平台，提供高吞吐量、可扩展的实时数据流处理能力。Kafka分布式实时计算系统，支持实时数据流的处理和分析，提供低延迟的计算能力。Storm分布式流处理框架，构建在Kafka之上，提供可扩展、容错的实时数据流处理能力。Samza大数据流处理技术

04大数据分析工具与平台

Hadoop生态系统组件介绍HadoopCommon提供文件系统、资源管理、作业调度等基础设施。HadoopDistributedFileSystem(HDFS)分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HadoopYARN资源管理系统，负责集群资源的统一管理和调度。HadoopMapReduce编程模型，用于大规模数据集的并行处理。

Hive概述介绍Hive的基本概念、架构和特点。Hive安装与配置详细讲解Hive