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大數(shù)據(jù)-融合集成平臺（技術(shù)選型詳解）

目前任職多家公司數(shù)據(jù)庫技術(shù)顧問；為幾十家大型企業(yè)做過數(shù)據(jù)庫培訓(xùn)；
吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)后加入某外企，某互聯(lián)網(wǎng)等；
從事Oracle、MongoDB、MySQL、Hadoop、Redis等咨詢、支持和培訓(xùn)工作；
為大量銀行/金融、電信行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、保險(xiǎn)等客戶提供支持和服務(wù)；
擅長數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、問題診斷和性能調(diào)優(yōu)以及web診斷、大數(shù)據(jù)管理等。
2014年，考取Oracle OCM
2016年，加入MongoDB核心社區(qū)，從事課件書寫和技術(shù)分享
2018年，研究NewSQL，并應(yīng)用到線上使用

目前任職多家公司數(shù)據(jù)庫技術(shù)顧問；為幾十家大型企業(yè)做過數(shù)據(jù)庫培訓(xùn)； 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)后加入某外企，某互聯(lián)網(wǎng)等； 從事Oracle、MongoDB、MySQL、Hadoop、Redis等咨詢、支持和培訓(xùn)工作； 為大量銀行/金融、電信行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、保險(xiǎn)等客戶提供支持和服務(wù)； 擅長數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、問題診斷和性能調(diào)優(yōu)以及web診斷、大數(shù)據(jù)管理等。 2014年，考取Oracle OCM 2016年，加入MongoDB核心社區(qū)，從事課件書寫和技術(shù)分享 2018年，研究NewSQL，并應(yīng)用到線上使用

課程費(fèi)用

5800.00 /人

課程時(shí)長

2天

成為教練

課程簡介

基于互聯(lián)網(wǎng)超大規(guī)模應(yīng)用為基礎(chǔ)的真實(shí)架構(gòu)案例驅(qū)動教學(xué)；
超大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計(jì)與真實(shí)案例實(shí)踐
構(gòu)筑頂級能力維度模型，帶你快速成長為數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型所需的復(fù)合型人才
培養(yǎng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師從技術(shù)本質(zhì)向技術(shù)管理本質(zhì)的遷移能力

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對象

系統(tǒng)架構(gòu)師，業(yè)務(wù)架構(gòu)師，云原生架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，運(yùn)維架構(gòu)師，DBA架構(gòu)師，解決方案架構(gòu)師。對分布式數(shù)據(jù)庫知識和應(yīng)用感興趣的IT工作者。

課程大綱

大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)介紹和數(shù)據(jù)處理流程（2小時(shí)） 1.大數(shù)據(jù)架構(gòu)發(fā)展從過去到現(xiàn)在以及未來技術(shù)演進(jìn)
2.HDFS總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
3.MapReduce執(zhí)行流程
4.分布式資源調(diào)度器YARN深度剖析
5.Zookeeper總體設(shè)計(jì)
6.HBase生態(tài)體系結(jié)構(gòu)
7.Hive體系結(jié)構(gòu)
8.Spark核心知識
9.Flink核心知識
分布式內(nèi)存實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)-Driud
數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)選型（5小時(shí)） 1. Oracle
?Oracle數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)
?Oracle高可用架構(gòu)
?Oracle必須掌握的性能優(yōu)化工具
?應(yīng)用場景
?案例詳解
2. MongoDB
?MongoDB體系結(jié)構(gòu)
?MongoDB高可用架構(gòu)
?MongoDB診斷及優(yōu)化實(shí)踐
?應(yīng)用場景
?案例詳解
3. Hadoop
?Lambda架構(gòu)
?Kappa架構(gòu)
?Lambda和Kappa架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)對比
4. 建設(shè)OLAP技術(shù)可行性分析和應(yīng)用場景(實(shí)時(shí)數(shù)倉和批量數(shù)倉技術(shù)選型)
?Kylin
?ClickHouse
?Doris
?Impala
?Presto
Driuid
ELK . Talend
2. DateStage
3. Solix
4. Sqoop
5. Flum
6. DataPipeline
數(shù)據(jù)湖 . 數(shù)據(jù)湖理念介紹
2. 數(shù)據(jù)湖解決數(shù)倉痛點(diǎn)
3. 數(shù)據(jù)“入湖”，讓資源變資產(chǎn)
金融大數(shù)據(jù)場景案例 1. OLAP平臺建設(shè)和場景實(shí)踐
2. 用戶畫像與實(shí)時(shí)數(shù)倉
3. 用戶理財(cái)購買產(chǎn)品行為
4. Hudi湖倉一體技術(shù)實(shí)踐
5. ……
大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)介紹和數(shù)據(jù)處理流程（2小時(shí)）
1.大數(shù)據(jù)架構(gòu)發(fā)展從過去到現(xiàn)在以及未來技術(shù)演進(jìn)
2.HDFS總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
3.MapReduce執(zhí)行流程
4.分布式資源調(diào)度器YARN深度剖析
5.Zookeeper總體設(shè)計(jì)
6.HBase生態(tài)體系結(jié)構(gòu)
7.Hive體系結(jié)構(gòu)
8.Spark核心知識
9.Flink核心知識
分布式內(nèi)存實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)-Driud
數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)選型（5小時(shí)）
1. Oracle
?Oracle數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)
?Oracle高可用架構(gòu)
?Oracle必須掌握的性能優(yōu)化工具
?應(yīng)用場景
?案例詳解
2. MongoDB
?MongoDB體系結(jié)構(gòu)
?MongoDB高可用架構(gòu)
?MongoDB診斷及優(yōu)化實(shí)踐
?應(yīng)用場景
?案例詳解
3. Hadoop
?Lambda架構(gòu)
?Kappa架構(gòu)
?Lambda和Kappa架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)對比
4. 建設(shè)OLAP技術(shù)可行性分析和應(yīng)用場景(實(shí)時(shí)數(shù)倉和批量數(shù)倉技術(shù)選型)
?Kylin
?ClickHouse
?Doris
?Impala
?Presto
Driuid
ELK
. Talend
2. DateStage
3. Solix
4. Sqoop
5. Flum
6. DataPipeline
數(shù)據(jù)湖
. 數(shù)據(jù)湖理念介紹
2. 數(shù)據(jù)湖解決數(shù)倉痛點(diǎn)
3. 數(shù)據(jù)“入湖”，讓資源變資產(chǎn)
金融大數(shù)據(jù)場景案例
1. OLAP平臺建設(shè)和場景實(shí)踐
2. 用戶畫像與實(shí)時(shí)數(shù)倉
3. 用戶理財(cái)購買產(chǎn)品行為
4. Hudi湖倉一體技術(shù)實(shí)踐
5. ……

活動詳情

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