尚学堂云计算大数据大型网络直播课-hadoop,spark,storm,机器学习

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大数据解密

16年03月开课 至 17年10月结课

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课程概述

课程目录

学员评论(164)

老师介绍

尚学堂陈老师

尚学堂陈老师

七年工作经验,四年数据挖掘相关经验,做过关系引擎开发,架构设计推荐系统,擅长大数据分析,数据挖掘,以及大数据需求分析,系统架构等
尚学堂肖斌老师

尚学堂肖斌老师

12年软件行业开发经验,其中5年多的Hadoop开发和维护工作。擅长基于Hadoop的海量数据平台的搭建,TB级数据的处理和基于Hadoop的开发和集群的维护。对hadoop、hive、hbase、storm、spark等大数据开源框架有深入的研究,能深入框架源码讲解其原理。曾参与中国联通计费系统,电商平台日志分析等项目的管理、运维和开发工作
尚学堂pirlo老师

尚学堂pirlo老师

从事软件开发10年,大数据领域5年,对Hadoop、spark体系有深入了解
尚学堂Yasaka老师

尚学堂Yasaka老师

专注于大数据hadoop生态系统,以及storm,spark等的研究,以及机器学习在大数据中的应用
尚学堂夏老师

尚学堂夏老师

专注于研究hadoop,storm,spark,openstack等云计算和大数据技术
叶落浅秋

叶落浅秋

8年软件开发经验,大数据经验4年之久,曾担任java项目架构师,大数据项目经理,搭建和运维大数据环境,对hadoop,hive,hbase,spark等相关技术有深入认识
尚学堂卢菁老师

尚学堂卢菁老师

北京尚学堂卢菁老师于2012年获得博士学位,博士研究课题为模式识别。卢菁老师有8年机器学习相关工作经验,工作期间承担多项机器学习,自然语言处理项目。擅长领域:机器学习,模式识别,图像处理,自然语言处理。卢菁老师授课风趣幽默,条理性强,善于举例,由浅入深,循循善诱。
尚学堂Lily老师

尚学堂Lily老师

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简  介围绕企业常用云计算,大数据平台技术学习。
例如:hadoop,storm,spark,机器学习,openstack,R语言,python编程
scala编程,企业级大数据处理平台架构,实时计算架构
学习目标围绕企业常用云计算,大数据平台技术学习。
例如:hadoop,storm,spark,机器学习,openstack

课程目标:了解学习 hadoop,spark,storm,虚拟化,openstack等技术
课程特色:讲解企业级大数据平台架构,老师真实企业经验布道传授
适用人群:有一点java开发基础想学习大数据技术的人员

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。


机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

      Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。

      Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。

      Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。

      此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

      Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在         Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:
 
      高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

      高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

      高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

      高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

      低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。
 
      Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。

      Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。

      hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
 
课程目录:

01_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统01
02_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统02
03_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统03
04_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统04
05_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统05
06_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统06
07_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统07
08_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统08_io
09_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统09_io
10_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统10
11_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统11
12_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统12
13_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统13
14_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论1
15_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论2
16_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论3
17_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论4
18_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论5
19_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论6
20_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install01
21_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install02
22_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc01
23_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc02
24_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc03
25_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc04
26_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友01
27_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友02
28_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送01
29_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送02
30_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送03
31_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送04
32_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍01
33_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍02
34_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍01
35_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍02
36_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍03
37_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍04
38_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署01
39_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署02
40_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署03
41_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署04
42_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署05
43_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署06
44_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序,分区,分组,自定义封装类01
45_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序,分区,分组,自定义封装类02
46_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序,分区,分组,自定义封装类03
47_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序,分区,分组,自定义封装类04
48_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序,分区,分组,自定义封装类05
49_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序,分区,分组,自定义封装类06
50_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹01
51_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹02
52_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹03
53_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹04
54_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹05
55_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹06
56_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装01
57_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装02
58_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装03
59_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装04
60_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言01
61_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言02
62_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言03
63_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言04
64_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select01
65_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select02
66_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select03
67_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select04
68_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器01
69_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器02
70_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器03
71_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器04
72_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析01
73_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析02
74_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析03
75_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析04
76尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论01
77尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论02

 

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