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大數(shù)據(jù)-融合集成平臺(tái)（技術(shù)選型詳解）

胡亞

曾任職某大廠架構(gòu)師、曾任數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算負(fù)責(zé)人等；負(fù)責(zé)過(guò)相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)PB級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云建設(shè)等重點(diǎn)項(xiàng)目。在多家公司任數(shù)據(jù)庫(kù)、云技術(shù)顧問；為上百家金融、電信、交通、能源、電力等行業(yè)做數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云原生、隱私計(jì)算等咨詢、遷移等培訓(xùn)，有豐富的實(shí)戰(zhàn)和培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。
并針對(duì)工行、建行、農(nóng)行、中行、招商、浦發(fā)、平安等金融客戶做數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、微服務(wù)、云計(jì)算落地培訓(xùn)和顧問

《信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐、SQL挖掘與性能優(yōu)化(GauessDB、TiDB、GoldenDB、TDSQL、OcenBase、達(dá)夢(mèng)等)》
《數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐、SQL挖掘與性能優(yōu)化(、MySQL、Oracle、PGSQL、SQL Server)》
《K8S-容器實(shí)踐應(yīng)用培訓(xùn)》
《IaaS云、虛擬化、存儲(chǔ)平臺(tái)實(shí)踐培訓(xùn)》
《大數(shù)據(jù)實(shí)踐培訓(xùn)》
《DevOps實(shí)踐應(yīng)用培訓(xùn)》
《安全安全實(shí)踐培訓(xùn)》
《應(yīng)用測(cè)試實(shí)踐培訓(xùn)》

曾任職某大廠架構(gòu)師、曾任數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算負(fù)責(zé)人等；負(fù)責(zé)過(guò)相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)PB級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云建設(shè)等重點(diǎn)項(xiàng)目。在多家公司任數(shù)據(jù)庫(kù)、云技術(shù)顧問；為上百家金融、電信、交通、能源、電力等行業(yè)做數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云原生、隱私計(jì)算等咨詢、遷移等培訓(xùn)，有豐富的實(shí)戰(zhàn)和培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。 并針對(duì)工行、建行、農(nóng)行、中行、招商、浦發(fā)、平安等金融客戶做數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、微服務(wù)、云計(jì)算落地培訓(xùn)和顧問 《信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐、SQL挖掘與性能優(yōu)化(GauessDB、TiDB、GoldenDB、TDSQL、OcenBase、達(dá)夢(mèng)等)》 《數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐、SQL挖掘與性能優(yōu)化(、MySQL、Oracle、PGSQL、SQL Server)》 《K8S-容器實(shí)踐應(yīng)用培訓(xùn)》 《IaaS云、虛擬化、存儲(chǔ)平臺(tái)實(shí)踐培訓(xùn)》 《大數(shù)據(jù)實(shí)踐培訓(xùn)》 《DevOps實(shí)踐應(yīng)用培訓(xùn)》 《安全安全實(shí)踐培訓(xùn)》 《應(yīng)用測(cè)試實(shí)踐培訓(xùn)》

課程費(fèi)用

5800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

2天

成為教練

課程簡(jiǎn)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(dòng)教學(xué)；
超大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與真實(shí)案例實(shí)踐
構(gòu)筑頂級(jí)能力維度模型，帶你快速成長(zhǎng)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(duì)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(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)和應(yīng)用感興趣的IT工作者。

課程大綱

大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(guò)去到現(xiàn)在以及未來(lái)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(shí)
9.Flink核心知識(shí)
分布式內(nèi)存實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)-Driud
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)選型（5小時(shí)） 1. Oracle
?Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǎng)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(chǎng)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(duì)比
4. 建設(shè)OLAP技術(shù)可行性分析和應(yīng)用場(chǎng)景(實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)和批量數(shù)倉(cāng)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(cāng)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(chǎng)景案例 1. OLAP平臺(tái)建設(shè)和場(chǎng)景實(shí)踐
2. 用戶畫像與實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)
3. 用戶理財(cái)購(gòu)買產(chǎn)品行為
4. Hudi湖倉(cāng)一體技術(shù)實(shí)踐
5. ……
大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(guò)去到現(xiàn)在以及未來(lái)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(shí)
9.Flink核心知識(shí)
分布式內(nèi)存實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)-Driud
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)選型（5小時(shí)）
1. Oracle
?Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǎng)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(chǎng)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(duì)比
4. 建設(shè)OLAP技術(shù)可行性分析和應(yīng)用場(chǎng)景(實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)和批量數(shù)倉(cāng)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(cāng)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(chǎng)景案例
1. OLAP平臺(tái)建設(shè)和場(chǎng)景實(shí)踐
2. 用戶畫像與實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)
3. 用戶理財(cái)購(gòu)買產(chǎn)品行為
4. Hudi湖倉(cāng)一體技術(shù)實(shí)踐
5. ……

活動(dòng)詳情

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