杭州大数据培训 Cloudera 数据分析师培训

Cloudera 数据分析师培训
培训班型： 公开课
课程长度： 3天/18小时
课程内容：
> 关于该课程 
> 关于 Cloudera 
> 课程的逻辑介绍 
Hadoop 基础
> Hadoop的动机
> Hadoop 概况
> HDFS
> MapReduce
> Hadoop 生态圈
> 实验场景介绍
> 实验: 用Hadoop工具导入数据
Pig简介 
> 什么是 Pig?
> Pig的特性
> Pig使用案例
> 和Pig交互
用Pig进行基本数据分析
> Pig Latin 语法
> 数据装载
> 简单数据类型
> Field 定义
> 数据输出
> 表结构视图
> 数据过滤和排序
> 常用功能
> 实验: 用Pig 执行ETL流程
Pig处理复杂数据
> 存储格式
> 复杂/Nested嵌套的数据类型 
> 成群
> 处理复杂数据的内置功能
> 迭代成群的数据 
> 实验: 用Pig分析广告战役的数据 
Pig的多数据组操作 
> 集成多数据组的技术 
> Pig链接多数据组
> 组操作
> 数据组分裂
> 实验: 用Pig分析离散的数据组 
扩展 Pig
> 用参数带来灵活性 
> Macros 和 Imports 
> UDFs 
> Contributed Functions 
> 用其他语言和Pig一起处理数据 
> 实验: 用流处理和UDFs扩展Pig 
Pig 故障排查和优化 
> Pig故障排查> 记录日志
> 使用Hadoop Web 界面
> 演示: 用Web 界面排查一个故障的任务
> Data 采样和故障排查
> 性能简介
> 理解执行计划（Execution Plan） 
> 提高你Pig任务性能的窍门 
Hive简介
> 什么是 Hive? 
> Hive 表结构和数据存储 
> 对比Hive和传统数据库 
> Hive vs. Pig 
> Hive 使用案例
> 和Hive的互操作
Hive的关系数据分析
> Hive 数据库和表
> 基本HiveQL 语法
> 数据类型
> 链接数据组 
> 通用内建功能
> 实验: 在Shell, 脚本和Hue上运行运行Hive 查询 

2. 教学中心：浙江省杭州市文三路252号伟星大厦19楼
Hive 数据管理
> Hive 数据格式
> 创建数据库和 由 Hive管理的表
> 向 Hive装载 数据
> 改变数据库和表
> 自治表格
> 用视图简化查询
> 排列查询结果
> 数据的访问控制
> 实验: Hive的数据管理 
Hive 的文本处理
> 文本处理简介
> 重要的字符串（String）功能 
> 使用Hive 的标准表达式（Regular Expressions） 
> Sentiment Analysis and N-Grams 
> 实验: 通过敏感性分析（Sentiment Analysis）收获洞察
Hive 优化
> 理解查询性能 
> 控制任务执行计划
> 分区
> Bucketing 
> 索引数据
Hive扩展 
> SerDes 
> 用定制脚本完成数据转型 
> 自定义功能
> Parameterized Queries 
> 实验: Hive的数据转型 
Impala 简介
> 什么是 Impala? 
> Impala 和 Hive和 Pig的不同 
> 局限和未来方向
> 使用Impala Shell 
采样Impala分析数据
> 基本语法
> 数据类型
> 过滤, 排序, and Limiting Results 
> 链接和组队数据 
> 提升 Impala 性能
> 实验: Impala的交互式分析 
为任务选择最优的工具
> 对比 MapReduce, Pig, Hive, Impala和关系数据库
> 选择哪个?
联系我的时候请说是在搜即讯信息网上看到的，谢谢。