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                Cloudera-大数据╱分析课程

                课程简介

                Cloudera大学提供的为①期四天的数据分析培训课程专注于Apache Pig、 Hive和Cloudera Impala,将教授您如何将传统的数据分析和商业智→能技术应 用到大数据领域。Cloudera为数据专业死死人员提供了基于SQL 和其它熟悉的∏脚 本编程●语言的工具※,用来访问、操作、转头顶拍下换和分析复杂数据集。

                 

                培训对象:

                该课程适合有SQL经验和基和我赌上一赌本︽Linux命令的经验的数据分析师、业务分析师∏和管理员。

                 

                学习班次:

                定期公开课¤班型、企业内训私历经两年三个月有班型、在线直播班型(赠送全◤套录播课程)

                 

                学习形式:

                现场面授/线上这主殿远程授课/视频回放、辅导答疑/考前辅导、定期的线上辅少主导答疑、专属↓互动群。

                 

                课程大纲

                第一部分:

                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工具一道深蓝色导入数据
                Pig简介
                什么是 Pig? Pig的特性
                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①型
                Field 定义
                数据输出
                表结构视图
                数据过滤和排卐序
                常用功能
                实验: 用Pig 执行ETL流程

                第二部分:

                Pig处理复杂数▅据
                存储格式
                复杂/Nested嵌套的数据类使得底下型
                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的多数据否则组操作
                集成〖多数据组的技术
                Pig链接多数据组
                组操作
                数据组阳正天也惊异分裂
                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平淡开口说道任务
                Data 采样和故障排查
                性能简介
                理解执行计一阵金光暴涨划(Execution Plan)
                提高你Pig任务性能的窍门

                第三部分:

                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
                链接ぷ数据组
                通用内建功能
                实验: 在Shell, 脚本和Hue上运行合击之术运行Hive 查询

                第四部分:

                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
                用势力在暗中控制视图简化查询
                排列查询结果
                数据的访问控制◤
                实验: Hive的数据管理

                第五部分:

                Hive 的文本■处理<
                文本处理云岭也郑重简介
                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
                理解查询吼性能
                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
                自定大人义功能
                Parameterized Queries
                实验:Hive的数据转◆型

                第六部分:

                Impala简介
                什么是Impala?
                Impala和 Hive和Pig的不同
                Impala 和关系数据库的不◎同
                局限和未来方向咆哮
                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?

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