光环大数据的大数据课程有哪些

　　为什么学习大数据课程和Hadoop？

世界正变得越来越数字化，这意味着大数据将继续存在。事实上，大数据和数据分析的重要性在未来几年将会持续增长。在大数据和分析领域选择一份职业，可能只是你为了满足职业期望而努力寻找的一种角色。

在这一领域工作的专业人士可以获得令人印象深刻的薪水，数据科学家的平均工资为116,000美元。即使是那些在入门级的人也会找到高薪，平均收入为9.2万美元。随着越来越多的公司意识到对大数据和分析领域的专家的需求，这些工作的数量将会继续增长。接近80%的数据科学家说，目前在该领域工作的专业人员短缺。

我们的大数据课程的目标是什么？

大数据课程有哪些？大数据课程Hadoop认证旨在让您深入了解使用Hadoop和Spark的大数据框架，包括HDFS，YARN和MapReduce。您将学习如何使用Pig，Hive和Impala来处理和分析存储在HDFS中的大型数据集，并使用Sqoop和Flume进行大数据训练以获取数据。

您将使用Spark掌握实时数据处理，包括Spark中的函数式编程，实现Spark应用程序，理解Spark中的并行处理以及使用SparkRDD优化技术。通过我们的大数据课程，您还将学习Spark中的各种交互算法，并使用SparkSQL创建，转换和查询数据表单。

作为大数据课程的一部分，您将被要求使用CloudLab在银行，电信，社交媒体，保险和电子商务领域执行真实的基于行业的项目。此大数据Hadoop培训课程将为您准备ClouderaCCA175大数据认证。

您将通过我们的大数据Hadoop认证培训了解哪些技能？

大数据Hadoop培训将使您能够在集群环境中掌握Hadoop框架及其部署的概念。您将学习：

1、了解Hadoop生态系统的不同组件，例如Hadoop2.7，Yarn，MapReduce，Pig，Hive，Impala，HBase，Sqoop，Flume和ApacheSpark。

2、了解Hadoop分布式文件系统（HDFS）和YARN体系结构

3、了解如何使用它们进行存储和资源管理

4、了解MapReduce及其特性，并理解高级MapReduce概念

5、使用Sqoop和Flume摄取数据

6、在Hive和Impala中创建数据库和表，了解HBase，并使用Hive和Impala进行分区

7、理解不同类型的文件格式，AvroSchema，使用Arvo和Hive，以及Sqoop和Schemaevolution

8、了解Flume，Flume架构，信号源，水槽，通道和水槽配置

9、了解并使用HBase，其架构和数据存储，并了解HBase和RDBMS之间的差异

掌握Pig及其组件的相关知识

在Spark中进行函数式编程，并实现和构建Spark应用程序

1、了解弹性分布数据集（RDD）的详细信息

2、深入了解Spark和SparkRDD优化技术中的并行处理

3、了解Spark的常见用例和各种交互式算法

4、学习SparkSQL，创建，转换和查询数据框

5、准备ClouderaCCA175大数据认证

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