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華為大數(shù)據(jù)-HCIP資深開(kāi)發(fā)者認(rèn)證 V2.0

報(bào)名課程可獲贈(zèng)300.0元助學(xué)金
退費(fèi)說(shuō)明：報(bào)名后未上課、以及僅上課半天的學(xué)員可無(wú)條件全額退培訓(xùn)費(fèi)
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課程圖標(biāo) 課程代碼 C262
時(shí)間圖標(biāo)
培訓(xùn)課時(shí)
直播 直播
￥5780
統(tǒng)一銷(xiāo)售價(jià)
面授 面授
￥6800
具體詢(xún)問(wèn)顧問(wèn)老師
注：以上課程價(jià)格為培訓(xùn)費(fèi)
標(biāo)題圖標(biāo) 課程介紹 標(biāo)題圖標(biāo)

華為大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)高級(jí)工程師認(rèn)證HCIP-Big Data Developer V2.0考試覆蓋：大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)總指導(dǎo)、大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案（離線批處理、實(shí)時(shí)檢索、實(shí)時(shí)流處理、融合數(shù)倉(cāng)）、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程等內(nèi)容。

標(biāo)題圖標(biāo) 學(xué)員基礎(chǔ) 標(biāo)題圖標(biāo)

培訓(xùn)對(duì)象：大數(shù)據(jù)方向的應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師；行業(yè)分析大數(shù)據(jù)的工程師

入學(xué)要求：建議您先學(xué)習(xí)HCIA-Big Data認(rèn)證；具備基本的大數(shù)據(jù)知識(shí)和計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)

 

 

標(biāo)題圖標(biāo) 課程目標(biāo) 標(biāo)題圖標(biāo)

深入理解華為大數(shù)據(jù)平臺(tái)與技術(shù)及應(yīng)用，了解大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案、離線批處理、實(shí)時(shí)檢索、實(shí)時(shí)流處理、融合數(shù)倉(cāng)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程等內(nèi)容，掌握華為大數(shù)據(jù)平臺(tái)和關(guān)鍵組件的開(kāi)發(fā)流程、接口，掌握典型場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)方法、勝任大數(shù)據(jù) 開(kāi)發(fā)者工作崗位

 

標(biāo)題圖標(biāo) 課程大綱 標(biāo)題圖標(biāo)

模塊一 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)總指導(dǎo)

1.大數(shù)據(jù)主流技術(shù)

2.大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案

3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)

模塊二 大數(shù)據(jù)離線處理場(chǎng)景化解決方案

1.離線批處理場(chǎng)景方案

2. 離線批處理框架的介紹、技術(shù)原理、參數(shù)屬性、重要配置等，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ) HDFS，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Hive，離線分析 SparkSQL，數(shù)據(jù)采集工具 Loader、Sqoop 等

3. 離線批處理實(shí)際案例  

模塊三 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案   

1.實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景方案

2.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)介紹、技術(shù)原理、參數(shù)屬性、重要配置等，包括 HBase、ElasticSearch、GraphBase 等

3.實(shí)時(shí)檢索實(shí)際案例

模塊四 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流計(jì)算場(chǎng)景化解決方案

1.實(shí)時(shí)流計(jì)算應(yīng)用方案

2.實(shí)時(shí)流計(jì)算組件的介紹、技術(shù)原理、參數(shù)屬性、重要配置等，包括 Flume、Kafka、Flink、

SparkStreaming、Redis 等

3.實(shí)時(shí)流處理配置方案及成功案例

模塊五 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景化解決方案

1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)背景介紹

2.GaussDB 200 介紹

3.融合數(shù)倉(cāng)案例