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<p><strong>第一类：开发类</strong></p><p><br/></p><p>1、Spark and Hadoop开发人员培训 （4天）<br/>考试建议：CCA175<br/>课程概述<br/>学习关键概念和掌握使用最新技术和工具将数据采集到Hadoop 机群并进行处理。通过学习掌握诸如Spark（包括 Spark Streaming和Spark SQL）、Flume、Kafka 以及Sqoop 这样的Hadoop 生态系统工具和技术，Hadoop开发员将具备解决实际大数据问题和挑战的能力。<br/>培训对象<br/>面向具有 Scala或Python 编程经验的开发人员。熟悉 Linux 命令行，对SQL有基本了解。强烈建议不熟悉Hadoop的人员参加该培训</p><p><br/></p><p>2、Apache HBase 培训 （3天）<br/>课程概述<br/>学习如何运用HBase作为分布式数据存储实现低延迟查询和高度可扩展性的数据吞吐量，涵盖schema 设计、应用程序编写、配置和维护。<br/>培训对象<br/>面向计划使用 HBase 的开发人员和管理员。具有数据库和数据建模经验更佳。具备 Java 相关知识更佳，Hadoop 相关知识不作要求，但培训可为该课程提供良好的基础。</p><p>3、Cloudera搜索培训 （3天）<br/>课程概述<br/>Hadoop 的索引数据具有更强大的实时查询功能，并且将 Cloudera 搜索与外部应用程序集成。了解如何将全文本、互动搜索和可扩展的、灵活的索引导入到 Hadoop 和企业数据中心（EDH）&nbsp;<br/>培训对象<br/>面向熟悉 Hadoop 基本知识和 Java、C、 C++、Perl 或 Python 编程经验的开发人员和数据工程师。培训对象应熟悉 Linux 命令行，但不要求具备Solr，HBase或SQL使用经验。</p><p>4、Apache Spark开发人员培训（3天）<br/>考试建议：CCA175<br/>课程概述</p><p>结合批处理、流媒体和交互分析技术， 利用 Apache Spark 构建完整统一的大数据应用。学习编写复杂的并行应用程序，为各种用例、架构和行业执行快速良好的决策和实时行动。<br/>培训对象<br/>面向意欲优化应用程序速度、易用性和复杂程度的开发人员和工程师。培训对象要求具备 Python 或 Scala 背景知识，具备 Linux相关基础知识更佳。</p><p>5、MapReduce开发人员培训 （4天）<br/>课程概述<br/>了解 HDFS 和 MapReduce 的基础知识， 如何利用 API 编写程序、调试和优化技巧；以及如何管理大型的工作流。介绍相关的 Apache项目。<br/>培训对象<br/>面向编写、维护和 / 或优化 Hadoop 作业的开发人员。培训对象应具备以下编程经验：建议具备 Java 背景知识，要求完成动手练习。但不需要具备Hadoop相关知识。</p><p>6、大数据应用程序的设计和构建（4天）<br/>考试建议:CCP:DE<br/>课程概述<br/>学习利用企业数据中心（EDH）的工具分析和解决实际业务问题。熟练掌握聚合应用解决方案的设计和建立过程，其中包括： 摄入数据、确定文件存储格式、处理存储数据， 并为最终用户展示结果<br/>培训对象<br/>面向意欲使用 Hadoop 解决现实问题的开发人员和架构师。培训对象要求具备良好的 Jave 相关知识、基本熟悉 Linux，具备 SQL 经验更佳，并且应已参加 过MapReduce的培训。</p><p><strong><br/></strong></p><p><strong>第二类：运维管理类</strong></p><p>1、Apache Hadoop管理员培训（4天）<br/>考试建议：CCA131<br/>课程概述<br/>从安装及配置、负载均衡及调整，以及 诊断和解决部署问题等各方面了解 Hadoop 系统管理员的概念和实践。<br/>培训对象<br/>面向需要建立或维护 Hadoop 集群的管理员。培训对象要求具备 Linux 基本知识，Hadoop相关知识不作要求。</p><p>2、Apache HBase 培训（3天）<br/>对，你没看错，跟开发类中的HBase是一样的，它也说了是面向使用 HBase 的开发人员和管理员，一样就不介绍了。</p><p><br/></p><p><strong>第三类：数据分析类</strong></p><p>1、数据分析师培训： Pig、Hive 和 Impala（4天）<br/>考试建议：CCA159<br/>课程概述<br/>了解Apache Pig、Apache Hive及 Apache Impala如何通过筛选、连接进行数据转换和数据分析，以及利用其他常见技术自定义用户功能。<br/>培训对象<br/>面向意欲使用 SQL、脚本和基本 Linux 操作 Hadoop 数据的分析师、BI 专家、架构师和管理员，培训对象不要求具有 Hadoop 相关知识。</p><p>2、基于Spark和Hadoop的规模化数据科学（3天）<br/>课程概述<br/>了解数据科学家的工作内容、需要解决的问题以及其处理现实问题时应用的方法， 以获得来自不同行业数据的业务价值。实施自动推荐系统。<br/>培训对象<br/>面向具备 Hadoop 基础知识（HDFS、MapReduce、Hadoop Streaming、Hive） 的工程师、数据分析师、统计人员。培训对象应具备熟练的脚本语言能力：Python 是首选；熟悉Perl或者Ruby也可。<br/></p><p><br/></p>

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