如何利用大数据技术深入挖掘商业价值--Oracle Big Data Fundamentals 专家培训,火热报名中!

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甲骨文大数据系列培训:

大数据核心技术(阶段一)

Oracle Big Data Fundamentals


参加本次专家培训,我将学到什么

本课程是大数据课程体系的核心课程,来自甲骨文大学的专家讲师,将针对大数据核心技术(Oracle Big Data Fundamentals) 重点为大家介绍大数据生态系统、基于大数据文件系统(HDFS)的部署和管理、MapReduce实现大数据的并行运算、使用Oracle大数据高级分析工具实现大数据分析。

本门专家课程旨在帮助您理解:各种大数据技术如何运作,这些技术应何时用于较大规模的大数据项目中,它们如何同时发挥作用,为企业提供最高的投资回报率。

这门重新设计的课程为期5天,共分为五个模块。该课程旨在阐述Oracle制定的3阶段战略,关于Oracle客户如何使用并充分利用大数据。这三个阶段包括:

  • 数据采集和存储(阶段1)

  • 数据访问和处理(阶段2)

  • 数据统一和分析(阶段3)


每个阶段均包括Hadoop核心组件和生态系统技术以及Oracle大数据技术或产品。这三个阶段构成了该课程五个模块的中间三个模块。


Oracle 大数据核心技术:专题培训概述


课程目标:
您将学习如何使用甲骨文的完整大数据解决方案进行采集、处理、整合和大数据分析。能够实现大数据管理、集成和初步的大数据分析技能。


学习阶段

首先,您将学习Oracle信息管理系统如何采用一种全面的方法将大数据(非结构化和半结构化)与关系数据(结构化)进行整合,从而发现更多嵌入大数据池中的价值。

之后,上述的3阶段概念将涵盖大数据技术的组合——包括Hadoop(核心组件和生态系统)、NoSQL和Oracle,从而了解如何采集、处理和分析大数据。


适合人群:
具备一定基础的研发人员及技术人员,专业计算机相关从业人员及教学人员。


课程介绍:

课程

课程内容

课程简介

·          课程目标和学习路径

·          课程目录

·          了解实训环境

·          了解相关文档和其他资

大数据和Oracle信息管理系统

·          大数据名词解释

·          了解大数据实施过程中面临的挑战和机遇

·          描述Oracle关于大数据的信息管理架构

·          描述Oracle实现大数据的技术手段

使用Oracle大数据虚拟机

·          Oracle精简版虚拟机

·          OracleMoviePlex大数据应用

介绍大数据生态系统

·          定义Hadoop生态

·          描述Hadoop核心组件

·          ApacheCloudera不同发行版中选择大数据方案

·          介绍其他与Hadoop生态相关的项目

介绍Hadoop分布式文件系统(HDFS

·          描述HDFS架构组件

·          使用FS shell命令行界面操作HDFS数据

使用CLI, Fuse DFS, and Flume 获取数据

·          使用命令行

·          介绍Flume的数据流机制

·          介绍Flume的配置选项

使用Oracle NoSQL Database 获取和访问数据

·          描述NoSQL特性

·          区别NoSQLRDBMSHDFS

·          描述NoSQL数据库的优势

·          Oracle NoSQL DB 中加载和删除数据

·          使Oracle NoSQL DB 中的数据失效

Oracle NoSQL DB 的基本管理任务

·          制定安装计划

·          安装和配置节点

·          部署KVStore

介绍MapReduce

·          描述MapReduce进程

使用YARN进行资源管理

·          Apache Hadoop YARN 架构

·          YARN中制定计划任务Job

·          YARN 应用程序指令YARN

Hive and Pig 概览

·          定义

·          描述Hive数据流

·          创建Hive数据库

·          定义Pig

·          Pig特性介绍

Cloudera Impala 概览

·          Cloudera Impala 特性描述

·          描述Impala如何与HiveHDFSHBase协同工作

使用Oracle XQuery for Hadoop

·          使用Oracle XQuery for Hadoop 创建和执行XQuery transformations

Solr 概览

·          描述Cloudera搜索(Solr

Apache Spark

·          Spark 概述

·          描述Spark架构

·          描述弹性分布数据集

·          描述有向无环图

集成大数据选项

·          数据集成需求分析

·          Oracle大数据管理系统的数据一致性技术支持概览

Apache Sqoop 概览

·          描述

·          描述Sqoop 特性

·          描述Sqoop 连接器

·          描述使用Sqoop进行Oracle数据集成

使用Oracle Hadoop 加载器

·          定义Oracle Hadoop 加载器

·          Oracle Hadoop 加载器安装步骤

·          描述将Hadoop数据加载到Oracle数据库的方法

使用BDA复制

·          描述BDA复制的目的

·          使用BDA复制

HDFS中使用Oracle SQL连接器(OSCH

·          定义Oracle SQL 连接器

·          描述如何安装OSCH

·          描述OSCH的操作和优势

Hadoop中使用Oracle数据集成器和Oracle GoldenGate

·          Hadoop中使用Oracle数据集成器

·          Hadoop中使用Oracle  GoldenGate

使用Oracle大数据SQL

·          描述如何在Oracle大数据中使用SQL实现在Oracle数据库、HadoopNoSQL之间实现动态,集成访问

·          使用Oracle大数据SQL实现数据分析

使用Oracle高级分析器

·          Oracle数据挖掘和Oracle R企业版

·          定义Oracle高级分析

·          描述Oracle数据挖掘的优势

·          描述Oracle R语言企业版优势

介绍Oracle大数据发现

·          Oracle大数据发现特性

·          Oracle大数据发现优势

Introduction to the Oracle大数据机

·          认识Oracle大数据机

·          了解Oracle大数据机软硬件组成

管理Oracle大数据机(BDA

·          安装BDA软件

·          了解监控BDA的可用组件    

·          使用Oracle企业管理器管理BDA 

·          使用Cloudera管理器管理操作 

·          使用Hadoop监控组件

·          使用Cloudera HueCDH交互

·          启动和停止BDA

平衡MapReduce任务

·          描述Oracle大数据机(BDA)中的Perfect Balance 特性

·          使用Perfect Balance 以平衡MapReduce任务

·          独立或依托Perfect Balance运行任务分析器

·          识别,定位和读取生成报告

·          使用任务分析器收集更多度量

·          配置Perfect Balance

·          使用chopping

·          Perfect Balance故障排除

·          使用Perfect Balance示例

使数据更加安全

·          描述如何在大数据机中使数据更加安全


培训地点及报名方式

地点1 - 北京

培训时间:2016年5月27日-31日(5天)

培训地点:北京市朝阳区光华路7号汉威大厦10层 甲骨文(中国)软件系统有限公司

邮件报名:yi.li.liu@oracle.com


地点2 - 广州

培训时间:2016年6月12日-15日(5天)

培训地点:广州市天河区珠江新城华夏路8号合景国际金融广场18楼

邮件报名:haitao.wang@oracle.com



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