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大数据(Hadoop/NoSQL等)的技术与实践

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课程大纲:

数据管理技术的挑战
1.1 数据简析---追根溯源
1.2数据管理技术综述
1.3 时代的挑战
1.4 现代数据管理的目标---海量、多类型、低成本、高可用
1.5 主流关系数据库的困难与应对(包括新一代关系数据库技术介绍)

大数据技术综述
2.1 大数据概念澄清
2.2 大数据技术的内容
2.3 NoSQL与MapReduce
2.4 NoSQL综述(Hadoop之Hbase,Facebook之Cassandra,MongoDB,Oracle NoSQL DB,Memcached)
2.5 MapReduce
2.6 关系数据库联邦
2.7 海量分布式文件系统

大数据技术与商业智能(BI)
3.1 大数据技术与数据分析(查询与报表)
3.2 大数据技术与数据挖掘(R等)

大数据技术分析与企业定位
4.1 大数据技术与关系数据库技术分析
4.2 大数据技术在企业数据体系中的战略定位(应用与技术)
4.3 大数据技术与企业交易系统建设
4.4 大数据技术与企业数据仓库建设
4.5 大数据技术与新一代企业级数据架构

大数据技术应用实践介绍(电信、银行、互联网等行业应用Hadoop/NoSQL等技术的实例详解)
5.1 交易系统实践案例(互联网行业案例)
5.2 分析系统实践案例(3-4个案例)

关系型云数据库的设计与实践
6.1设计核心理念
6.2逻辑架构简介
6.3物理架构简介
6.4主要功能点
6.5关键核心技术
6.6 与其它云数据库的比较分析

云计算数据基础设施
7.1 海量数据管理技术的尴尬
7.2 PaaS与云计算数据基础设施的引入
7.3 云计算数据基础设施架构设计

培训师介绍:

 
讲师姓名: 何逸凡 (研发管理资深讲师) 擅长领域 研发管理
教育背景北京大学博士后
职业背景专著《不是三维软件项目的设计、开发与管理》与《消息设计与开发:分布式应用开发的核心技术》作者。
云计算数据基础设施倡导者与研究者,第十六届世界计算机大会电子商务大会数据管理分会主席,中国青年科技工作者协会第二届会员,中小企业创新基金评审专家,中国软件技术大会特邀讲师。
现从事云计算,NoSQL与大数据,企业IT架构、企业数据架构以及信息系统设计开发等方面的研究与实践工作,涉及金融、电信及政府等多个行业。
曾任空间信息领域教师,获福建省,山东省引进高级人才计划。1992年起从事软件的设计、开发与管理工作,自2002年起,在北美从事软件系统分析与设计工作近七年之久,迄今为止,共负责、参与国内外大中型软件项目20多项,历任中国大中型IT企业总工程师,技术管理部部长,事业部副总经理,BI首席架构师,软件开发总监及云计算与大数据首席架构师等职。共在国内外发表科技论文30余篇,多篇获奖,并被美国《工程索引》EI检索6篇。

本课程名称: 大数据(Hadoop/NoSQL等)的技术与实践

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