Python培训,大数据人工智能培训哪家好
Python大数据人工智能
迈向大数据架构师:架构师转型方法与架构设计理论
基本内容:
课程概述、架构设计概念、架构师角色以及与大数据相关内容
架构师各种视图、视角
转型的模型和方法
面向对象设计、组件设计原则
各种原则的应用
系统结构、数据流、事件、分布式代表性架构风格
微内核、资源管理、服务定位代表性架构模式
代表性设计模式及应用
架构视图与领域模型
大数据通信基础:RPC架构
RPC架构的组件和交互方式
传输与各种IO模型对比,Reactor模式
序列化的各种机制,Hadoop中序列化技术的应用
服务发布和引用的流程,注册中心、工作流程、动态代理
Dubbo、Thrift框架
Dubbo源码分析
Hadoop、Yarn、Storm中的RPC
大数据分布式处理基础:分布式架构
SOA、REST、微服务
CAP理论和BASE思想
隔离、限流、降级容错机制;Hystrix框架;Hadoop中的容错性
HA架构;HadoopHA、YarnHA、HDFSHA
伸缩性与扩展性设计理念及实现方式
可靠事件模式、补偿模式、TCC模式
集群与负载均衡的概念及应用、Nginx架构介绍
线程、同步、原子访问、分布式锁
Zookeeper及其在Hadoop、Kafka中的应用
Hadoop各种调度器Fair、Capacity
《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》从架构、业务、技术三个维度浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分:部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势,结合生动的业界较新产品,以及学术界较新的研究方向和成果,让深奥的技术浅显易懂;第二部分工作务和技术角度介绍实际案例,让读者理解大数据的用途及技术的本质;第三部分介绍大数据技术不是孤立的,讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习相结合。
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