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详情描述

Python培训,大数据人工智能培训班哪家好

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、分布式等代表性架构风格

微内核、资源管理、服务定位等代表性架构模式

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架构的核心组件和交互方式

传输协议与各种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、动态代理等

Dubbo、Thrift等框架

Dubbo核心源码分析

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思想等

隔离、限流、降级等容错机制框架;Hadoop中的容错性

HA架构;Hadoop HA、Yarn HA、HDFS HA

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等中的应用

Hadoop各种调度器Fair、Capacity等

《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》从架构、业务、技术三个维度深入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;第二部分从业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、机器学习等相结合。

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