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py​‌‌thon大數據人工智能
邁向大數據架構師:架構師轉型方法與架構設計理論
基本內容:
課程概述、架構設計概念、架構師角色以及與大數據相關內容
架構師各種視圖、視角
轉型的模型和方法
面向對象設計、組件設計原則
各種原則的應用
系統(tǒng)結構、數據流、事件、分布式代表性架構風格
微內核、資源管理、服務定位代表性架構模式
代表性設計模式及應用
架構視圖與領域模型
大數據通信基礎:rpc架構
rpc架構的組件和交互方式
傳輸與各種io模型對比,reactor模式
序列化的各種機制,hadoop中序列化技術的應用
服務發(fā)布和引用的流程,注冊中心、工作流程、動態(tài)代理
dubbo、thrift框架
dubbo源碼分析
hadoop、yarn、storm中的rpc
大數據分布式處理基礎:分布式架構
soa、rest、微服務
cap理論和base思想
隔離、限流、降級容錯機制;hystrix框架;hadoop中的容錯性
ha架構;hadoopha、yarnha、hdfsha
伸縮性與擴展性設計理念及實現(xiàn)方式
可靠事件模式、補償模式、tcc模式
集群與負載均衡的概念及應用、nginx架構介紹
線程、同步、原子訪問、分布式鎖
zookeeper及其在hadoop、kafka中的應用
hadoop各種調度器fair、capacity
《大數據架構詳解:從數據獲取到深度學習》從架構、業(yè)務、技術三個維度淺出地介紹了大數據處理領域端到端的知識。主要內容包括三部分:部分從數據的產生、采集、計算、存儲、消費端到端的角度介紹大數據技術的起源、發(fā)展、關鍵技術點和未來趨勢,結合生動的業(yè)界較新產品,以及學術界較新的研究方向和成果,讓深奧的技術淺顯易懂;第二部分工作務和技術角度介紹實際案例,讓讀者理解大數據的用途及技術的本質;第三部分介紹大數據技術不是孤立的,講解如何與前沿的云技術、深度學習、機器學習相結合。

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