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云计算与大数据技术
网络信息工程/网络信息工程/
0.0
2
视频
10.3
课时
20.60
介绍
目录

课程概述

本在线课程通过通俗的语言、形象的图文、来系统的讲解基础理论,使我们了解云计算服务所涉及关键技术、大数据框架技术各部分基本功能和运行原理。通过线下验证性技术实践、案例实践系统掌握云计算与大数据技术,为我们从事云计算、大数据开发和应用提供一个入门级的了解和学习实践。

课程目标

考核评价

讲师介绍

详细介绍

《云计算与大数据技术》主要内容包括云计算基础、云计算服务模式、云计算供应商如何建设和部署云计算,云计算包括哪些关键技术,可选的云计算管理工具和云计算组件。大数据基础知识,大数据的采集清洗和转换、存储、计算分析和挖掘;大数据采集工具、大数据的计算框架、大数据存储工具和技术。企业如何采用大数据框架技术完成应用平台的建设和实践。

《云计算与大数据技术》主要面向软件工程专业本科生的选修课程,学生通过系统学习云计算与大数据技术课程能够提高对云计算与大数据技术的兴趣,通过搭建平台进行技术学习,综合实验完成案例实践能够系统掌握云计算与大数据技术基础实践。课程视频理论讲授以基本知识为主,后期进一步完成的技术的实操类系列视频和实验手册,使学生能够理论实践相结合,通过实践提高理论的理解和掌握。


绪论
0.1 课程导学

(725s)

第一章 云计算简述
1.1云计算简述

(338s)

1.2 云计算与大数据简史

(596s)

1.3 云计算应用及定义

(463s)

1.4 云计算特征及发展

(605s)

1.5 云计算服务及架构

(680s)

第二章 云计算关键技术
2.1 虚拟化技术概述

(508s)

2.2虚拟化简史

(472s)

2.3虚拟化技术实现

(565s)

2.4 虚拟机监控器及虚拟化模式

(604s)

第三章 存储虚拟化
3.1 存储架构基本知识

(459s)

3.2存储虚拟化及分类

(490s)

3.3存储虚拟化及云存储

(450s)

第四章 网络虚拟化
4.1 软件定义网络和openFlow 概述

(479s)

4.2 网络功能虚拟化概述

(425s)

4.3 OverLay 技术

(362s)

4.4 云计算与网络虚拟化

(422s)

第五章 云计算服务实践
5.1 云计算IaaS解决方案

(524s)

5.2 仓库级计算机到云

(546s)

5.3 云计算管理工具

(505s)

5.4 云计算组件

(423s)

第六章 大数据基础
6.1 大数据概述

(686s)

6.2 大数据应用

(634s)

6.3 大数据处理框架

(824s)

6.4 大数据应用框架.

(372s)

第七章 大数据核心技术
7.1 Hadoop及生态系统

(542s)

第八章 大数据技术 HDFS
8.1 文件系统概述

(517s)

8.2 HDFS基本知识及架构

(527s)

8.3 HDFS文件读写

(588s)

第九章 大数据技术 YARN
9.1YARN的简介及框架

(599s)

9.2 YARN的工作流程

(464s)

9.3 YARN 上计算框架

(433s)

9.4 YARN 的应用实践

(581s)

第十章 数据采集与迁移工具
10.1大数据采集与迁移概述

(439s)

10.2 日志采集工具Flume

(543s)

10.3数据迁移工具Sqoop

(362s)

10.4 基于流数据的采集框架kafka

(523s)

10.5 其他常用消息队列

(563s)

第十一章 MapReduce计算框架
11.1 MapReduce计算框架

(680s)

第十二章 Spark计算框架
12.1 Spark简介

(395s)

12.2 Spark生态系统-SparkSQL和SparkStreaming

(410s)

12.3 Spark生态系统-Mlib和Graphx

(553s)

12.4 Spark 系统架构

(528s)

12.5 Spark计算框架-RDD

(421s)

第十三章 Storm计算框架
13.1 Storm简介

(439s)

13.2 Storm工作流程

(319s)

13.3 Storm主要组件

(670s)

第十四章 NoSQL数据库
14.1 HBASE简介

(441s)

14.2 HBASE基本架构

(566s)

14.3 HBASE基本原理

(503s)

14.4 其他NoSQL数据库

(455s)

第十五章 Hive数据仓库
15.1 Hive数据仓库

(573s)

第十六章 大数据应用前端展示
16.1大数据前端展示

(478s)

第十七章 企业大数据实践应用
17.1 企业大数据实践应用

(600s)

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