北京大数据运维培训

一、大数据基础知识
大数据概念、技术架构和生态系统
Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架
分布式存储和计算原理
大数据平台的规划和设计
二、大数据平台搭建与部署
Hadoop集群部署和配置
Spark/Flink集群部署和配置
分布式存储系统的搭建和部署
大数据平台的监控系统建设
三、大数据平台维护与优化
集群的监控与故障排除
安全策略和权限管理
性能调优和资源管理
数据备份和恢复策略
四、大数据安全与风险管理
大数据安全的基本概念和原则
安全策略和控制措施
数据隐私保护和合规性管理
应急响应和数据安全事件处理
五、大数据系统核心组件介绍
集群管理工具，如Ambari
数据仓库，如Hive
分布式计算，如MapReduce
NoSQL数据库，如Hbase
工作流工具，如Oozie
数据的并行采集，如Flume
MapReduce脚本工具，如Pig
与关系型数据库之间的数据迁移，如Sqoop
资源管理平台，如Yarn
数据挖掘算法，如Mahout
分布式统一服务，如Zookeeper
流式计算，如Storm
内存计算，如Spark
六、性能调优策略实战
Linux版本选择
安装HDFS系统调优
网络优化策略
HDFS优化策略
安装HDFS服务
HDFS配置参数介绍
HDFS运维工具介绍
Hbase服务优化
Hbase表设计
Spark服务介绍
七、容器化与云计算
Docker容器化技术
Kubernetes容器编排
云计算平台，如AWS、阿里云等
八、**新技术和发展趋势
容器化、微服务和云原生技术在大数据运维中的应用
AI和机器学习在大数据运维中的应用
大数据平台的智能化运维和自动化管理