mahout实战pdf

A. 大数据培训课题有哪些

大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！

大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础学员估计学习1040课时，150天！

B. 大数据课程都学什么啊

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

C. Hadoop实战的作品目录

第一部分Hadoop——一种分布式编程框架
第1章Hadoop简介2
1.1为什么写《Hadoop 实战》3
1.2什么是Hadoop3
1.3了解分布式系统和Hadoop4
1.4比较SQL数据库和Hadoop5
1.5理解MapRece6
1.5.1动手扩展一个简单程序7
1.5.2相同程序在MapRece中的扩展9
1.6用Hadoop统计单词——运行第一个程序11
1.7Hadoop历史15
1.8小结16
1.9资源16
第2章初识Hadoop17
2.1Hadoop的构造模块17
2.1.1NameNode17
2.1.2DataNode18
2.1.3Secondary NameNode19
2.1.4JobTracker19
2.1.5TaskTracker19
2.2为Hadoop集群安装SSH21
2.2.1定义一个公共账号21
2.2.2验证SSH安装21
2.2.3生成SSH密钥对21
2.2.4将公钥分布并登录验证22
2.3运行Hadoop22
2.3.1本地(单机)模式23
2.3.2伪分布模式24
2.3.3全分布模式25
2.4基于Web的集群用户界面28
2.5小结30
第3章Hadoop组件31
3.1HDFS文件操作31
3.1.1基本文件命令32
3.1.2编程读写HDFS35
3.2剖析MapRece程序37
3.2.1Hadoop数据类型39
3.2.2Mapper40
3.2.3Recer41
3.2.4Partitioner：重定向Mapper输出41
3.2.5Combiner：本地rece43
3.2.6预定义mapper和Recer类的单词计数43
3.3读和写43
3.3.1InputFormat44
3.3.2OutputFormat49
3.4小结50
第二部分实战
第4章编写MapRece基础程序52
4.1获得专利数据集52
4.1.1专利引用数据53
4.1.2专利描述数据54
4.2构建MapRece程序的基础模板55
4.3计数60
4.4适应Hadoop API的改变64
4.5Hadoop的Streaming67
4.5.1通过Unix命令使用Streaming68
4.5.2通过脚本使用Streaming69
4.5.3用Streaming处理键/值对72
4.5.4通过Aggregate包使用Streaming75
4.6使用combiner提升性能80
4.7温故知新83
4.8小结84
4.9更多资源84
第5章高阶MapRece85
5.1链接MapRece作业85
5.1.1顺序链接MapRece作业85
5.1.2具有复杂依赖的MapRece链接86
5.1.3预处理和后处理阶段的链接86
5.2联结不同来源的数据89
5.2.1Rece侧的联结90
5.2.2基于DistributedCache的复制联结98
5.2.3半联结：map侧过滤后在rece侧联结101
5.3创建一个Bloom filter102
5.3.1Bloom filter做了什么102
5.3.2实现一个Bloom filter104
5.3.3Hadoop 0.20以上版本的Bloom filter110
5.4温故知新110
5.5小结111
5.6更多资源112
第6章编程实践113
6.1开发MapRece程序113
6.1.1本地模式114
6.1.2伪分布模式118
6.2生产集群上的监视和调试123
6.2.1计数器123
6.2.2跳过坏记录125
6.2.3用IsolationRunner重新运行出错的任务128
6.3性能调优129
6.3.1通过combiner来减少网络流量129
6.3.2减少输入数据量129
6.3.3使用压缩129
6.3.4重用JVM132
6.3.5根据猜测执行来运行132
6.3.6代码重构与算法重写133
6.4小结134
第7章细则手册135
7.1向任务传递作业定制的参数135
7.2探查任务特定信息137
7.3划分为多个输出文件138
7.4以数据库作为输入输出143
7.5保持输出的顺序145
7.6小结146
第8章管理Hadoop147
8.1为实际应用设置特定参数值147
8.2系统体检149
8.3权限设置151
8.4配额管理151
8.5启用回收站152
8.6删减DataNode152
8.7增加DataNode153
8.8管理NameNode和SNN153
8.9恢复失效的NameNode155
8.10感知网络布局和机架的设计156
8.11多用户作业的调度157
8.11.1多个JobTracker158
8.11.2公平调度器158
8.12小结160
第三部分Hadoop也疯狂
第9章在云上运行Hadoop162
9.1Amazon Web Services简介162
9.2安装AWS163
9.2.1获得AWS身份认证凭据164
9.2.2获得命令行工具166
9.2.3准备SSH密钥对168
9.3在EC2上安装Hadoop169
9.3.1配置安全参数169
9.3.2配置集群类型169
9.4在EC2上运行MapRece程序171
9.4.1将代码转移到Hadoop集群上171
9.4.2访问Hadoop集群上的数据172
9.5清空和关闭EC2实例175
9.6Amazon Elastic MapRece和其他AWS服务176
9.6.1Amazon Elastic MapRece176
9.6.2AWS导入/导出177
9.7小结177
第10章用Pig编程178
10.1像Pig一样思考178
10.1.1数据流语言179
10.1.2数据类型179
10.1.3用户定义函数179
10.2安装Pig179
10.3运行Pig180
10.4通过Grunt学习Pig Latin182
10.5谈谈Pig Latin186
10.5.1数据类型和schema186
10.5.2表达式和函数187
10.5.3关系型运算符189
10.5.4执行优化196
10.6用户定义函数196
10.6.1使用UDF196
10.6.2编写UDF197
10.7脚本199
10.7.1注释199
10.7.2参数替换200
10.7.3多查询执行201
10.8Pig实战——计算相似专利的例子201
10.9小结206
第11章Hive及Hadoop群207
11.1Hive207
11.1.1安装与配置Hive208
11.1.2查询的示例210
11.1.3深入HiveQL213
11.1.4Hive小结221
11.2其他Hadoop相关的部分221
11.2.1HBase221
11.2.2ZooKeeper221
11.2.3Cascading221
11.2.4Cloudera222
11.2.5Katta222
11.2.6CloudBase222
11.2.7Aster Data和Greenplum222
11.2.8Hama和Mahout223
11.3小结223
第12章案例研究224
12.1转换《纽约时报》1100万个库存图片文档224
12.2挖掘中国移动的数据225
12.3在StumbleUpon推荐最佳网站229
12.3.1分布式StumbleUpon的开端230
12.3.2HBase和StumbleUpon230
12.3.3StumbleUpon上的更多Hadoop应用236
12.4搭建面向企业查询的分析系统——IBM的ES2项目238
12.4.1ES2系统结构240
12.4.2ES2爬虫241
12.4.3ES2分析242
12.4.4小结249
12.4.5参考文献250
附录AHDFS文件命令251

D. 小白想转行做大数据，怎么入行

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

大数据时代则对从业人员素质的要求越来越高，因为数据处理变得越来越复杂，数据人才的竞争也越来越激烈，很多大公司都在寻找尖端人才。而且，大到国防、金融，小到跟生活息息相关的物流、购物、医疗、交通等，都日益需要大数据的支撑。大数据正在成为一门“显学”。

对于大数据开发的学习，重在掌握基本知识以及实践应用，合理安排基础知识的学习，可以起到事半功倍的效果，以下是比较经典的大数据开发学习路线：

第一阶段：JavaSE+MySql+Linux

Java语言入门 → OOP编程 → Java常用Api、集合 → IO/NIO → Java实用技术 → Mysql数据库 → 阶段项目实战 → Linux基础 → shell编程

第二阶段：Hadoop与生态系统

Hadoop → MapRece → Avro → Hive → Hbase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig

第三阶段：Storm与Spark及其生态圈

Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark机器学习

第四阶段：其他

Mahout机器学习 → R语言 → Python

第五阶段：项目实战、技术综合运用
希望对您有所帮助！~

E. 大数据学习一般都学什么

您好，大数据学习一般分为6个阶段

第一阶段
JavaSE基础核心
第二阶段
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架
大数据是最近几年新兴的专业，发展的前景是非常好的，选择大数据是没有错的！

F. 数据分析培训有哪些课程

数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。如需数据分析培训推荐选择【达内教育】。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会（CompTIA）、网络等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

G. 常用的大数据技术有哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

H. 数据分析培训一般要多少钱

不同的学习方式，需要的学习费用也不同，如果想要进行系统专业的学习参加一些培训班，大数据培训费用在20000元左右。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。

1、通过自学方式。根据不同的自学方式还是会有一定的费用支出。比如购买教程，购买书籍等都是一种花钱。
2、在线自学方式。很多自学的学生选择购买此类在线教育的课程(大数据方向课程一般在8000-12000元)，在线自学相对花费比较高，而且无老师辅导性价比非常低。
3、资源自学方式。网络上可以免费下去大量大数据学习资料及教学视频，此类自学方法适用于自学能力非常强的学生，不会有费用支出，时间成为学习成本。
4、书本自学方式。有一部分学生选择购买书籍进行自学，此类自学方法花费较少，但是学习效果不佳。
5、报大数据培训班方式。大数据培训的费用在18000元-20000元左右，不同的机构的培训费用不同。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关大数据培训费用的相关信息，推荐咨询【达内教育】。秉承“名师出高徒、高徒拿高薪”的教学理念，是达内公司确保教学质量的重要环节。作为美国上市职业教育公司，诚信经营，拒绝虚假宣传是该机构集团的经营理念。该机构在学员报名之前完全公开所有授课讲师的授课安排及背景资料，并与学员签订《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

I. 大数据培训大概要多少钱

学习大数据正常的培训机构费用在1万到2万之间。

大数据为企业做的一件重要事情就是告诉企业有关客户或客户的信息。使用客户关系管理等工具，大数据集可以显示客户是谁，客户的行为方式以及客户与业务的互动方式。通常，复杂的客户关系管理（CRM）系统在易于使用的可视化界面中提供来自大数据集的精心挖掘的数据，以支持销售或推动其他工作。
大数据通常也会控制企业供应链。
大数据集可用于管理库存，处理原材料采购，推动产品出货策略或处理复杂供应链的任何部分。通过使用特定的大数据结果，管理人员可以实施即时库存等策略，从而为企业节省大量资金和资源。企业还可以使用大数据集来识别性能标准，或者帮助进行劳动力管理。大数据集可以向企业展示更多有关性能趋势以及特定业务位置或成本中心发生的情况。大数据集可以帮助实现业务流程的自动化，实现远程工作和其他新形式的业务运营。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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J. 初步学习Java大数据需要看什么书吗

从入门到精通