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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。