大数据(HadoopNoSQL等)的技术与实践

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大数据(Hadoop/NoSQL等)的技术与实践演讲嘉宾:何逸凡-北京大学博士后,第一届中国软件业十大杰出青年候选人北京大学博士后,第一届中国软件业十大杰出青年候选人。专著《不是三维——软件项目的设计、开发与管理》与《消息设计与开发:分布式应用开发的核心技术》作者云计算数据基础设施倡导者与研究者,第十六届世界计算机大会电子商务大会数据管理分会主席,中国青年科技工作者协会第二届会员,中小企业创新基金评审专家,中国软件技术大会特邀讲师。现从事云计算,NoSQL与大数据,企业IT架构、企业数据架构以及信息系统设计开发等方面的研究与实践工作,涉及金融、电信及政府等多个行业曾任空间信息领域教师,获福建省,山东省引进高级人才计划。1992年起从事软件的设计、开发与管理工作,自2002年起,在北美从事软件系统分析与设计工作近七年之久,迄今为止,共负责、参与国内外大中型软件项目20多项,历任中国大中型IT企业总工程师,技术管理部部长,事业部副总经理,BI首席架构师,软件开发总监及云计算与大数据首席架构师等职。共在国内外发表科技论文30余篇,多篇获奖,并被美国《工程索引》EI检索6篇。课程费用:5800元/人课程时间:2014.3.29-30课程简介:数据管理技术的挑战1.1数据简析---追根溯源1.2数据管理技术综述1.3时代的挑战1.4现代数据管理的目标---海量、多类型、低成本、高可用1.5主流关系数据库的困难与应对(包括新一代关系数据库技术介绍)大数据技术综述2.1大数据概念澄清2.2大数据技术的内容2.3NoSQL与MapReduce2.4NoSQL综述(Hadoop之Hbase,Facebook之Cassandra,MongoDB,OracleNoSQLDB,Memcached…)2.5MapReduce2.6关系数据库联邦2.7海量分布式文件系统大数据技术与商业智能(BI)3.1大数据技术与数据分析(查询与报表)3.2大数据技术与数据挖掘(R等)大数据技术分析与企业定位4.1大数据技术与关系数据库技术分析4.2大数据技术在企业数据体系中的战略定位(应用与技术)4.3大数据技术与企业交易系统建设4.4大数据技术与企业数据仓库建设4.5大数据技术与新一代企业级数据架构大数据技术应用实践介绍(电信、银行、互联网等行业应用Hadoop/NoSQL等技术的实例详解)5.1交易系统实践案例(互联网行业案例)5.2分析系统实践案例(3-4个案例)关系型云数据库的设计与实践6.1设计核心理念6.2逻辑架构简介6.3物理架构简介6.4主要功能点6.5关键核心技术6.6与其它云数据库的比较分析云计算数据基础设施7.1海量数据管理技术的尴尬7.2PaaS与云计算数据基础设施的引入7.3云计算数据基础设施架构设计

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