一、ccah administrator hadoop管理員認證
認證準備建議：hadoop管理員培訓
考試形式：90分鐘；70%通過；60道多項選擇題（會提示是單選or多選）
培訓內容
通過講師在課堂上的講解，以及實操練習，學員將學習以下內容：
cloudera manager管理機群的特性，譬如日誌彙總、配置管理、報告、報警及服務管理。yarn、mapreduce、spark及hdfs的工作原理。
如何為你的機群選取合適的硬體和架構。
如何將hadoop 機群和企業已有的系統進行無縫整合。
如何使用flume 進行實時資料採集以及如何使用sqoop在rdbms和hadoop機群之間進行資料匯入匯出。
如何配置公平排程器為hadoop上的多使用者提供服務級別保障。
產品環境中hadoop機群的最佳運維實踐。
hadoop機群排錯、診斷問題和效能調優。
培訓物件及學員基礎
「面向系統管理員和it 經理，需具備linux 經驗，無需apache hadoop 基礎。
認證「結束本課程培訓後，我們建議學員準備並註冊參加cloudera 認證hadoop 管理員考試（ccah）。通過並獲取該證書是向公司及客戶證明個人在hadoop 領域的技術和專長的有力依據。
二、cca spark and hadoop developer開發者認證
認證準備建議：spark andhadoop開發者培訓
考試形式：120分鐘；70%通過；解決10~12基於cdh5機群上需通過實際操作的問題
培訓內容
通過講師在課堂上的講解，以及實操練習，學員將學習以下內容：
在hadoop 機群上進行分布式儲存和處理資料。
在hadoop 機群上編寫、配置和部署apache spark 應用。
使用spark shell 進行互動式資料分析。
使用spark sql 查詢處理結構化資料。
使用spark streaming 處理流式資料。
使用flume 和kafka 為spark streaming 採集流式資料。
培訓物件及學員基礎
本課程適合於具有程式設計經驗的開發員及工程師。無需apache hadoop 基礎，培訓內容中對apache spark 的介紹所涉及的**及練習使用scala 和python，因此需至少掌握這兩個程式語言中的一種。需熟練掌握linux 命令列。對sql 有基本了解。
三、cca data analyst
資料分析師認證
認證準備建議：dataanalyst資料分析師培訓
考試形式：120分鐘；70%通過；解決10~12個客戶問題，對於每乙個問題，考生必須給出乙個滿足所有要求的精確的技術解決方案。考生可在群集上使用任何工具或組合使用工具。
培訓內容
通過講師在課堂上的講解，以及實操練習，學員將熟悉hadoop生態系統， 學習主題包括：
pig、hive 和impala 針對資料採集、儲存和分析而提供的功能。
apache hadoop的基本原理，以及使用hadoop工具進行資料etl（提取、
轉換和載入）、擷取和處理。
pig、hive 和impala 是如何提高典型分析任務的處理效率的。
聯接多種多樣的資料集，以獲得有價值的商業洞察力。
執行實時、複雜的資料集查詢。
培訓物件和學員基礎
本課程是專為資料分析師、商業智慧型專家、開發人員、系統架構師和資料庫管理員開發的。培訓學員需具備一定的sql知識水平，且基本熟悉linux 命令列。培訓學員至少熟悉一種指令碼語言知識（例如，bash 指令碼程式設計、perl、python和ruby）將會更有幫助，但不是必需的。此外，培訓學員不需要具備apache hadoop知識。
2023年4-6月公開課課程安排，歡迎諮詢！q1438118790
上海4月10-13日cloudera developer training for spark and hadoop(cca-175)
北京4月18-21日cloudera developer training for spark and hadoop(cca-175)
上海4月25-28日cloudera administrator training for apache hadoop(ccah)
上海5月16-19日cloudera administrator training for apache hadoop(ccah)
北京5月23-26日cloudera developer training for spark and hadoop(cca-175)
上海6月13-16日cloudera data analyst training（cca159）
北京6月22-25日cloudera administrator training for apache hadoop(ccah)
上海6月27-30日cloudera developer training for spark and hadoop(cca-175)
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