刘晖：网络运维基础知识

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 网络营销

课程编号 : 16893

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适用对象

运维人员，网络建设人员

课程介绍

【课程背景】

本课程主要讲授路由器和交换机的组成原理、基本功能实现原理、高级功能实现原理，在局域网和广域网环境工作环境中的路由和交换技术，路由器与交换机在特定拓扑环境下的实现常规网络应用的配置和调试方法。以网络互联为主线，重点阐述网络互联设备，网络规划与设计，系统介绍IP地址的规划、局域网中流量的控制转发、交换网络中的冗余链路管理、IP子网间的路由技术。本课程重视实践，注重网络管理和设计以及对路由器和交换机的配置技术。通过本课程的学习，可以为学生从事网络管理和设计、网络安装维护以及取得网络工程师认证打下良好的基础。

【课程收益】

通过本课程的学习，全面了解、重点掌握数据网络的基本理论知识和学科发展新内容，为学生以后学习专业知识和实践奠定基础；为学员考取网络工程师认证提供帮助。

掌握企业级WLAN组网 AC AP基本调试

【课程特色】

1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。

2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。

3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。

4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。

5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪

【课程对象】运维人员，网络建设人员

【课程时长】1天（6小时/天）

【课程大纲】

第1章网络基础

1.1 网络简介

1.2 数据通信概述

1.3 网络设备与传输介质

第2章 OSI与TCP/IP

2.1 网络协议概念

2.2 OSI参考模型

2.3 TCP/IP协议族

第3章 IP地址与子网划分

3.1 IP地址

3.2 子网划分

第4章以太网交换技术

4.1 以太网交换原理

4.2 交换机的基础配置

第5章生成树协议STP

5.1 STP原理

5.2 STP的配置

第6章虚拟局域网

6.1 虚拟局域网原理

6.2 虚拟局域网的配置

第7章路由基础

7.1 数据的转发

7.2 路由和路由器

7.3 路由器的基本配置

7.4 路由的分类

7.5 静态路由的配置

第8章 VLAN间的通信

8.1 普通路由

8.2 单臂路由

8.3 三层交换

第9章距离矢量路由协议--RIP

9.1 RIP概述

9.2 RIP原理

9.3 RIP的环路

9.4 RIP的基础配置

第10章链路状态路由协议--OSPF

10.1 OPSF概述

10.2 OSPF原理

10.3 OSPF单区域的配置

第11章访问控制列表ACL

11.1 ACL原理

11.2 ACL的配置

第12章网络应用的实现

12.1 文件传输协议FTP

12.2 远程登录Telnet

12.3 动态主机配置协议DHCP

12.4 DHCP的配置

实战：局域网组网

第13章WLAN概述

第14章WLAN组网方式

第15章用户数据转发方式

第16章WLAN 配置简介

第17章AP如何发现AC

第18章WLAN 快速配置（web方式）

第19章WLAN 旁路二层直接转发（web方式）

实战：WLAN组网

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• 刘晖：数据库系统: 【课程特色】1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程时间】4天【课程大纲】第1章数据库技术基础1.1 基本概念1.1.1 数据库与数据库管理系统1.1.2 数据库技术的发展1.1.3 DBMS的功能和特点1.1.4 数据库系统的体系结构1.1.5 数据库系统的三级模式结构1.2 数据模型1.2.1 数据模型的基本概念1.2.2 数据模型的三要素1.2.3 E-R模型1.2.4 基本的数据模型1.3 数据存储和查询1.3.1 存储管理器1.3.2 查询处理器1.4 数据仓库和数据挖掘基础知识1.4.1 数据仓库1.4.2 数据挖掘第2章关系数据库2.1 关系数据库概述2.1.1 基础知识2.1.2 关系数据库模式2.1.3 关系的完整性约束2.2 关系运算2.2.1 关系代数运算2.2.2 五种基本的关系代数运算2.2.3 扩展的关系运算2.3 元组演算2.4 域演算2.5 查询优化2.6 关系数据库设计基础理论2.6.1 基础知识2.6.2 规范化第3章 SQL语言3.1 数据库语言3.1.1 数据库语言概述3.1.2 数据库语言的分类3.2 SQL概述3.2.1 SQL语句的特征3.2.2 SQL的基本组成3.3 数据库定义3.3.1 基本域类型3.3.2 创建表 (CREATE TABLE)3.3.3 修改表和删除表3.3.4 创建和删除索引3.3.5 视图创建和删除3.4 数据操作3.4.1 Select基本结构3.4.2 简单查询3.4.3 连接查询3.4.4 子查询与聚集函数3.4.5 分组查询3.4.6 更名操作3.4.7 字符串操作3.4.8 集合操作3.4.9 视图查询与更新3.5 完整性约束3.5.1 主键（Primary Key）约束3.5.2 外键（Foreign Key）约束3.5.3 属性值上的约束3.5.4 全局约束3.6 授权（GRANT）与销权（REVOKE）3.7 创建与删除触发器3.8 嵌入式SQL 3.9 SQL-99所支持的对象关系模型第4章非关系型数据库NoSQL 4.1 NoSQL概述4.2 相关理论基础4.3 NoSQL数据库的种类4.3.1 文档存储4.3.2 键值存储4.3.3 列存储4.3.4 图存储4.3.5 其他存储模式4.4 NoSQL应用案例与新技术4.4.1 HBase数据库4.4.2 云数据库GeminiDB 第5章系统开发和运行知识5.1 软件工程基础知识5.1.1 软件生存周期5.1.2 软件生存周期模型5.1.3 典型的软件开发方法5.1.4 软件项目管理5.2 系统分析基础知识5.2.1 系统分析概述5.2.2 需求分析5.2.3 结构化分析方法5.2.4 面向对象分析方法5.3 系统设计基础知识5.3.1 系统设计内容和步骤5.3.2 系统设计的基本原理5.3.3 结构化设计方法5.3.4 面向对象设计方法5.4 系统测试基础知识5.4.1 系统测试的概念5.4.2 软件测试策略5.4.3 软件测试方法5.5 系统运行与维护基础知识5.5.1 系统维护概述5.5.2 系统评价5.6 软件开发方法新进展5.6.1 面向方面的方法5.6.2 软件复用与构件化方法5.6.3 服务化方法第6章数据库设计6.1 数据库设计概述6.1.1 数据库应用系统的生命期6.1.2 数据库设计的一般策略6.1.3 数据库设计的基本步骤6.2 系统需求分析6.2.1 需求分析的任务、方法和目标6.2.2 需求分析阶段的文档6.2.3 案例分析6.3 概念结构设计6.3.1 概念结构设计策略与方法6.3.2 用E-R方法建立概念模型6.4 逻辑结构设计6.4.1 E-R图向关系模式的转换6.4.2 关系模式的规范化6.4.3 确定完整性约束6.4.4 用户视图的确定6.4.5 应用程序设计6.5 数据库的物理设计6.5.1 数据库物理设计工作过程6.5.2 数据库物理设计工作步骤6.6 数据库系统的实施阶段6.7 数据库运行维护与管理6.7.1 制订数据库系统的运行计划6.7.2 数据库系统的运行和维护6.7.3 数据库系统的管理6.7.4 性能调整6.7.5 用户支持第7章事务管理7.1 事务的基本概念7.1.1 事务7.1.2 事务的特性7.1.3 事务的状态7.2 数据库的并发控制7.3 数据库的备份与恢复7.3.1 数据库系统故障种类7.3.2 数据库备份7.3.3 数据库恢复7.4 数据库的安全性与完整性7.4.1 数据库的安全性7.4.2 数据库的完整性第8章云计算与大数据处理8.1 云计算基础知识8.1.1 云计算的关键特征8.1.2 云计算分类8.1.3 云关键技术8.1.4 云计算实施8.1.5 云计算的安全性8.2 大数据处理基础知识8.2.1 基本概念8.2.2 大数据处理技术8.2.3 大数据应用第9章数据库主流应用技术9.1 分布式数据库9.1.1 分布式数据库基本概念9.1.2 分布式数据库的体系结构9.1.3 分布式查询处理和优化9.1.4 分布事务管理9.1.5 新型分布式海量数据库9.2 Web与数据库9.2.1 Web概述9.2.2 Web服务器脚本程序与服务器的接口9.3 XML与数据库9.3.1 什么是XML 9.3.2 XML的文件存储面临的问题9.3.3 XML与数据库的数据转换9.4 面向对象数据库9.4.1 面向对象数据库系统的特征9.4.2 面向对象数据模型9.4.3 面向对象数据库语言9.4.4 对象关系数据库系统9.5 大数据与数据库9.5.1 大数据之数据仓库设计9.5.2 数据转移技术9.5.3 数据仓库主要应用场景——联机分析处理（OLAP）9.5.4 数据库主要应用场景——联机事务处理（OLTP）9.6 NewSQL数据库9.6.1 NewSQL数据库的发展9.6.2 TiDB的介绍第10章数据库设计与案例分析10.1 SQL应用案例10.1.1 SQL应用案例一10.1.2 SQL应用案例二10.2 数据库设计应用案例10.2.1 足球联赛信息管理系统10.2.2 孵化基地管理信息系统10.2.3 小区停车位管理信息系统

• 刘晖：数据工程专项培训: 【课程收益】掌握数据仓库模型及相关知识；掌握数据存储方案的设计；掌握数据处理过程的规划、设计、优化；【课程特色】1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程对象】相关人员【课程时长】2天（6小时/天）【课程大纲】第一部分：数据仓库数据仓库与数据挖掘概述数据仓库的发展与展望数据仓库的体系结构数据仓库的参照结构数据挖掘技术概述数据挖掘技术与工具数据挖掘的应用数据仓库开发模型数据仓库开发模型数据仓库概念模型数据仓库逻辑模型数据仓库的物理模型数据仓库的元数据模型数据仓库的粒度和聚集模型数据仓库开发应用过程数据仓库的规划数据仓库的概念模型设计数据仓库的逻辑模型设计数据仓库的物理模型设计数据仓库的实施数据仓库的应用、支持和增强OLAP 技术OLAP 技术概念OLAP 与多维分析OLAP 的实施多维 OLAP 与关系 OLAPOLAP 技术评价数据挖掘技术传统的统计分析类数据挖掘技术统计分析类工具统计分析类工具的应用统计分析类工具应用的问题知识挖掘系统的体系结构现代挖掘技术及应用知识发现工具与应用数据挖掘技术的发展数据挖掘的主要算法和模型聚集决策树神经网络关联分析序列分析数据预处理技术数据清理集成和变换规范化数据归约维归约数据压缩数值归约数据仓库应用与管理数据仓库用户数据仓库应用案例数据仓库的运行技术管理数据仓库的元数据管理数据仓库应用中的法律问题数据仓库的成本与效益分析数据仓库开发实例实例数据仓库的规划与分析数据仓库开发工具的应用数据仓库创建实例数据仓库事实表与多维数据集的建立数据仓库与挖掘应用实例数据仓库的数据加载与钻取数据挖掘模型的设计数据挖掘工具的应用数据仓库客户端界面的设计第二部分：数据存储方案分布式存储系统概述大数据集（超大文件）存储海量小文件存储分布式存储技术发展新动向和趋势从Google云计算体系，理解海量数据处理的方法从Hadoop云计算项目，进一步研究云数据处理方法从Windows Azure，理解平台即服务的本质从Amazon云计算，讨论如何提供云服务实施云计算的关键点：安全策略当前数据中心如何向云计算环境转变？基础设施即服务（IaaS）关键实现技术软件即服务（SaaS）关键实现技术第三部分数据处理过程的规划、设计、优化什么是数据工程师数据科学家和数据工程师的区别数据工程中的不同角色核心数据工程技能课程1：大数据技术基础与应用时间内容案例实践与练习一、大数据时代背景二、大数据业务应用场景三、大数据在各行业最佳实践案例案例讨论：大数据行业应用价值一、大数据处理技术发展趋势二、大数据主要存储技术介绍三、大数据主要计算技术介绍案例分析：大数据与传统存储计算技术的关系课程2：大数据基础理论与算法入门时间内容第1个主题：概率论与数理统计入门聊聊概率这件事什么是随机变量什么是概率分布什么是古典概型联合概率与边缘概率乘法与全概率公式贝叶斯公式介绍独立性与独立事件课堂实操：概率统计各种相关类型习题讲解，由浅入深探索概率统计在各种业务/项目上的应用。第2个主题：离散值的概率分布定义与分布律介绍离散型随机变量介绍伯努利、二项及泊松分布期望值及其计算方法方差与标准差介绍大数定理介绍课堂实操：概率统计各种相关类型习题讲解，由浅入深探索概率统计第3个主题：SQL语法与应用实战SQL概述数据库基本操作数据类型和约束条件数据填充与数据导入查询操作符与子查询SQL查询函数介绍课堂实操：动手实际实现客户订单查询案例第4个主题：数据预处理数据审核数据筛选数据排序数据清洗数据集成数据变换数据归约课堂实操：合并不同数据源数据、缺失值与异常值处理、数据标准化处理、Matplotlib绘图第5个主题：数据分析入门数据分析概述数据分析开发环境搭建数据分析学习技巧课堂实操：量化炒股实例、python常用科学计算第6个主题：数据算法基础K最邻近算法朴素贝叶斯线性回归梯度下降最大似然估计多重回归模型Logistic回归Logistic函数介绍支持向量机课堂实操：算法练习第7个主题：数据算法基础什么是决策树什么是熵神经网络的感知机前向传播神经网络什么是聚类K均值算法自然语言处理推荐系统介绍课堂实操：实现机器学习相关完整案例课程3：Hadoop生态系统时间内容案例实践与练习一、HDFS特征及读写文件二、NameNode的考虑三、HDFS安全概览案例练习：HDFS基础命令一、运用 Hadoop文件Shell二、利用Flume 从外部源摄取数据三、利用Sqoop从关系数据库摄取数据案例练习：HDFS脚本及接口命令一、MapReduce原理及特征二、YARN2.0架构与原理三、Zookeeper和YARN2.0关系案例练习：MapReduce运行及调度一、SQOOP原理及特征二、SQOOP开发应用三、SQOOP和Hadoop关系案例练习：SQOOP开发一、zookeeper原理及特征二、zookeeper架构与应用三、Zookeeper和Hadoop关系案例练习：Zookeeper集群管理命令一、HBase原理及特征二、HBase and RDBMS三、HBase Shell案例练习：HBase Shell命令一、创建表二、HBase 的ROWKEY设计三、Hbase的优化设计案例练习：HBase 优化设计一、Hive模式和数据存储二、Hive与传统数据库的比较三、Hive应用案例案例练习：Hive模式及管理命令一、HQL基础DDL编程二、HQL基础DML编程三、HQL实现关联操作案例练习：Hive 基础开发一、Hive管理的各中表与模型应用二、装载数据进入Hive 三、Hive维度模型开发应用案例练习：Hive模型开发一、Flume装载数据进入Hive 二、SQOOP装载数据进入Hive三、Hive开发与Hadoop关系案例练习：Hive接口开发一、Scala基础知识二、Scala常用集合三、Scala应用场景案例练习：Scala基础开发一、函数对象二、编程实例三、Scala高级开发应用案例练习：Scala开发应用课程4：Spark生态系统时间内容案例实践与练习一、Spark发展历史及简介二、Spark业务应用场景三、Spark与Hadoop系统关系案例讨论：Spark与Hadoop系统关系一、Spark原理及特征二、Spark架构及组件应用场景三、Spark接口及应用场景案例讨论：Spark接口及应用场景一、RDD基础二、转换操作与执行操作三、共享变量案例练习：RDD基础开发操作一、Spark计算框架原理及特征二、Spark架构与应用三、Spark之宽窄依赖和DAG调度案例练习：Spark计算模型及运行日志查看一、Spark资源调度原理及特征二、Spark资源调度架构及应用三、Spark资源调度基于Hadoop案例练习：Spark调度命令一、Spark生态系统接口介绍二、Spark生态系统接口与Hadoop三、Spark生态系统接口与大数据分析案例练习：Spark接口开发一、Spark SQL原理与架构二、Hive SQL与Spark SQL 三、Spark SQL开发应用案例练习：Spark SQL基础开发一、Spark SQL与Hive二、Spark SQL与模型构建三、Spark SQL与数据挖掘分析案例练习：Spark SQL模型开发一、Spark Streaming基本原理二、Spark Streaming开发基础三、Spark Streaming开发应用案例练习：Spark Streaming开发一、Spark ML读取数据二、Spark ML对数据进行探索三、Spark ML训练模型案例练习：Spark Mllib开发一、Spark ML组装任务二、Spark ML评估、优化模型三、Spark Mllib开发案例练习：Spark Mllib开发一、Spark GraphX 的核心代码剖析二、Spark GraphX 命令方式操作三、Spark GraphX 的客户端 API 介绍案例练习：Spark Graphx开发课程5：大数据流式处理技术入门时间内容案例实践与练习一、大数据流式处理技术原理与架构二、大数据实时计算应用场景三、大数据实时计算与Hadoop系统案例讨论：大数据实时计算与Hadoop系统一、大数据流式处理组件介绍二、SparkStreaming与各流计算组件特点三、大数据流式处理技术选型实践案例讨论：大数据流式处理技术选型一、FLUME基本原理二、FLUME架构部署三、FLUME管理运维开发命令案例练习：FLUME开发基础一、FLUME读取数据二、FLUME处理数据三、FLUME写入数据案例练习：FLUME开发应用一、Kafka基本原理二、Kafka架构部署三、Kafka管理运维开发命令案例练习：Kafka开发基础一、Kafka读取数据二、Kafka处理数据三、Kafka写入数据案例练习：Kafka开发应用一、ELK各组件特点二、ELK架构优势三、ELK开发应用场景案例练习：ELK开发基础一、ELK部署配置二、ELK管理运维三、ELK开发应用案例练习：ELK开发应用一、Flink原理二、Flink架构优势三、Flink开发应用场景案例练习：Flink开发基础一、Flink部署配置二、Flink管理运维三、Flink开发应用案例练习：Flink开发应用

• 刘晖：数据仓库的建设方法: 【课程特色】1. 课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2. 清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3. 内容充沛、详略得当，前后呼应。4. 讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程时间】2天【课程大纲】第1章大数据与数据仓库概论1.1 大数据概论1.1.1 什么是大数据1.1.2 大数据生态圈简介1.1.3 大数据应用场景1.2 数据仓库概论1.2.1 什么是数据仓库1.2.2 数据仓库能干什么1.2.3 数据仓库的特点第2章项目需求描述2.1 任务概述2.1.1 产品描述2.1.2 系统目标2.1.3 系统功能结构2.1.4 系统流程图2.2 业务描述2.2.1 采集模块业务描述2.2.2 数据仓库需求业务描述2.2.3 数据可视化业务描述2.3 系统运行环境2.3.1 硬件环境2.3.2 软件环境第3章项目部署的环境准备3.1 Linux环境准备3.1.1 VMware安装3.1.2 CentOS安装3.1.3 远程终端安装3.2 Linux环境配置3.2.1 网络配置3.2.2 网络IP地址配置3.2.3 主机名配置3.2.4 防火墙配置3.2.5 一般用户设置3.3 Hadoop环境搭建3.3.1 虚拟机环境准备3.3.2 JDK安装3.3.3 Hadoop安装3.3.4 Hadoop分布式集群部署3.3.5 配置Hadoop支持LZO压缩3.3.6 配置Hadoop支持Snappy压缩第4章用户行为数据采集模块4.1 日志生成4.2 采集日志的Flume 4.2.1 Flume组件4.2.2 Flume安装4.2.3 采集日志Flume配置4.2.4 Flume的ETL拦截器和日志类型区分拦截器4.2.5 采集日志Flume启动、停止脚本4.3 消息队列Kafka 4.3.1 Zookeeper安装4.3.2 Zookeeper集群启动、停止脚本4.3.3 Kafka安装4.3.4 Kafka集群启动、停止脚本4.3.5 Kafka Topic相关操作4.4 消费Kafka日志的Flume 4.4.1 消费日志Flume配置4.4.2 消费日志Flume启动、停止脚本4.5 采集通道启动、停止脚本第5章业务数据采集模块5.1 电商业务概述5.1.1 电商业务流程5.1.2 电商常识5.1.3 电商表结构5.1.4 数据同步策略5.2 业务数据采集5.2.1 MySQL安装5.2.2 业务数据生成5.2.3 业务数据建模5.2.4 Sqoop安装5.2.5 业务数据导入数据仓库第6章数据仓库搭建模块6.1 数据仓库理论准备6.1.1 范式理论6.1.2 关系模型与维度模型6.1.3 星形模型、雪花模型与星座模型6.1.4 表的分类6.1.5 为什么要分层6.1.6 数据仓库建模6.1.7 业务术语6.2 数据仓库搭建环境准备6.2.1 MySQL HA 6.2.2 Hive安装6.2.3 Tez引擎安装6.3 数据仓库搭建——ODS层6.3.1 创建数据库6.3.2 用户行为数据6.3.3 ODS层用户行为数据导入脚本6.3.4 业务数据6.3.5 ODS层业务数据导入脚本6.4 数据仓库搭建——DWD层6.4.1 用户行为启动日志表解析6.4.2 用户行为事件表拆分6.4.3 用户行为事件表解析6.4.4 业务数据维度表解析6.4.5 业务数据事实表解析6.4.6 拉链表构建之用户维度表6.4.7 DWD层数据导入脚本6.5 数据仓库搭建——DWS层6.5.1 系统函数6.5.2 用户行为数据聚合6.5.3 业务数据聚合6.5.4 DWS层数据导入脚本6.6 数据仓库搭建——DWT层6.6.1 设备主题宽表6.6.2 会员主题宽表6.6.3 商品主题宽表6.6.4 优惠券主题宽表6.6.5 活动主题宽表6.6.6 DWT层数据导入脚本6.7 数据仓库搭建——ADS层6.7.1 设备主题6.7.2 会员主题6.7.3 商品主题6.7.4 营销主题6.7.5 ADS层数据导入脚本6.8 结果数据导出脚本6.9 会员主题指标获取的全调度流程6.9.1 Azkaban安装6.9.2 创建可视化的MySQL数据库和表6.9.3 编写指标获取调度流程第7章数据可视化模块7.1 模拟可视化数据7.1.1 会员主题7.1.2 地区主题7.2 Superset部署7.2.1 环境准备7.2.2 Superset安装7.3 Superset使用7.3.1 对接MySQL数据源7.3.2 制作仪表盘第8章即席查询模块8.1 Presto 8.1.1 Presto特点8.1.2 Presto安装8.1.3 Presto优化之数据存储8.1.4 Presto优化之查询SQL 8.1.5 Presto注意事项8.2 Druid 8.2.1 Druid简介8.2.2 Druid框架原理8.2.3 Druid数据结构8.2.4 Druid安装（单机版）8.3 Kylin 8.3.1 Kylin简介8.3.2 HBase安装8.3.3 Kylin安装8.3.4 Kylin使用8.3.5 Kylin Cube构建原理8.3.6 Kylin Cube构建优化8.3.7 Kylin BI工具集成8.4 即席查询框架对比第9章元数据管理模块9.1 Atlas入门9.1.1 Atlas概述9.1.2 Atlas架构原理9.2 Atlas安装及使用9.2.1 安装前环境准备9.2.2 集成外部框架9.2.3 集群启动9.2.4 导入Hive元数据到Atlas 9.3 Atlas界面查看及使用9.3.1 查看基本信息9.3.2 查看血缘依赖关系

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