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宿州大数据培训班

上课时段：详见详情
教学点：1个
开班时间：滚动开班
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授课学校：宿州计算机培训机构 (点击获取校区地址)

课程介绍

中公优就业大数据培训班

　　大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。未来大数据相关人才缺口巨大。

大量优质岗位等你来

大数据人才缺口

薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨

薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨

只有想不想学，没有能不能学

我是零基础零基础入学勤能补拙我想转行现有工作枯燥，工资太低我想技能提升已有的技术太落伍担心被企业淘汰我是应届毕业生求职压力大同专业市场需求饱和我是在校大学生对所学专业没有兴趣为日后就业提早打算

理论、实战双向并行，奠定入行扎实基础

第一阶段

Java语言基础

Java语言基础:

Java语言入门、基本语法、面向对象、常用API、异常、集合、IO流、多线程、网络编程、反射、JDK新特性、MySQL数据库、JDBC

培养方向：

了解Java语言的特征和应用领域；掌握JDK、JRE和JVM的作用；能够成功搭建Java开发环境；完成HelloWorld程序的编写；掌握IDE工具IDEA的使用方式；掌握Java基本语法中的常量、变量的声明和使用；掌握Java中的运算符、数据类型及其相互转换；掌握分支结构、循环结构、方法的定义和使用；掌握数组的使用，理解数组的内存结构；掌握面向对象的编程思想；掌握类和对象的定义和使用；理解封装、继承、多态等特性；掌握抽象类、接口的特点和使用方式；充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发；掌握Java中的常用类和工具类的使用，能够使用这些常用类和工具类解决多种问题；掌握Maven项目构建和依赖管理、掌握Maven的继承和聚合；

第二阶段

Hadoop技术栈

Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、海王星大数据金融平台

培养方向：

掌握Linux操作系统安装及常用命令；掌握shell脚本编程；掌握大数据架构Hadoop原理及编程应用；掌握Hadoop三大组件的使用方式、方法以及Hadoop调优；掌握ZooKeeper协管理器工作机制以及动态感知原理及使用；掌握Hive数据仓库的使用及调优原理；掌握HBase数据库的开发、使用以及调优；掌握消费金融业务处理流程；掌握根据业务制定合理技术框架（技术选型）的能力；大量数据的日志采集方案；数仓的分层搭建以及数仓建模；掌握大量数据的ETL处理方式；掌握工作流调度解决方案；掌握即席查询工具使用及其原理；掌握数据可视化报表工具的使用；掌握数据治理框架的原理以及使用；掌握集群指标监控工具的使用

职业方向:

Hadoop开发工程师、数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师

第三阶段

Spark技术栈

Scala、Kafka、Spark、交通流量实时可视化大屏

培养方向：

掌握Scala基本语法和进阶的使用，为学习Spark、Flink框架打下基础；掌握消息队列概念、Kafka原理架构、日志合并、消息检索；掌握分布式内存计算、RDD、DataSet、DStream概念；掌握离线计算、流式计算；掌握可视化大屏内在价值与用途；掌握实时流数据分析业务处理流程；掌握Flume+Kafka+Sparkstreaming+Redis架构整合；掌握Springboot的使用；掌握websocket操作使用；了解Echarts的使用方式

职业方向:

Spark开发工程师、实时开发工程师

第四阶段

Flink流式处理框架

Flink流式处理框架:

Flink、ClickHouse、畅游天涯旅游实时分析项目

培养方向：

掌握Flink的原理；掌握Flink的使用以及与其他技术的整合；掌握ClickHouse架构、速度快的原因；掌握ClickHouse数据库和表引擎；掌握ClickHouse基本操作以及和spark、flink的整合；掌握旅游行业业务流程；掌握Flink在实时计算业务中的使用；掌握自定义Flink source和sink来生成和消费Kafka数据；掌握Flink和ClickHouse整合已存储数据；掌握搜索引擎Elasticsearch；掌握Flink和Elasticsearch整合；掌握基于Flink CEP处理复杂事件

职业方向:

Flink开发工程师、实时开发工程师、实时数仓工程师

第五阶段

项目实战

项目实战:

EWR消费信用风险舆情系统、Monoceros物流大数据平台、物流Kubernetes+Docker项目迁移

培养方向：

掌握信贷金融业务处理流程；掌握根据业务制定合理的技术框架（技术选型）；掌握当下流行的数据中台概念；掌握前台工作整体机制以及技术应用；掌握后台综合分析展示应用系统；掌握大量数据的综合采集方案；掌握大量数据的ETL处理方式；掌握工作流调度解决方案；掌握集群指标监控工具的使用；掌握基于亿级订单的物流大数据平台的研发；掌握基于Flink实现仓库货物、仓储车运动轨迹、包裹追踪等多维度业务分析；具备基于HDP平台收集数据资源的能力，实现秒级OLAP分析；掌握Docker容器化技术以及应用；掌握Kubernetes核心功能以及在项目中的部署应用

职业方向:

数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师、实时开发工程师、数据中台工程师

第六阶段

就业指导

就业指导:

企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘

课程内容：

职业规划讲解、简历注意事项详解、就业情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价)；简历审核修正、常见面试题的讲解、技术简历的指导与优化、强化实战项目（项目模块的介绍，业务流程的梳理）；真实面试复盘（晚自习时间）（总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解）

培养方向:

从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作；通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好就业

一路暖心服务，不怕您货比三家

一路暖心服务，不怕您货比三家

优就业 1手把手教学，每一位学员的疑问随时解决，不拖延！ 2四分理论六分实战的合理教学，干货满满，课程实在，不闲扯！ 3真实项目Leader，行业经验、案例精髓，毫无保留倾囊相授！ 4真实项目实战，作品真正上线，学习的成果显而易见！ 5职业测评、简历修改、面试指导，企业推荐，打造个性化、差异化就业流程！ 6封闭教学包住宿，中公购书补助等各项福利，为你的学习做好服务！其他机构大班授课，老师精力有限，学员问题无法及时得到解决。纯理论填鸭式教学，知识点抽象干瘪，不能学以致用。案例陈旧，无法适应最新需求，小众非典型案例，不具行业代表性。短暂虚拟操作，方法一带而过，学员对知识一知半解。指导学员简历作假，或干脆无就业服务，无法按学员真实情况推荐就业，就业不稳定或薪资达不到预期。日常管理散漫，食宿自理，后续费用接踵而至，经济压力大，影响学习质量。

大数据培训资料

　　Hadoop是一个具有有趣名字的开源软件框架，它通过允许组织存储，管理和分析大量数据以获得可行的见解和竞争优势，已成为组织的游戏规则改变者。

　　但这并非总是如此。最初，Hadoop实施需要熟练的工程师和数据科学家团队，这使得Hadoop对于许多组织而言过于昂贵且繁琐。现在，由于有许多开源项目，使用Hadoop进行大数据分析已变得更加负担得起且成为主流。

　　下面就来看看在三种开源项目-如何配置单元，星火，和普雷斯托 -具备改变了的Hadoop生态系统。

　　一、Hive

　　Hadoop的一个早期问题是，虽然它非常适合存储和管理海量数据，但分析数据以获取见解却很困难。只有训练有素的数据科学家才能编写复杂的“ Java Map-Reduce”作业，才能释放Hadoop的分析功能。为了解决这个问题，Facebook的两位数据科学家Ashish Suchoo和Joydeep Sen Sarma后来成立了名为Qubole的基于云的Hadoop大数据分析服务，并于2008年创建了Apache Hive。

　　Hive利用结构化查询语言(SQL)的易用性，这种语言需要相对较少的培训并且被数据工程师广泛使用，Hive使用一种称为HiveQL的语言将类似SQL的查询自动转换为在Hadoop上执行的MapReduce作业。由于SQL是学校教授的首选数据语言，并且在行业中使用，因此将SQL置于Hadoop之上的Hive通过使其强大的分析功能更易于为个人和组织(不仅是开发人员)使用而改变了Hadoop。Hive最适合用于汇总，查询和分析时间不是很重要的大型结构化数据集。

　　二、Spark

　　尽管Hive on MapReduce在汇总，查询和分析大量结构化数据方面非常有效，但Hadoop在MapReduce上启用的计算速度却很慢而且很有限，这正是Spark的用处。2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，2010年开源，Apache Spark是功能强大的Hadoop数据处理引擎，旨在在创纪录的时间内处理批处理和流式工作负载。实际上，在Apache Hadoop 2.0上，Apache Spark在程序上的运行速度比MapReduce快100倍，磁盘上快10倍。

　　用户的优势在于，Spark不仅支持诸如SQL查询，流数据之类的操作以及诸如机器学习和图形算法之类的复杂分析，而且还允许将这些多种功能无缝组合到单个工作流程中。此外，Spark与Hadoop的分布式文件系统(HDFS)，HBase和任何Hadoop存储系统100%兼容，这意味着组织中的所有现有数据均可立即在Spark中使用。Spark具有统一大数据分析的能力，从而降低了组织构建单独的处理系统来满足其各种计算需求的需求。

　　三、Presto

　　面对在超过250 PB的庞大数据仓库中进行快速交互分析并计数的任务，Facebook的工程师开发了自己的查询机Presto 。与Spark既在内存中又在磁盘上运行程序的Spark不同，Presto仅在内存中运行。此功能使Presto可以在数百毫秒内在Hadoop上运行简单查询，而更复杂的查询仅需几分钟。相比之下，使用依赖MapReduce的Hive扫描整个数据集可能需要几分钟到几小时。还显示Presto在CPU上的效率是Hive的七倍。Plus Presto可以将来自多个来源的数据组合到一个查询中，从而可以对整个组织进行分析。

　　如今，Presto可以作为开放源代码的分布式SQL查询解决方案使用，组织可以使用该查询解决方案对千兆字节至PB级的数据源运行交互式分析查询。Presto具有扩展到Facebook之类的组织规模的能力，是一个功能强大的查询引擎，它已经改变了Hadoop生态系统，并且可能对组织和整个行业都具有变革性。

　　大数据每天都在增长。当组织寻求新的更好的方式来利用有价值的数据时，他们将不再依赖Hadoop和MapReduce进行批处理，而更多地依赖诸如Hive，Spark和Presto之类的开源工具来满足未来的大数据需求。