成都大数据培训班
成都大数据培训班
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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。
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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
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 | 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 | 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
大数据培训资料
5.Apache Kafka
Kafka是Apache认可的实时处理和管理数据的大数据工具。Kafka经久耐用、容错且可扩展,最初是由领英开发的,旨在帮助他们克服批处理问题。Kafka平台处理传入的数据流,而不管它们的目的地或来源。
有了Kafka,公司每天可以处理无数的事件。此外,领英报道说他们的Kafka体系每天管理大约1万亿起事件。特点包括:
管理记录流
在数据流出现时对其进行处理
以持久、容错的方式存储信息
访问核心APIs以扩展kafka的能力
4.Cloudera
Cloudera宣称自己是“企业数据云公司”。云时代旨在为您提供对数据的更多控制,确保您能够从边缘收集和处理信息,一直到您的机器学习应用程序。
Cloudera还为公司提供了使用Cloudera数据流摄取、分析和管理实时流数据所需的工具。除此之外,还可以通过数据仓库将来自不同来源的数据汇集在一起。特点包括:
收集和分析来自多个数据流的数据
利用云时代数据仓库管理和转换您的信息
构建、部署和扩展机器学习解决方案
从边缘收集和处理数据
访问实时洞察
3.Apache Cassandra
得到了Datastax等市场领导者的认可,Apache Cassandra是一个分布式数据库,企业可以使用它来管理多台服务器上的大量数据集。作为管理结构化数据的最佳大数据工具之一,Cassandra提供高可用性服务,没有任何单点故障。
当您需要高可用性和可扩展性而又不影响性能时,Cassandra是一个绝佳的选择。Cassandra还支持跨多个数据中心进行复制,因此为用户提供了更低的延迟。特点包括:
容错数据管理
为了更好的内心平静,没有单点失败
可扩展的高可用性数据管理
在异步复制和同步复制之间进行选择
提供第三方服务
2.Apache Flink
Flink是一个开源框架,由 Ververica 商业公司主导。有了 Flink,企业可以访问分布式流处理引擎,在无界或有界环境中计算数据。
此外,这个工具的一大优点是它可以运行在您可以想到的所有集群环境中,包括Hadoop、Kubernetes和Apache Mesos。Flink特性还包括:
在几个抽象层次上访问有用的APIs
提供灵活的窗口
支持各种第三方连接器
容错性能和故障恢复
1.Apache Spark
最后,Apache Spark,对于使用大数据的公司来说,它是业内最令人兴奋的工具之一。这个开源工具填补了Hadoop解决方案在数据处理、实时和批处理数据方面的空白。Spark在处理数据的速度上比传统工具快得多,这对于数据分析师来说是非常好的。
Spark是已经使用Apache解决方案(如Cassandra或Flink)的公司的理想之选,它使您的数据处理项目的核心更加高效和有价值,有助于调度和分布式任务传输等工作。特点包括:
高速工作负载
易于使用的功能
访问实时和批量数据处理
在Hadoop、Kubernetes、独立或云中运行Spark
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