贵阳大数据培训班
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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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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 |
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大数据培训资料
大数据正在成为一个我们习以为常的词汇,我们生活当中的诸多习以为常的细节,包括网上购物推荐、网约车派单等等,其背后都有大数据的支持。大数据处理,需要相关的技术来实现。今天就来和大家聊聊必学的大数据处理技术有哪些?
在大数据的发展历程当中,大数据处理技术也在不断更新迭代当中,为了满足大数据处理过程当中的各种需求,就需要相应的技术手段来实现。
所以学习大数据,主要学习的其实也就是实现大数据处理的技术。面对不同的需求场景,需要选取不同的技术解决方案。学习阶段,就要在深度和广度上,对大数据处理技术有足够的掌握。
1、Hadoop
Hadoop是现今最早的也是历史最久的大数据处理技术框架,大数据真正从概念走向落地,就得益于Hadoop的出现。
Hadoop的主要的适用场景是大规模离线数据处理。Hadoop的MapReduce计算引擎,支持大规模数据并行处理。MapReduce计算将数据处理分为Map+Reduce两个阶段,分而治之,针对于TB级的数据计算任务,也能轻松完成。
2、Spark
Spark则是继Hadoop MapReduce之后的佼佼者,仍然属于批处理框架,但是却具有了流处理能力,更能满足大数据实时处理的需求。Spark是基于MapReduce计算模型的优化,通过完善的内存计算和处理优化机制加快批处理工作负载的运行速度。
并且,Spark可作为独立集群部署(需要相应存储层的配合),也可与Hadoop集成并取代MapReduce引擎。
3、Storm
Storm是真正意义上的流数据实时处理框架,基于低延时交互模式理念,以应对复杂的事件处理需求。和Spark不同,Storm可以进行单点随机处理,而不仅仅是微批量任务,并且对内存的需求更低。在实际应用场景当中,Storm经常和Kafka一起配合使用。
4、Flink
Flink可以新一代的热点技术框架,集批处理和流处理于一身的计算框架,将批处理数据视作具备有限边界的数据流,借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。
在业界,这种流处理为先的方法也叫做Kappa架构,Kappa架构中会对一切进行流处理,借此对模型进行简化,实现更高效的数据处理。
必学的大数据处理技术有哪些?相信大家看完以上内容也都有了基本的了解。大数据在不断发展变化,为了应对这些变化,大数据计算框架引擎也在不断优化,作为从业者,要紧跟这些趋势。
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