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杭州大数据培训班

上课时段：详见详情
教学点：13个
开班时间：滚动开班
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授课学校：杭州计算机培训机构 (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

　　ApacheSpark是一个功能强大的开源框架，它以标准接口和易用性，以非常快的速度提供交互式处理，实时流处理，批处理以及内存处理而闻名。这就是Spark与Hadoop之间的差异所在。

　　什么是ApacheSpark？

　　Spark是Apache的一个项目，通常被称为“闪电般的快速集群计算”。Spark是用于处理大型数据集的开源框架。这是当前最活跃的Apache项目。Spark用Scala编写，并提供Python，Scala，Java和R的API。

　　ApacheSpark最重要的功能是其内存中的集群计算，可提高数据处理的速度。众所周知，Spark提供了一个更通用、更快的数据处理平台。它可以帮助你比Hadoop更快地运行程序，即在内存上快100倍，甚至在磁盘上快10倍。

　　值得一提的是，与一个普遍的误解相反，ApacheSpark不能被视为ApacheHadoop的修改版本。Spark具有自己的集群管理，因此不依赖Hadoop。但是Spark只是实现Spark的一种方式。Spark仅将Hadoop用于存储目的。

　　ApacheSpark功能

　　多种语言支持

　　ApacheSpark支持多种语言。它提供了用Scala，Java，Python或R编写的API。它允许用户用不同的语言编写应用程序。请注意，Spark附带了80个高级运算符用于交互式查询。

　　速度快

　　ApacheSpark的最重要功能是其处理速度。它使应用程序可以在Hadoop集群上运行，内存速度提高100倍，磁盘速度提高10倍。通过将中间数据存储在内存中来减少对磁盘的读/写操作次数，即可完成此操作。

　　进阶分析

　　众所周知，ApacheSpark支持“Map”和“Reduce”。但是与MapReduce一起，它支持流数据，SQL查询，图算法和机器学习。因此，ApacheSpark是执行高级分析的绝佳手段。

　　一般用途

　　Spark由众多用于机器学习的库(例如MLlib，DataFrames和SQL以及SparkStreaming和GraphX)提供支持。允许一个人在应用程序中连贯地使用这些库的组合。结合流、SQL和复杂分析，并在同一应用程序中使用的功能使Spark成为通用框架。

　　不限平台

　　Spark可以在多个平台上运行，而不会影响处理速度。它可以在Hadoop，Kubernetes，Mesos，Standalone甚至在云中运行。此外，Spark可以访问不同的数据源，例如HDFS，HBase，Cassandra，Tachyon和S3。

　　ApacheSpark生态系统的组件

　　ApacheSpark生态系统由各种ApacheSpark组件组成，这些组件负责ApacheSpark的功能。有时会在ApacheSpark的组件中进行一些修改。这是构成ApacheSpark生态系统的ApacheSpark的5个组件。

　　SparkCore

　　Spark平台的主要执行引擎称为SparkCore。ApacheSpark的所有工作和功能都取决于SparkCore，包括内存管理，任务调度，故障恢复等。它支持在内存中处理和引用外部存储系统中的大数据。SparkCore负责通过API定义RDD(弹性分布式数据集)，该API是Spark的编程抽象。

　　SparkSQL和DataFrames

　　SparkSQL是Spark的主要组件，可与结构化数据一起使用并支持结构化数据处理。SparkSQL附带了一个称为DataFrames的抽象数据集合。SparkSQL通过SQL和HQL(Hive查询语言，SQL的ApacheHive版本)对数据执行查询。SparkSQL使开发人员能够将SQL查询与不同语言的RDD支持的经处理的编程数据结合在一起。SQL与高级计算介质的这种集成将SQL与复杂的分析结合在一起。

　　SparkStreaming

　　此Spark组件负责实时流数据处理，例如生产Web服务器创建的日志文件。它提供用于处理数据流的API，从而使学习ApacheSpark项目变得容易。它还有助于从一个应用程序切换到另一个执行实时操作和存储数据的应用程序。与SparkCore一样，此组件还负责吞吐量，可伸缩性和容错能力。

　　MLlib

　　MLlib是Spark的内置库，其中包含机器学习功能，即MLlib。它提供了各种ML算法，例如聚类，分类，回归，协作过滤和支持功能。MLlib还包含许多底层的机器学习原语。SparkMLlib比基于ApacheApacheMahout的基于Hadoop磁盘的版本快9倍。

　　GraphX

　　GraphX是启用图形计算的库。GraphX还通过允许用户使用边和顶点的任意属性生成有向图来提供执行图形计算的API。除了用于处理图形的库外，GraphX还为图形计算提供了许多运算符。

　　ApacheSpark语言

　　ApacheSpark用Scala编写。因此，Scala是用于与SparkCore交互的本地语言。此外，ApacheSpark的API已用其他语言编写，它们是：

　　Scala

　　Java

　　Python

　　因此，ApacheSpark支持的语言是Scala，Java，Python和R。由于Spark框架基于Scala构建，因此与其他ApacheSpark语言相比，它可以提供一些出色的功能。将Scala与ApacheSpark结合使用可让你访问最新功能。Python由许多数据库组成，用于执行数据分析。

　　R编程包提供了丰富的开发环境来开发利用统计分析和机器学习算法的应用程序。尽管Java不支持REPL，但是具有Java背景的大数据专业人员更喜欢将Java用作ApacheSpark语言。可以选择这四种语言中的任何一种进行开发，因为它们很舒适。

　　根据关于ApacheSpark语言的Spark调查，有71%的Spark开发人员正在使用Scala，58%的人员正在使用Python，31%的人员正在使用Java，而18%的人员正在使用R语言。

　　为什么要学习ApacheSpark？

　　大数据在各行各业都变得越来越重要，Spark是大数据处理领域的革命性框架。企业正在广泛采用Spark，这也增加了对ApacheSpark开发人员的需求。据数据科学薪酬调查，开发人员的薪水取决于他们的Apache技能水平。

　　Scala语言和ApacheSpark技能可以大大提高你现有的薪水。ApacheSpark开发人员被称为开发行业中薪水最高的程序员。随着对ApacheSpark开发人员的需求及其薪水水平的不断增长，现在正是开发专业人员学习ApacheSpark的最佳时机。