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金华大数据培训班

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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

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:

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

  HDFS具有两个核心组件(NameNode和DataNode)。

  1.该NameNode是主节点,它不存储的实际数据。它包含元数据,就像日志文件一样,或者你可以说是目录。因此,它需要较少的存储空间和较高的计算资源。

  2.另一方面,你的所有数据都存储在DataNodes上,因此需要更多的存储资源。这些DataNode是分布式环境中的商品硬件(例如笔记本电脑和台式机)。这就是Hadoop解决方案非常具有成本效益的原因。

  3.NameNode在写入数据时,你始终与之通信。然后,它在内部向客户端发送一个请求,以存储和复制各种数据DataNodes。

  Hadoop分布式文件存储架构

  YARN

  YARN相当于Hadoop生态系统的大脑,它通过分配资源和安排任务来执行你的所有处理活动。

  它有两个主要部分(ResourceManager和NodeManager)。

  1.ResourceManager还是加工部门的主要节点。

  2.它接收处理请求,然后将请求的各个部分传递到相应的NodeManagers,在该处进行实际处理。

  3.NodeManagers安装在每个DataNode上,它负责在每个单个DataNode上执行任务。

  调度程序:调度程序根据你的应用程序资源需求,执行调度算法并分配资源。

  ApplicationsManager:在ApplicationsManager接受作业提交的同时,它与容器(即进程执行所在的数据节点环境)进行协商,以执行特定应用程序ApplicationMaster并监视进度。ApplicationMasters是驻留在容器上的守护进程,DataNode与容器通信以在每个容器上执行任务DataNode。ResourceManager有两个组成部分(Schedulers和ApplicationsManager)。

  MapReduce

  它提供了处理逻辑,是Hadoop生态系统中处理的核心组件。换句话说,MapReduce是一个软件框架,可帮助编写使用Hadoop环境中使用分布式和并行算法处理大型数据集的应用程序。

  在MapReduce程序中,Map()和Reduce()是两个函数。

  1.该Map功能执行诸如过滤、分组和排序之类的操作。

  2.该Reduce函数汇总并汇总该函数产生的结果map。

  3.Map函数生成的结果是一个键-值对(K,V),用作该Reduce函数的输入。

  MapReduce数据集

  让我们以上面的示例为例,以更好地理解MapReduce程序。

  有这样一个学生及其所属部门的样本案例,我们要计算每个部门的学生人数。最初,Map程序将执行并计算出现在每个部门的学生,从而产生键值对,如上所述。此键值对是Reduce函数的输入。Reduce然后,该函数将汇总每个部门的人数,并计算每个部门的学生总数并得出给定的结果。


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