昆明大数据培训班
昆明大数据培训班
- 上课时段:详见详情
- 教学点:1个
- 开班时间:滚动开班
- 课程价格:请咨询
- 已关注:748
- 优惠价格:请咨询
- 咨询电话: 400-008-6280
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
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
大数据计算的新趋势,流式计算无疑是受到广泛重视的,尤其是在互联网快速发展的今天,涉及到我们生活当中的大数据计算场景,例如打车、外卖、网购等各种生活场景,都追求低延迟的实时的服务,实时流计算的重要程度也进一步上升。今天选取两个流式计算框架对比,Flink和Storm哪个更好?
就像上面我们提到的这些日常生活场景,越来越多地对实时数据流计算提出要求,而Flink和Storm,可以说都是流式计算框架的代表。
Flink在流计算上,从设计之初就做了深入的思考,对于性能相关的任务状态state和流控等关键技术的设计,并且支持增量跌打,这些都使得Flink在执行复杂的大规模任务时性往往更胜一筹。
同时,Flink的一大创新性在于实现了流处理和批处理的统一,将批处理定义为有限的数据流,以流引擎为基础,Flink提供了SQL/tableAPI这两个API,为批和流在query层的统一铺平了道路。
Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台,是一个真正意义上的流计算引擎,通过流水线数据传输来实现低延迟的流处理方式。通过快速将无序流式数据处理的强大功能带到开源世界,并将其与分布式快照及保存点功能等自身创新相结合,Flink提高了开源流处理的业界标准并引领了当前流式处理创新趋势。
而Storm框架,在Flink之前出现,同样定义为流计算框架,数据计算完全实时的,来一条数据就立刻处理一条,源源不断地流入。但Storm的缺点在于,无论是离线、高延迟,还是交互式查询,都不如Flink的整体表现更佳。
Storm框架,在实时数据流计算上,可方便地与消息队列系统(如Kafka)和数据库系统进行整合,可以实现与多种系统的集成运行,比如说Hadoop,从而开发出更强大的实时计算系统。
Flink和Storm哪个更好?两者都是流式计算框架,但是近几年的发展趋势来看,Flink的表现非常强势,而Storm框架,在于其他平台的整合运用上,也同样能够实现高效率的实时流处理。
扫描二维码免费领取试听课程
登录51乐学网
注册51乐学网