拉萨大数据培训班
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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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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
各位同学对于大数据编程语言知道多少呢？今天中公优就业带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。
一、Java
Java是终极大数据编程语言。根据行业报告，自90年代中期以来，Java一直将自己列为最受欢迎的一两种开源编程语言。有许多因素在使Java流行方面起着至关重要的作用。
Java功能
Java使其适合数据科学家的重要特征是：
Java与Java虚拟机(JVM)相关，因此，Java几乎可以在每个系统上运行。具有可移植性，对Java的投资对开发人员来说是长期的利益。
Java具有良好的性能，这使其在企业和小型应用程序中都很受欢迎。
Java是一种静态类型的语言。因此，可以快速的开发，更轻松地进行维护。
Java向后兼容，这意味着即使Java发布了新版本，您也可以完美地使用它的旧版本。这可以帮助组织或个人摆脱返工。
Java具有广泛的社区支持，例如Stack Overflow和GitHub。这是它受欢迎的另一个原因。
现在，如果从大数据角度考虑，JVM是Hadoop MapReduce等大数据分析工具的支柱。不仅Hadoop，而且许多其他大数据分析工具(如Storm，Spark和Kafka)也都是用Java编写的，并在JVM(Clojure和Scala中)上运行。与大数据相关的另一种技术Apache Beam(以前称为Google Cloud Dataflow)仅支持Java。
因此，Java对于想要深入了解Hadoop代码的任何Hadoop开发人员都是必不可少的。要了解代码功能和故障排除，必须具备核心知识和高级Java知识。因此，Java是大数据开发所必需的。
从数据科学的角度进行迭代开发，Java 8提供了新的lambda支持，该支持有助于减少冗长性。同样在Java 9版本中，用户将获得REPL支持。新版本中的这两大增强功能使Java与其他流行的数据科学语言R，Python或Scala几乎相似地兼容。
二、Python
当下Python重要性正在上升。Python已成为近十年来一些最流行的技术中的主要语言，例如数据科学，机器学习，人工智能(AI)，机器人技术，大数据和网络安全。
Python是一种简单的开源通用语言。因此，很容易为任何人学习Python。这是大数据编程语言成功背后的最重要原因。凭借其丰富的实用程序和库以及易于使用的功能，它对于大数据处理和分析非常有用。
与R不同，Python是传统的面向对象语言。因此大多数开发人员都觉得使用它相对容易。另一方面，对于初学者来说，初次接触R或Scala可能会成为陡峭的学习曲线。
Python功能
下列功能使python非常适合快速数据科学应用程序开发。
Python是一种解释型语言。因此，编码程序不需要任何编译。
Python动态定义变量类型。
Python的独特之处在于其更少的编码，这使得它为用户所接受。
Python是强类型的，需要手动类型转换。
Python是可移植的。
Python在大数据中已变得非常重要。凭借其全面的数据处理库集，Python对于数据科学家而言是一种易于使用的语言。它使大数据专家 可以开发可扩展的应用程序。而且，它可以轻松地与Web应用程序集成。用户 可以在python环境中安装许多开源软件包，这在以后的某个时间可能会有用。
三、Scala
Scala采用混合语言方式处理大数据。这是一种高度可扩展的通用编程语言，结合了面向对象和功能编程的功能。
Scala功能
Scala的一些著名功能包括：
Scala是一种通用语言，设计简洁明了。因此，它不太冗长。
Scala以单独的方式支持OOP和函数式编程。
Scala可与Java库互操作。
它是便携式的。可以编写Scala的源代码，然后将其作为已编译的Java字节码在JVM上运行。
Scala可以编译为JavaScript。因此，您可以使用Scala编写Web应用程序。
Scala在编译时检查类型。因此，开发人员可以在编译时捕获错误，并且可以避免许多生产问题。
Scala在数据科学领域是Java和Python的竞争对手，并且由于在大数据Hadoop行业中广泛使用Apache Spark而变得越来越受欢迎。
Apache Spark用Scala编写。Scala不仅是数据处理领域，而且还被誉为机器学习和流分析的语言。Apache Spark内置了许多支持机器学习算法的API和库。
总结
总之，如果您是一个有抱负的大数据专家，那么Linux和Java是Hadoop等最受欢迎的大数据工具的基础。如果您想在数据科学和大数据领域中蒸蒸日上，那么了解以上三种语言是一个优势。但是，逐渐扩大规模对于取得更好的成就是有意义的。
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