六安大数据培训班
六安大数据培训班
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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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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 |
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大数据培训资料
大数据的重要性:
大数据在全世界变得越来越流行。零售,媒体,制药等所有垂直行业的公司都在追求这一IT概念。大数据Hadoop工具和技术可帮助公司更快地说明大量数据。这有助于提高生产效率并改善新的数据驱动产品和服务。
Hadoop在大数据中的使用:
大数据开发人员应对Hadoop应用程序的实际编码/编程负责。下面提到的是有关Hadoop架构的一些信息
它包括各种最新的Hadoop功能和工具
Apache Hadoop使您可以使用简单的编程模型为计算机集群上的任何分布式处理系统简化过多的数据。
Hadoop有两个主要部分–数据处理框架和用于数据存储的分布式文件系统。
它在不同的计算机上存储千兆字节到TB的大型文件。
Hadoop使在具有大量商品硬件节点的系统上运行应用程序变得更加容易。
9种最受欢迎的大数据Hadoop工具:
为了节省您的时间并帮助您选择合适的工具,我们在数据提取、存储、清理、挖掘、可视化、分析和集成领域构建了一系列顶级大数据Hadoop工具。
数据提取工具
-Talend ,Pentaho 数据存储工具-Hive,Sqoop,MongoDB
数据挖掘工具-Oracle
数据分析工具-HBase ,Pig
数据集成工具-Zookeeper
一、Talend
Talend是一家专门从事大数据集成的软件供应商。Talend Open Studio for Data Integration可帮助您使用其ETL系统来高效地管理数据提取,数据转换和数据加载的所有方面。
如何运作:
在计算中提取、转换、加载(ETL)是指数据库使用中的过程,尤其是数据仓库中的过程。数据提取是从数据源中提取数据的地方;数据转换,将数据转换为以适当格式存储的数据;数据加载,将数据加载到最终目标数据库中。
Talend的特点:
ETL工具具有丰富的功能集,可提高开发人员的生产力,其中包括:
它的图形化集成开发环境
拖放作业设计
超过900个组件和内置连接器
强大的ETL功能:字符串处理,自动查找处理
二、Pentaho
Pentaho数据集成也称为Kettle,是Pentaho的组件,负责提取,转换和加载(ETL)过程。PDI是使用图形工具创建的,您可以在其中指定要执行的操作而无需编写代码来指示操作方法。
如何运作:
PDI可以用作独立应用程序,也可以用作较大的Pentaho Suite的一部分。作为ETL工具,它是最流行的开源工具。PDI支持各种各样的输入和输出格式,包括文本文件,数据表以及商业和免费数据库引擎。
Pentaho 的重要特征
图形提取-转换-负载(ETL)设计系统
强大的编排功能
完整的可视化大数据集成工具
三、MongoDB
MongoDB是使用面向文档的数据模型的开源数据库。
如何运作:
MongoDB使用类似于JSON的灵活文档数据模型存储数据。文档包含一个或多个字段,包括数组,二进制数据和子文档。字段可能因文档而异。
MongoDB工具的某些功能
MongoDB可用作具有负载平衡和跨多台机器进行数据复制功能的文件系统,用于存储文件。以下是MongoDB的主要功能。
临时查询
索引编制
复写
负载均衡
聚合
服务器端JavaScript执行
上限集合
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