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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。
为什么学习大数据+数据智能？
大数据浪潮席卷全球，应用领域宽广，产业规模空前
就业口径宽广，价值堪比黄金石油，“钱途”无量
| ❶ 岗位起薪高 | ❷ 人才缺口大 | ❸ 市场规模大 | ❹ 应用范围广 |
大数据人才荒 待遇高规格 岗位月均薪25700元 | 未来国内基础性数据分析人才 缺口将达1400万 | 国内大数据市场产值 将突破30000亿元 | “金融、电商、医疗、新零售、物联网... 行业几乎都会应用数据分析 |
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 |
大数据培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 大数据的培训机构并没有什么排名名单，全部都是网上随便编排的排名，并没有什么作用。 |
大数据开发工程师要求
1、本科及以上学历，5年（含）以上业务相关经验（数据分析，挖掘，建模），对数据有敏锐嗅觉，擅长报告； 2、精通大数据相关技术且不限于Hadoop相关，flink，spark，hive等； 3、熟悉数据仓库hbase，关系型数据库mysql相关技术，对其性能瓶颈及调优手段有深入理解； 4、具有优秀的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题； 5、熟悉相关编程语言的一种或者几种，JAVA,Scala,R等 6、有金融行业相关经验者优先 7、拥有良好的沟通技巧和团队合作精神; 8、能承受压力，有高度的工作热情和工作积极性。
当小文件数量过多时，如何合并小文件？
当每个小文件数据量比较小的时候，可以通过命令的方式进行小文件的合并如：hadoop fs -cat hdfs://cdh5/tmp/lxw1234/*.txt | hadoop fs -appendToFile - hdfs://cdh5/tmp/hdfs_largefile.txt。当数据量比较大的时候建议使用MR进行小文件的合并
大数据与云计算区别有哪些
云计算与大数据最明显的区分在两个方面：第一，在概念上两者有所不同云计算改变了 IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是 CIO 等关心的技术层，是一个进阶的 IT 解决方案。而大数据是 CEO 关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。
数据分析师要数据挖掘能力
首先在数据挖掘阶段，数据分析师要具备相关的能力，比如：1、数据挖掘，统计以及数学原理和常识，2、要熟练的掌握最少一个数据挖掘机工具，如果有程序员的基础，也可以通过选择编程来实现数据挖掘，3、需要了解一些常用的数据挖掘算法的优缺点和适用场景。
==和Equals区别
== :如果比较的是基本数据类型，那么比较的是变量的值，如果比较的是引用数据类型，那么比较的是地址值（两个对象是否指向同一块内存），equals:如果没重写equals方法比较的是两个对象的地址值。如果重写了equals方法后我们往往比较的是对象中的属性的内容。equals方法是从Object类中继承的，默认的实现就是使用 ==。
大数据的起源
随着互联网的快速发展，每天产生的数据越来越多，数据存储、数据中心和大数据概念也随之产生。从大数据的价值与应用、大数据与数字经济的关系到国家大力支持大数据的发展，大数据已经成为人们认识复杂系统的新思维方式，推动经济变革增长的新引擎，提高国家综合能力的新工具，加强政府管理的新思维。因此，大数据的起源发展离不开大数据的广泛应用。
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