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石家庄大数据培训班

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
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授课学校：石家庄计算机培训机构 (点击获取校区地址)

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

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

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

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

　　Spark已成为全球主要行业中功能最强大，需求量最大的主要大数据框架，由于Spark具有可访问性和强大功能，还具有处理大数据挑战的能力，它已成为Hadoop的强大补充，而后者则是大数据技术的原始选择。

　　现在，它拥有超过225,000名成员的良好用户基础，并且有200多个公司的对代码付出的贡献，它已成为阿里巴巴、亚马逊、eBay、雅虎、腾讯、百度等一些主流企业的首选框架。

　　那下面铁锤就和大家一起来聊聊Spark功能组件的主体构成。

　　Spark和Hadoop之间的主要区别

　　影响企业的最常见问题是，当Hadoop出现时，对Spark的需求是什么。这可以通过描述批处理和实时处理的概念来解决。前者基于处理已存储了一定时间的数据块的概念，后来又用于实时处理模型。在MapReduce框架Hadoop在2005年是大数据领域的一项突破性技术，但直到2014年Spark引入时才如此。Spark的主要销售主张是实时速度，因为它比Hadoop的MapReduce框架快100倍。因此，可以说Hadoop基于批量处理已存储一段时间的数据的原理。另一方面，Spark有助于实时处理并解决关键用例。此外，即使在批处理方面，也发现它快100倍。

　　Spark功能

　　Apache Spark是用于实时数据处理的开放源代码计算集群框架。它拥有一个蓬勃发展的开源社区，并且是Apache Foundation最雄心勃勃的项目。

　　Spark提供了一个接口，用于对具有内置并行性和容错性的整个集群进行编程。它基本上建立在Hadoop的MapReduce框架上，并将其扩展到更多计算类型。Spark的一些重要功能包括：

　　速度：如上所述，Spark比Hadoop MapReduce进行的批处理速度快100倍。受控分区已使之成为可能，该分区有助于通过分区模式管理数据，从而有助于以最小的网络流量并行分配数据处理。

　　机器学习：MLib是Spark的机器学习组件，在数据处理方面非常困难，它无需使用多种工具，即一种用于处理，一种用于机器学习。因此，它为数据工程师和其他数据科学家提供了一个强大而统一的引擎，该引擎既快速又易于使用。

　　Polyglot：它提供了Java，Scala，R和Python中的高级API的规定，这意味着它可以使用这四种中的任何一种进行编码。另外，它允许在Scala和Python中使用shell，前者可通过./bin/spark-shell从安装目录访问，而后者则可通过./bin/pyspark访问。

　　实时计算：由于其内存中计算，Spark具有低延迟的实时计算。旨在提供巨大的可扩展性。Spark团队的文档化用户拥有在具有数千个节点的系统上运行的生产集群，它支持许多计算方法。

　　评估缓慢：可以看出Spark会推迟评估，直到变得极为重要为止。这是影响其速度的主要因素之一。Spark通过将转换添加到DAG或计算的有向压克力图来处理转换，只有在驱动程序请求数据后，DAG才会真正执行。

　　与Hadoop集成：Spark 与Hadoop具有良好的兼容性，这是对所有在Hadoop中开始职业生涯的大数据工程师的一种礼物。尽管Spark被声明是Hadoop的MapReduce功能的替代品，但它也具有通过使用YARN进行资源调度而在Hadoop群集之上运行的能力。

　　Spark体系结构：抽象和守护程序

　　Spark拥有一个标记清晰的分层体系结构，所有组件和层都被广泛地结合在一起并与其他扩展和库集成在一起。该体系结构基于两个主要的抽象：

　　弹性分布式数据集(RDD)：这些是数据项的集合，这些数据项分为多个分区，并且可以存储在Spark群集中的工作节点上的内存中。从数据集的角度来讲，Spark支持两种类型的RDD，即Hadoop数据集(从存储在HDFS上的文件创建)和并行化的集合，而并行化的集合又基于现有的Scala集合。此外，RDDS viz支持两种类型的操作。转变与行动。

　　有向无环图(DAG)：当每个节点都是RDD且边沿对数据进行转换时，则对此类数据执行的计算序列为DAG。DAG完全消除了Hadoop MapReduce多阶段执行模型，与Hadoop相比，它还提供了增强的性能。DAG中的Direct表示以下事实：转换是一种将数据分区状态从A更改为B的操作，而Acyclic意味着转换无法返回到较早的分区。