沈阳Linux培训班
沈阳Linux培训班
- 上课时段：详见详情
- 教学点：1个
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中公优就业Linux云计算培训学员熟悉掌握Linux操作统的安装、配置、相关命令、VIM编辑器、系统管理、服务用和配置,并具有一定的实战能力。课程设置兼顾岗位学习难度、匹配未来就业岗位工作内容、岗位梯度，把学到的运用到工作当中去。
Linux云计算究竟为什么那么火?
百度、阿里巴巴、腾讯等国内排行靠前的互联网公司,大都使用的是Linux系统
百度云 |
滴滴出行 |
| 百度云有百万台服务器为企业提供云计算服务，这些服务都架构在Linux平台上。 | 为了维持每天千万出行用户的使用，滴滴软件要保持极强的稳定性和安全性，这都需要专业的Linux运维工程师。 |
绝地求生 |
抖音 |
| 每一场战斗都需要毫秒级别的数据通信保障，这离不开在背后保驾护航的Linux云计算运维工程师。 | 日活数亿的抖音软件中，数亿的视频都存储在专业的Linux系统存储平台上。 |
多岗位-多领域-多栖发展
五大职业方向平均薪资（数据来自职友集）
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| 云计算工程师 | 数据库运维工程师 | 安全运维工程师 | 系统运维工程师 | Python运维开发工程师 |
| 云计算研发工程师 | 高级数据库工程师 | 安全专家 | 高级系统运维工程师 | Python高级运维开发工程师 |
| 云计算架构师 | 数据库架构师 | 安全架构师 | 系统运维技术专家 | 技术总监 |
课程适合人群
零基础人员 |
初高中辍学人员 |
想转行人员 |
薪资低人员 |
晋升无望人员 |
| 自制力强、学习态度好、能坚持，想通过学习改变现状的人员。 | 初中高中毕业后就没有再继续学业的辍学人员。 | 对IT行业感兴趣，想要转行Linux云计算行业的人员。 | 目前薪资较低，但有更远大的抱负的人员。 | 工作多年，却一直苦于无法晋升的人员。 |
精心研磨实用的良心课程
课程兼顾实用与前沿，实时跟进市场动态，实操企业实战项目
网络基础 第一阶段 | 学习内容 通信原理与通信网、 多路访问技术、 以太网通信技术、ISO/OSI开放系统互联模型、常用网络协议 信息编码与进制转换、MAC/IP地址与子网划分、网内网间通信模型 常用网络设备配置 | 企业级项目实战 IP地址配置与DNS解析
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Linux基础 第二阶段 | 学习内容 计算机工作原理、操作系统基本原理、Linux操作系统 基础、Linux用户管理、Linux文件管理、Linux设备管理 Linux磁盘管理、Linux进程管理、Linux系统启动 Linux高级命令、Linux日常运维 | 企业级项目实战 云数据中心主机CPU资源利用率实时统计、分析系统
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Linux运维自动化 第三阶段 | 学习内容 Linux系统安全、文件共享服务、网络存储服务 常用网络服务、持续发布与持续集成、服务器集群与 高可用、Shell脚本编程、Python程序开发 | 企业级项目实战 Linux运维项目分布式监控系统部署与运维 1.Python+Shell实现企业级FTP文件统一管理 2.大型数据中心批量部署机器 3《OLG游戏》云平台弹性扩缩容设计与实现;《优选电商》云平台综合部署与日常运维
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数据库 运维管理 第四阶段 | 学习内容 Linux系统安全、文件共享服务、网络存储服务 常用网络服务、持续发布与持续集成、服务器集群与 高可用、Shell脚本编程、Python程序开发 | 企业级项目实战 Linux运维项目异步消息队列集群部署与运维 1.企业级项目实战：MySQL Galera高可用集群环境部署 2.异步消息队列集群RabbitMQ部署与运维 3.企业ERP综合管理系统数据库设计与性能调优
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云数据中心综合运维 第五阶段 | 学习内容 虚拟化技术应用、企业云平台部署与管理 混合云与容器技术、云数据中心日常运维 项目实战与职业能力测评 | 企业级项目实战 Linux运维项目容器云平台部署与自动化运维 1.OpenStack虚拟化平台集群模式部署 2.Docker Swarm容器云平台部署与自动化运维 3《OLG游戏》云平台弹性扩缩容设计与实现;《优选电商》云平台综合部署与日常运维
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就业指导 第六阶段 | 简历制作、面试礼仪 模拟面试
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Linux培训资料
搭建始末
当时我们确定要做大数据的时候，有两种选型。第一种选型是用用原生的、开源的大数据技术，需要自己搭建;第二种是ODPS。
后来我们选择了利用原生大数据，自己搭建一个大数据平台。因为我们已经有了一定的小积累，并且也想做一个大数据方面的技术沉淀。
在移动互联网时代，用户所有的行为、浏览、记录和收藏等所有的数据，我们都会把它拿下来分析，前段时间阶段性沉淀的东西有多少，是对之前的一个总结。这个数据还能帮助我们进行深度挖掘，之后如何对不同用户分类，做一个精准化的营销定位。
每个公司都会对这些数据进行报表级的展现。我们最开始的数据实现方式是把所有用户的行为数据放到传统的关系型数据库中，利用纯Java应用程序去读这张表。当计算某个指标的时候，还会关联若干张子表。这张主表大概有几千万，其它子表也是百万级甚至千万级的。如果单纯用Java去算的话，还要额外处理多线程。
所以我们用传统的Java纯程序+关系型数据库去处理报表的时候，在存储和计算的性能上会出现问题，以至于报表需求越来越慢。
在这样的大背景下，我们改成了使用大数据去处理这种场景。
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