武汉大数据培训班
武汉大数据培训班
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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。
大量优质岗位等你来
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 |
一路暖心服务,不怕您货比三家
大数据培训资料
铁锤最近收集了一些码神常用的大数据开发工具,整理罗列出了这篇工具小合集,觉得有用的同学记得收藏
这是其中涉及的主题列表:
语言能力
Web框架
应用服务器
SQL的数据访问工具
SQL数据库
大数据
构建工具
云提供商
大数据是对如此庞大或复杂的数据集的广义称呼,以至于传统数据处理应用程序不足。
在许多情况下,使用SQL数据库存储/检索数据就可以了。在其他一些情况下,它要么无法扩展,要么有更好的工具可用于我们的目的。这完全取决于用例。
现在让我们讨论存储/处理数据的不同非SQL工具-NoSQL数据库,内存缓存,全文搜索引擎,实时流,图形数据库等。
大数据-调查结果
MongoDB –一个流行的,跨平台的面向文档的数据库。
Elasticsearch –为云构建的分布式RESTful搜索引擎。
Cassandra –最初由Facebook开发的开源分布式数据库管理系统,旨在处理许多商用服务器上的大量数据,提供高可用性而没有单点故障。
Redis –一种开源(BSD许可)的内存中数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理。
Hazelcast –基于Java的开源内存数据网格。
EHCache –广泛用于通用缓存,Java EE和轻量级容器的开源Java分布式缓存。
Hadoop –用Java编写的开源软件框架,用于在由商用硬件构建的计算机集群上对超大型数据集进行分布式存储和分布式处理。
Solr –来自Apache Lucene 项目的用Java编写的开源企业搜索平台。
Spark – Apache Software Foundation(一个开放源代码群集计算框架)中最活跃的项目。
Memcached –通用分布式内存缓存系统。
Apache Hive –在Hadoop之上提供类似于SQL的层。
Apache Kafka –最初由LinkedIn开发的高吞吐量,分布式,发布-订阅消息系统。
Akka –一个工具包和运行时,用于在JVM上构建高度并发,分布式和弹性消息驱动的应用程序。
HBase –一种仿照Google BigTable建模的开源,非关系,分布式数据库,用Java编写,并在HDFS之上运行。
Neo4j –用Java实现的开源图形数据库。
CouchBase –针对交互式应用程序优化的开源,分布式NoSQL面向文档的数据库。
Apache Storm –开源的分布式实时计算系统。
CouchDB –面向文档的开源NoSQL数据库,使用JSON来存储数据。
Oracle Coherence –一种内存中数据网格解决方案,通过提供对常用数据的快速访问,使组织能够以可预测的方式扩展关键任务应用程序。
Titan –可扩展的图形数据库,已优化用于存储和查询包含分布在多计算
机集群中的数千亿个顶点和边的图形。
Amazon DynamoDB –一种快速,灵活的完全托管的NoSQL数据库服务,适用于需要任何规模的一致,单位毫秒毫秒延迟的所有应用程序。
Amazon Kinesis –一个在AWS上实时流数据的平台。
Datomic –用Clojure编写的完全事务化,可用于云的分布式数据库。
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