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温州大数据培训班

温州大数据培训班

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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

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


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

　　YARN是一种软件重写，可将MapReduce的资源管理和调度功能与数据处理组件分离开来，从而使Hadoop支持更多样化的处理方法和更广泛的应用程序。例如，Hadoop集群现在可以与MapReduce批处理作业同时运行交互式查询和流数据应用程序。接下来，我们将在Apache Hive上使用Apache YARN。

　　将文件添加到yarn-site.xml你的/usr/local/hadoop/etc/hadoop文件夹中，其中包含以下内容：

　　<configuration>

　　<property>

　　<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>

　　<value>1024</value>

　　</property>

　　<property>

　　<name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>

　　<value>-Xmx768m</value>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.framework.name</name>

　　<value>yarn</value>

　　<description>Execution framework.</description>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.map.cpu.vcores</name>

　　<value>1</value>

　　<description>The number of virtual cores required for each map task.</description>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.reduce.cpu.vcores</name>

　　<value>1</value>

　　<description>The number of virtual cores required for each map task.</description>

　　</property>

　　<property>

　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

　　<value>mapreduce_shuffle</value>

　　</property>

　　<property>

　　<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>

　　<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.map.memory.mb</name>

　　<value>1024</value>

　　<description>Larger resource limit for maps.</description>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.map.java.opts</name>

　　<value>-Xmx768m</value>

　　<description>Heap-size for child jvms of maps.</description>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

　　<value>1024</value>

　　<description>Larger resource limit for reduces.</description>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.reduce.java.opts</name>

　　<value>-Xmx768m</value>

　　<description>Heap-size for child jvms of reduces.</description>

　　</property>

　　<property>

　　<name>mapreduce.jobtracker.address</name>

　　<value>jobtracker.alexjf.net:8021</value>

　　</property>

　　</configuration>

　　首先，使用以下命令启动DFS：

　　接下来，使用以下命令启动YARN Resource Manager yarn resourcemanager start：

　　然后，使用以下命令启动YARN Node Manager yarn nodemanager start：

　　启动你的Hive CLI并触发insert查询，因为它是MapReduce查询：

　　现在，为什么这项工作失败了？有两种查看应用程序日志的方法。一种是通过键入command yarn logs -applicationId <applicationId>：

　　而另一种是通过导航到YARN UI作业跟踪URL所指定的作业排名。

　　从错误消息中，你可以看到你使用的虚拟内存超过了当前1.0 GB的限制。这可以通过两种方式解决：一种是通过将你的内存yarn.app.mapreduce.am.resource.mb增加到更高的值，例如4096。另一个是在启动Hive时触发查询来指定此设置：

　　现在，即使你导航到YARN UI，查询也将成功。


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