烟台大数据培训班
烟台大数据培训班
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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。
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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 |
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大数据培训资料
大数据工程师必备的十大工具
一方面,对很多公司来说,大数据是一个游戏规则的改变者,它提供了我们过去从未开启的洞察力。另一方面,如果没有合适的工具,就不可能利用这些信息。为了充分利用任何大数据战略,公司获得管理、挖掘和理解数据的创新解决方案至关重要。
幸运的是,有很多开发人员正在创建我们需要的软件来布署数据环境。有鉴于此,我们列出了十个必备工具。
10、ElasticSearch
查找和跟踪数据对管理数据至关重要。ElasticSearch是当今市场上最强大的搜索引擎之一。作为分布式RESTful分析引擎,该解决方案帮助公司集中存储数据,从而提供更简单的信息控制。您还可以设置可靠的搜索功能,包括自动搜索、模糊搜索和全文搜索。
ElasticSearch也适用于多租户系统,因此对于在同一主系统的多个安装上工作的公司来说,它是一个经济高效的解决方案。特点包括:
查询:进行结构化、非结构化、度量和地理搜索,以发现见解。
分析:缩小并观察全局,探索数据趋势。
速度:为任何业务提供难以置信的速度。
可扩展性:可在个人笔记本电脑上运行,也可在数百台服务器上运行。
9、QlikView (Qlik)
Qlik是一个平台旨在将无限的数据转化为具有无限可能性的易于访问的信息。无论数据源有多重要,您都可以将所有内容合并到一个视图中,从而使混乱的细节更加清晰。
QlikView是基于Qlik的关联引擎构建的经典分析解决方案。您可以使用它来探索您的数据,也可以通过增强智能来获取智能见解。此外,支持多云体系结构来为一系列用例提供结果。特点包括:
导向分析和受控自助分析
可用的增强智能
现代广泛的数据连接
用智能可视化探索无边界
解锁大规模数据扩展
8、Tableau
被许多人认为是信息管理的圣杯,Tableau允许公司来获取他们大数据的真正力量。Tableau身临其境且易于使用,适用于团队和组织以及个人分析师。您还可以使用Tableau将分析功能嵌入到现有的工具和流程中。
作为最安全、最灵活的业务数据端到端平台之一,Tableau将您的业务信息提升到了一个新的高度。您可以安全地检查移动或桌面上的信息,访问内容发现功能,并进行深入分析。特点包括:
就您的数据提问并回答问题
使用APIs扩展您的分析功能
用可视化界面准备好您的数据进行分析
通过强大的权限和治理确保您的信息是安全的
在云中或内部连接您的所有数据
7、Flume
Flume是一个可靠的、分布式的、高度引人入胜的收集和聚集大量数据的服务。Apache Flume 具有灵活简单的架构,非常可靠且容错,尽管乍一看它似乎不是市场上最先进的工具。
Flume是Hadoop工具,开发人员可以使用它来收集各种来源的数据流并将其传输到一个集中的环境中。Flume也非常擅长管理各种系统之间的稳定数据流。特点包括:
对齐来自一系列不同资源的数据流
访问高度容错和可靠的故障转移机制
以流和批处理模式收集数据
结合社交媒体、传感器信息、应用日志等
将所有数据存储在中央空间
6、Tensorflow
世界上最著名的开源机器学习库之一,Tensorflow是谷歌用于人工智能的开源神器。作为一个端到端的开源平台,Tensorflow可以轻松地将您的数据转化为人工智能的燃料。除此之外,社区资源、库和工具的综合生态系统让研究人员和开发人员能够创建最先进的最大语言应用程序。
此外,借助tensorflow,公司可以找到简单的ml问题解决方案,具有简单的模型构建功能,以及强大的实验选项。功能还包括:
简单灵活的开源架构
机器学习的最新模型
简单的模型构建
内部、云中或设备上的强大毫升产品
一系列资源和社区支持
5、Apache Kafka
Kafka是Apache认可的实时处理和管理数据的大数据工具。Kafka经久耐用、容错且可扩展,最初是由领英开发的,旨在帮助他们克服批处理问题。Kafka平台处理传入的数据流,而不管它们的目的地或来源。
有了Kafka,公司每天可以处理无数的事件。此外,领英报道说他们的Kafka体系每天管理大约1万亿起事件。特点包括:
管理记录流
在数据流出现时对其进行处理
以持久、容错的方式存储信息
访问核心APIs以扩展kafka的能力
4、Cloudera
Cloudera宣称自己是“企业数据云公司”。云时代旨在为您提供对数据的更多控制,确保您能够从边缘收集和处理信息,一直到您的机器学习应用程序。
Cloudera还为公司提供了使用Cloudera数据流摄取、分析和管理实时流数据所需的工具。除此之外,还可以通过数据仓库将来自不同来源的数据汇集在一起。特点包括:
收集和分析来自多个数据流的数据
利用云时代数据仓库管理和转换您的信息
构建、部署和扩展机器学习解决方案
从边缘收集和处理数据
访问实时洞察
3、Apache Cassandra
得到了Datastax等市场领导者的认可,Apache Cassandra是一个分布式数据库,企业可以使用它来管理多台服务器上的大量数据集。作为管理结构化数据的最佳大数据工具之一,Cassandra提供高可用性服务,没有任何单点故障。
当您需要高可用性和可扩展性而又不影响性能时,Cassandra是一个绝佳的选择。Cassandra还支持跨多个数据中心进行复制,因此为用户提供了更低的延迟。特点包括:
容错数据管理
为了更好的内心平静,没有单点失败
可扩展的高可用性数据管理
在异步复制和同步复制之间进行选择
提供第三方服务
2、Apache Flink
Flink是一个开源框架,由 Ververica 商业公司主导。有了 Flink,企业可以访问分布式流处理引擎,在无界或有界环境中计算数据。
此外,这个工具的一大优点是它可以运行在您可以想到的所有集群环境中,包括Hadoop、Kubernetes和Apache Mesos。Flink特性还包括:
在几个抽象层次上访问有用的APIs
提供灵活的窗口
支持各种第三方连接器
容错性能和故障恢复
1、Apache Spark
最后,Apache Spark,对于使用大数据的公司来说,它是业内最令人兴奋的工具之一。这个开源工具填补了Hadoop解决方案在数据处理、实时和批处理数据方面的空白。Spark在处理数据的速度上比传统工具快得多,这对于数据分析师来说是非常好的。
Spark是已经使用Apache解决方案(如Cassandra或Flink)的公司的理想之选,它使您的数据处理项目的核心更加高效和有价值,有助于调度和分布式任务传输等工作。特点包括:
高速工作负载
易于使用的功能
访问实时和批量数据处理
在Hadoop、Kubernetes、独立或云中运行Spark
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