大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)詞頻統(tǒng)計(jì)
超越經(jīng)典65
切爾西愛(ài)吃魚(yú)
大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師課程體系——Java部分。第一階段：靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)基礎(chǔ)1、學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁(yè)制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性2、學(xué)習(xí)HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作3、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式4、通過(guò)CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁(yè)面布局更加美觀5、復(fù)習(xí)所有知識(shí)、完成項(xiàng)目布置第二階段：JavaSE+JavaWeb1、掌握J(rèn)AVASE基礎(chǔ)語(yǔ)法2、掌握J(rèn)AVASE面向?qū)ο笫褂?、掌握J(rèn)AVASEAPI常見(jiàn)操作類(lèi)使用并靈活應(yīng)用4、熟練掌握MYSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，SQL語(yǔ)句5、熟練使用JDBC完成數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)操作6、掌握線程，網(wǎng)絡(luò)編程，反射基本原理以及使用7、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) + 擴(kuò)充知識(shí)：人事管理系統(tǒng)第三階段：前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握J(rèn)query基本操作和使用3、掌握注解基本概念和使用4、掌握版本控制工具使用5、掌握easyui基本使用6、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)+擴(kuò)充知識(shí)：項(xiàng)目案例實(shí)戰(zhàn)POI基本使用和通過(guò)注解封裝Excel、druid連接池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)聽(tīng),日志Log4j/Slf4j第四階段：企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)框架1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：內(nèi)容管理系統(tǒng)系統(tǒng)、項(xiàng)目管理平臺(tái)流程引擎activity，爬蟲(chóng)技術(shù)nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫(xiě)分離以上Java課程共計(jì)384課時(shí)，合計(jì)48天！大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師課程體系——大數(shù)據(jù)部分第五階段：大數(shù)據(jù)前傳大數(shù)據(jù)前篇、大數(shù)據(jù)課程體系、計(jì)劃介紹、大數(shù)據(jù)環(huán)境準(zhǔn)備&搭建第六階段：CentOS課程體系CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第七階段：Maven課程體系Maven初識(shí):安裝部署基礎(chǔ)概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應(yīng)用、Maven應(yīng)用:案列分析、Maven階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第八階段：HDFS課程體系Hdfs入門(mén):為什么要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內(nèi)部結(jié)構(gòu)與讀寫(xiě)原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫(xiě)容錯(cuò)與備份機(jī)制、HdfsHA高可用與Federation聯(lián)邦、Hdfs訪問(wèn)API接口詳解、HDFS實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練、HDFS階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第九階段：MapReduce課程體系MapReduce深入剖析:執(zhí)行過(guò)程詳解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗詳解、MapReduce編程基礎(chǔ)、MapReduce編程進(jìn)階、MapReduc階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十階段：Yarn課程體系Yarn原理介紹:框架組件流程調(diào)度第十一階段：Hbase課程體系Yarn原理介紹:框架組件流程調(diào)度、HBase入門(mén):模型坐標(biāo)結(jié)構(gòu)訪問(wèn)場(chǎng)景、HBase深入剖析:合并分裂數(shù)據(jù)定位、Hbase訪問(wèn)Shell接口、Hbase訪問(wèn)API接口、HbaseRowkey設(shè)計(jì)、Hbase實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十二階段：MongoDB課程體系MongoDB精講:原理概念模型場(chǎng)景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練、MongoDB階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十三階段：Redis課程體系Redis快速入門(mén)、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁(yè)與排序、Redis階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十四階段：Scala課程體系Scala入門(mén):介紹環(huán)境搭建第1個(gè)Scala程序、Scala流程控制、異常處理、Scala數(shù)據(jù)類(lèi)型、運(yùn)算符、Scala函數(shù)基礎(chǔ)、Scala常規(guī)函數(shù)、Scala集合類(lèi)、Scala類(lèi)、Scala對(duì)象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十五階段：Kafka課程體系Kafka初窺門(mén)徑:主題分區(qū)讀寫(xiě)原理分布式、Kafka生產(chǎn)&消費(fèi)API、Kafka階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十六階段：Spark課程體系Spark快速入門(mén)、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡(jiǎn)介、SparkSQL程序開(kāi)發(fā)光速入門(mén)、SparkSQL程序開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)源、SparkSQL程序開(kāi)DataFrame、SparkSQL程序開(kāi)發(fā)DataSet、SparkSQL程序開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)類(lèi)型、SparkStreaming入門(mén)、SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)如何開(kāi)始、SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)DStream的輸入源、SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)Dstream的操作、SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)程序開(kāi)發(fā)--性能優(yōu)化、SparkStreaming程序開(kāi)發(fā)容錯(cuò)容災(zāi)、SparkMllib 解析與實(shí)戰(zhàn)、SparkGraphX 解析與實(shí)戰(zhàn)第十七階段：Hive課程提體系體系結(jié)構(gòu)機(jī)制場(chǎng)景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十八階段：企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1、基于美團(tuán)網(wǎng)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺(tái)2、移動(dòng)基站信號(hào)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)3、大規(guī)模設(shè)備運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)4、基 于互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的輿情大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目以上大數(shù)據(jù)部分共計(jì)學(xué)習(xí)656課時(shí)，合計(jì)82天！0基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程共計(jì)學(xué)習(xí)130天。以上是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)培訓(xùn)內(nèi)容，加米谷是線下面授小班教學(xué)！
永遠(yuǎn)的懷念!
編程沒(méi)有捷徑可言，或許天賦有點(diǎn)作用，但是不堅(jiān)持長(zhǎng)期練習(xí)，開(kāi)發(fā)大腦，是不可能成為高手的。其次，程序語(yǔ)言基本上五花八門(mén)，多達(dá)上百種，到圖書(shū)館看看便知，而且很多軟件自帶就有一種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，所以一定不可貪多。然后，主流的當(dāng)然是C系語(yǔ)言，從C到C++到C#或者Java，這是一條基本路線，至于匯編語(yǔ)言除了計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的人，一般不會(huì)去接觸的。接下來(lái)講講應(yīng)用范圍：C語(yǔ)言適用于系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，比如操作系統(tǒng)，嵌入式編程，單片機(jī)編程等，比較底層；C++適用于大型桌面軟件開(kāi)發(fā)，幾乎所有的大型桌面軟件都是用C++開(kāi)發(fā)出來(lái)的，由此可見(jiàn)，C++是一個(gè)非常強(qiáng)大的語(yǔ)言。C#適用于非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，以行業(yè)應(yīng)用為主的人，因?yàn)椴恍枰莆仗嗟募记桑鲜挚?，很受廣大非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的人的歡迎，可以這么說(shuō)，C#的出現(xiàn)改變了人們對(duì)于程序的恐懼，老少皆宜。Java就不用說(shuō)了，如今風(fēng)靡全球，適用于網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)，手機(jī)開(kāi)發(fā)，Java是應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代而生，所以學(xué)Java就是學(xué)Web開(kāi)發(fā)，桌面軟件還是C++的江上。，建議學(xué)習(xí)C++或者Java。
揚(yáng)州灰豆子
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程一般會(huì)涉及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商務(wù)智能技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別、HADOOP技術(shù)等。培訓(xùn)方式大體分為視頻學(xué)習(xí)、線上直播學(xué)習(xí)、線下面授學(xué)習(xí)、雙元學(xué)習(xí)模式幾種方式。如需大數(shù)據(jù)培訓(xùn)推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】。【達(dá)內(nèi)教育】web階段項(xiàng)目貫穿整個(gè)JavaWeb學(xué)習(xí)階段。利用項(xiàng)目需求引申出知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行授課。需求引領(lǐng)思路，應(yīng)用驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)?？梢哉w提升學(xué)員的編程思想、編碼能力、實(shí)現(xiàn)對(duì)【Java】后臺(tái)知識(shí)的熟練掌握，并為后續(xù)課程學(xué)習(xí)做鋪墊。項(xiàng)目涉及HTTP協(xié)議、Tomcat服務(wù)器、靜態(tài)Web資源開(kāi)發(fā)技術(shù)、Java后臺(tái)開(kāi)發(fā)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、手寫(xiě)基礎(chǔ)框架、編程思想實(shí)踐、在線支付、權(quán)限控制等重點(diǎn)功能點(diǎn)。感興趣的話點(diǎn)擊此處，免費(fèi)學(xué)習(xí)一下想了解更多有關(guān)大數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，推薦咨詢【達(dá)內(nèi)教育】。達(dá)內(nèi)與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國(guó)計(jì)算機(jī)行業(yè)協(xié)會(huì)（CompTIA）、百度等國(guó)際知名廠商建立了項(xiàng)目合作關(guān)系。共同制定行業(yè)培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)，為達(dá)內(nèi)學(xué)員提供高端技術(shù)、所學(xué)課程受?chē)?guó)際廠商認(rèn)可，讓達(dá)內(nèi)學(xué)員更具國(guó)際化就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu),試聽(tīng)名額限時(shí)搶購(gòu)。
晴天夾心
大大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要學(xué)習(xí)哪些課程大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要學(xué)習(xí)哪些大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要學(xué)習(xí)哪些課程
冰靈蜜蜜
大數(shù)據(jù)問(wèn)題，確切來(lái)說(shuō)是很大數(shù)據(jù)量下的空間限制問(wèn)題，解決方法有以下7種（圖源左程云基礎(chǔ)班）： 先思考用一個(gè)大的HashMap的情況。 key是某個(gè)整數(shù)，value是該整數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)，這樣可以統(tǒng)計(jì)詞頻，然后得出TOP10詞頻。計(jì)算此時(shí)使用的內(nèi)存，4字節(jié)無(wú)符號(hào)整數(shù)范圍是0到42億多（如果是有符號(hào)整數(shù)范圍是-21億多到21億多），范圍是比40億大的。最差情況下如果40億個(gè)數(shù)都不同，此時(shí)HashMap使用的空間為40億條記錄，每條記錄中key（無(wú)符號(hào)整數(shù)）是4字節(jié)，value（詞頻）也是4字節(jié)（int類(lèi)型），總共8字節(jié)，總計(jì)320億字節(jié)，即32G（10億字節(jié)可估算為1G），哈希表爆掉了。 這里先補(bǔ)充一下哈希函數(shù)的特征： 特征1.輸入域無(wú)窮大，輸出域相對(duì)有限。 特征2.沒(méi)有任何隨機(jī)的成分，是確定規(guī)則的函數(shù)。輸入相同那么輸出一定相同；不同的輸入可能會(huì)有相同輸出（哈希碰撞）。 特征3. 輸入哪怕很接近，最終的計(jì)算結(jié)果也很離散，和輸入規(guī)律沒(méi)有關(guān)系。這一點(diǎn)也是最關(guān)鍵的特征。 特征4.輸出再模上一個(gè)數(shù)，取模的結(jié)果也是離散的 反推1G內(nèi)存的HashMap可以有多少條記錄，保守點(diǎn)1億條，意味著該HashMap處理的包含數(shù)的種類(lèi)（不是個(gè)數(shù)）不要超過(guò)1億種，怎么處理？40億個(gè)整數(shù)的大文件，每個(gè)數(shù)字用哈希函數(shù)處理完再取模100，只會(huì)是0到99。根據(jù)哈希函數(shù)特征3，不同輸入會(huì)均勻分布到0到99上，40億個(gè)數(shù)如果擁有的不同數(shù)的種類(lèi)是K種的話，這樣處理完后，每個(gè)小文件里幾乎有100/k這么多種數(shù)，這樣每個(gè)小文件里就不到1億種了。再用HashMap一個(gè)一個(gè)文件去處理詞頻，搞出100個(gè)文件各自的TOP10，哈希函數(shù)相同輸入則相同輸出，所以不會(huì)出現(xiàn)一個(gè)數(shù)字落到不同文件里的情況。對(duì)文件的TOP10合并，就得到全局TOP10。 上面取模取40其實(shí)就可以了，40億個(gè)數(shù)種類(lèi)數(shù)K小于等于40億，所以K/40小于等于1億，符合上面要求的1G內(nèi)存，但取的是100而不是40是為了更保險(xiǎn)。 使用位圖，用某個(gè)bit表示某個(gè)數(shù)出現(xiàn)過(guò)還是沒(méi)出現(xiàn)過(guò)。如果是哈希表，表示一個(gè)數(shù)出現(xiàn)與否需要用一個(gè)鍵值對(duì)，鍵和值都占4字節(jié)，那么一條記錄所占的空間就是64bit（8字節(jié)）。用位圖的話，1bit表示1個(gè)數(shù)，數(shù)范圍多大就用多少位bit；42億多bit/8 = 5億多byte = 500多M（10億byte=1G）；在1G空間內(nèi)拿下。 用兩個(gè)bit位表示某個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的頻率。00表示出現(xiàn)0次；01表示出現(xiàn)1次；10表示出現(xiàn)2次；11表示出現(xiàn)3次，如果出現(xiàn)次數(shù)更多大于3次，11不變。這樣最后統(tǒng)計(jì)下來(lái)就可以知道所有出現(xiàn)2次的數(shù)字，與原來(lái)相比就多了一倍空間，1G空間拿下。 位圖不能用了，3KB空間太小了。先計(jì)算3KB能做多長(zhǎng)的無(wú)符號(hào)數(shù)組，一個(gè)無(wú)符號(hào)數(shù)大小為4B，3KB/4B=750，然后750距離2的某次方哪個(gè)最近，512，那就申請(qǐng)一個(gè)長(zhǎng)度為512的無(wú)符號(hào)整型數(shù)組arr（arr占用空間大小顯然不超過(guò)3KB）。題目中數(shù)字范圍是0到2的32次方減一（一共有2的32次方這么多個(gè)數(shù)），因?yàn)楹?12一樣都是2的某次方，所以2的32次方一定可以均分成512份（每一份大小是8388608）；arr[0]表示512份里的第0份（范圍0~8388607），表示這一份上的詞頻統(tǒng)計(jì)；而且因?yàn)橐还仓挥?0億個(gè)數(shù)，那么arr[0]統(tǒng)計(jì)的數(shù)字一定不會(huì)溢出（40億 2的32次方減一 = 42億多，一無(wú)符號(hào)數(shù)是32位）；如果統(tǒng)計(jì)所有數(shù)出現(xiàn)的頻率到對(duì)應(yīng)范圍的份上，一定有某一份詞頻不夠83888608；假設(shè)不足的那一份是第a份，那么下次把3KB在第a份這個(gè)范圍上再分512份，最終往下分，總能找到哪個(gè)數(shù)字沒(méi)出現(xiàn)。 總體時(shí)間復(fù)雜度：以 512 為底的 2的32次方 的對(duì)數(shù)。這是個(gè)很小的數(shù)。且按行讀文件占用內(nèi)存是很少的，讀文件并不是一次性把所有文件都load到內(nèi)存里去，而是在硬盤(pán)文件里用偏移量找到某一行數(shù)據(jù)，讀下一行的時(shí)候前一行的空間就可以被釋放了；所以維持一個(gè)句柄句尾還有偏移量就可以按行讀文件了。 整個(gè)范圍是0到2的32次方減一。計(jì)算出中點(diǎn)Mid并統(tǒng)計(jì)0到Mid范圍出現(xiàn)多少個(gè)數(shù)記為a，統(tǒng)計(jì)Mid+1到結(jié)尾范圍出現(xiàn)多少數(shù)記為b個(gè)；a和b中一定有一個(gè)不滿，不滿的那個(gè)再二分，最終一定能定位到某個(gè)數(shù)字沒(méi)出現(xiàn)，遍歷次數(shù)以 2 為底 2的32次方 對(duì)數(shù)次，即32次 面對(duì)空間限制類(lèi)題目，從范圍數(shù)據(jù)狀況入手，分區(qū)間統(tǒng)計(jì)的思想。 用哈希函數(shù)把URL分配到很多機(jī)器上去，每臺(tái)機(jī)器上的文件再用哈希函數(shù)分成小文件，每個(gè)小文件分區(qū)間統(tǒng)計(jì)之后，找到重復(fù)的URL 利用堆、外排序來(lái)做多個(gè)處理單元的結(jié)果合并 通過(guò)1G內(nèi)存分流文件，這1G用于存儲(chǔ)哈希表。哈希函數(shù)特性是同樣的URL會(huì)進(jìn)到一個(gè)文件里去，文件大小為分流到1G可以統(tǒng)計(jì)下為止，從而把100億個(gè)URL的大文件分流成小文件。哈希表的key是64字節(jié)（URL大?。?，value是long類(lèi)型（因?yàn)槭?00億個(gè)，無(wú)符號(hào)整數(shù)不夠用）8字節(jié)。然后算1G內(nèi)存最多可以放多少條這種記錄，就可以知道小文件容忍的的不同的URL最多有多少條；從而反推出假設(shè)100億個(gè)URL都是不同的，需要多少個(gè)小文件保證1G不超。 計(jì)算：64+8=72字節(jié)，哈希表內(nèi)部可能有索引空間的占用，可以算的富裕一點(diǎn)，算作一條記錄要100字節(jié)；1G=10億字節(jié)，得出哈希表最多放1千萬(wàn)條記錄，即記錄1千萬(wàn)種不同的URL；最壞情況100億個(gè)URL都不同，100億/1千萬(wàn)得需要1千個(gè)小文件，那么原來(lái)的URL大文件用哈希函數(shù)算完再模上1千，分到對(duì)應(yīng)的小文件里（根據(jù)哈希函數(shù)的性質(zhì)，每個(gè)小文件里種類(lèi)差不多是均分的，而且每個(gè)文件里記錄數(shù)差不多1千萬(wàn)左右，不會(huì)超出多少）。然后在這1G空間里統(tǒng)計(jì)每個(gè)小文件里詞頻的TOP100，1千個(gè)文件有1千個(gè)TOP100，然后在每個(gè)文件里建立用詞頻作為排序的大根堆。 把每個(gè)堆的堆頂再組成一個(gè)大根堆，構(gòu)成堆上堆，二維堆（即上圖中的二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)）；例如上圖里包含甲、乙、丙；a、b、c；α、β、θ三個(gè)堆，現(xiàn)在堆頂元素甲、a、α構(gòu)成大根堆 如上圖所示，假如調(diào)整完發(fā)現(xiàn)α是最大的，那么α與a交換時(shí)是α這一串與a這一串交換，就輸出了α作為整個(gè)詞頻中TOP1。 如上圖所示，α輸出后β頂上來(lái)，但β未必是全局最大值，所以堆頂元素組成的大根堆開(kāi)始heapify；假如甲此時(shí)是全局最大值，那么甲這一串與β那一串交換......如此循環(huán)往復(fù)，每次堆上堆輸出一個(gè)最大值，下面的元素頂上來(lái)，然后堆上堆再調(diào)整，整個(gè)串交換；二維堆每次輸出一個(gè)，輸出100次就是TOP100。 如果是遍歷，時(shí)間代價(jià)O(100)；用堆結(jié)構(gòu)可以加速到O(log100)。從這里可以看出外排每次決定一個(gè)東西是遍歷一遍每個(gè)堆堆頂并比較大小。 假設(shè)給的空間限制為3KB，和前面一樣分成512份且每一份都能統(tǒng)計(jì)下詞頻，第一份假設(shè)這些數(shù)出現(xiàn)a個(gè)，第二份假設(shè)這些數(shù)出現(xiàn)b個(gè)，第三份假設(shè)這些數(shù)出現(xiàn)c個(gè)，所有段的詞頻都有，然后把a(bǔ)、b、c……加起來(lái)，看在哪個(gè)范圍上剛超20億或剛好20億，就把第20億定位在這個(gè)范圍上了。 舉例假如第 i 份加完是19億個(gè)，第 i + 1份加完是21億個(gè)，那么20億就在第 i + 1份上且是第 i + 1份上的第1億個(gè)，接下來(lái)在第 i + 1份上再分512份去詞頻統(tǒng)計(jì)，看哪一份是剛超1億或剛好到1億，如此下去，總有統(tǒng)計(jì)出來(lái)的時(shí)候。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問(wèn)答知識(shí)庫(kù)