大數(shù)據(jù)安全工程師培訓(xùn)課程
玥玥285966231
素雪清芳
大數(shù)據(jù)工程師要學(xué)什么課程？沒(méi)接觸過(guò)大數(shù)據(jù)的人也許不知道大數(shù)據(jù)工程師是什么，更別說(shuō)知道大數(shù)據(jù)工程師要學(xué)什么課程了。我們先來(lái)說(shuō)下大數(shù)據(jù)工程師是做什么的吧。是負(fù)責(zé)公司互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的一個(gè)職位，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)和(或)維護(hù)，需要具備超強(qiáng)的邏輯思維，精通各種語(yǔ)言，需要有相當(dāng)好的毅力和耐心。光環(huán)大數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程分為如下幾個(gè)階段：第一階段：java核心學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)內(nèi)容：Java核心內(nèi)容學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符，數(shù)組、類與對(duì)象；掌握IO流與反射、多線程、JDBC。完成目標(biāo)：Java多線程模擬多窗口售票，Java集合框架管理。第二階段: JavaEE課程大綱學(xué)習(xí)內(nèi)容：JavaEE核心內(nèi)容學(xué)習(xí)目標(biāo)：Mysql數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)，Jdbc 基礎(chǔ)概念和操作掌握HTML和CSS語(yǔ)法、Java核心語(yǔ)法完成目標(biāo)：京東電商網(wǎng)站項(xiàng)目、2048小游戲。第三階段：Linux精講學(xué)習(xí)內(nèi)容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed學(xué)習(xí)目標(biāo)：搭建負(fù)載均衡、高可靠的服務(wù)器集群，可大網(wǎng)站并發(fā)訪問(wèn)量，保證服務(wù)不間斷完成目標(biāo)：Linux環(huán)境搭建、shell腳本小游戲 貪吃蛇。第四階段：Hadoop生態(tài)體系學(xué)習(xí)內(nèi)容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握HDFS原理、操作和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，掌握分布式運(yùn)算、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理及應(yīng)用。完成目標(biāo)：微博數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析、汽車銷售大數(shù)據(jù)分析第五階段：Storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容：Zookeeper、HBase、Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)：掌握Storm程序的開(kāi)發(fā)及底層原理，具備開(kāi)發(fā)基于Storm的實(shí)時(shí)計(jì)算程序的能力。完成目標(biāo)：實(shí)時(shí)處理新數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)庫(kù)，處理密集查詢并行搜索處理大集合的數(shù)據(jù)。
guyanni1987
Java入門、Java進(jìn)階、數(shù)據(jù)庫(kù)編程、web應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)、經(jīng)典&主流框架、互聯(lián)網(wǎng)流行技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)解決方案
正在緩沖1234
大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師要學(xué)習(xí)的課程很多，需要知識(shí)面很廣?；A(chǔ)包括：第一：JavaSE，大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之一，不會(huì)點(diǎn)Java去搞大數(shù)據(jù)就是去澡堂不搓背。第二：Python，SQL(主要是查，查詢一定要精)，Scala（會(huì)基礎(chǔ)語(yǔ)法就行）第三：Linux+shell，也可以了解一些網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)第四：數(shù)據(jù)分析+統(tǒng)計(jì)學(xué)（用Python去做做簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，看看自己有沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度。同時(shí)掌握一些這方面的知識(shí)對(duì)以后也有好處。）軟件類：第一梯隊(duì)：Hadoop，spark，flink，kafka，zookeeper第二梯隊(duì)：hbase，hive，Phoenix，kylin，ClickHouse第三梯隊(duì)：數(shù)據(jù)遷移工具，文本搜索引擎，數(shù)倉(cāng)建模，數(shù)據(jù)湖
我愛(ài)我家2小寶
Sqoop：(發(fā)音：skup)作為一款開(kāi)源的離線數(shù)據(jù)傳輸工具，主要用于Hadoop(Hive) 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)(MySql,PostgreSQL)間的數(shù)據(jù)傳遞。它可以將一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。
Flume：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)開(kāi)源框架，它是Cloudera提供的一個(gè)高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。目前已經(jīng)是Apache的頂級(jí)子項(xiàng)目。使用Flume可以收集諸如日志、時(shí)間等數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)起來(lái)供下游使用(尤其是數(shù)據(jù)流框架，例如Storm)。和Flume類似的另一個(gè)框架是Scribe(FaceBook開(kāi)源的日志收集系統(tǒng)，它為日志的分布式收集、統(tǒng)一處理提供一個(gè)可擴(kuò)展的、高容錯(cuò)的簡(jiǎn)單方案)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程內(nèi)容有哪些
Kafka：通常來(lái)說(shuō)Flume采集數(shù)據(jù)的速度和下游處理的速度通常不同步，因此實(shí)時(shí)平臺(tái)架構(gòu)都會(huì)用一個(gè)消息中間件來(lái)緩沖，而這方面最為流行和應(yīng)用最為廣泛的無(wú)疑是Kafka。它是由LinkedIn開(kāi)發(fā)的一個(gè)分布式消息系統(tǒng)，以其可以水平擴(kuò)展和高吞吐率而被廣泛使用。目前主流的開(kāi)源分布式處理系統(tǒng)(如Storm和Spark等)都支持與Kafka 集成。
Kafka是一個(gè)基于分布式的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，特點(diǎn)是速度快、可擴(kuò)展且持久。與其他消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)類似，Kafka可在主題中保存消息的信息。生產(chǎn)者向主題寫(xiě)入數(shù)據(jù)，消費(fèi)者從主題中讀取數(shù)據(jù)。淺析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
作為一個(gè)分布式的、分區(qū)的、低延遲的、冗余的日志提交服務(wù)。和Kafka類似消息中間件開(kāi)源產(chǎn)品還包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。
MapReduce：MapReduce是Google公司的核心計(jì)算模型，它將運(yùn)行于大規(guī)模集群上的復(fù)雜并行計(jì)算過(guò)程高度抽象為兩個(gè)函數(shù)：map和reduce。MapReduce最偉大之處在于其將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開(kāi)發(fā)人員，以至于普通開(kāi)發(fā)人員即使不會(huì)任何的分布式編程知識(shí)，也能將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上處理海量數(shù)據(jù)。
Hive：MapReduce將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開(kāi)發(fā)人員，而Hive進(jìn)一步將處理和分析大數(shù)據(jù)的能力賦予了實(shí)際的數(shù)據(jù)使用人員(數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、和業(yè)務(wù)分析人員)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程大綱
Hive是由Facebook開(kāi)發(fā)并貢獻(xiàn)給Hadoop開(kāi)源社區(qū)的，是一個(gè)建立在Hadoop體系結(jié)構(gòu)上的一層SQL抽象。Hive提供了一些對(duì)Hadoop文件中數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理、查詢、分析的工具。它支持類似于傳統(tǒng)RDBMS的SQL語(yǔ)言的查詢語(yǔ)言，一幫助那些熟悉SQL的用戶處理和查詢Hodoop在的數(shù)據(jù)，該查詢語(yǔ)言稱為Hive SQL。Hive SQL實(shí)際上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一個(gè)MapReduce可執(zhí)行計(jì)劃，并按照該計(jì)劃生產(chǎn)MapReduce任務(wù)后交給Hadoop集群處理。
Spark：盡管MapReduce和Hive能完成海量數(shù)據(jù)的大多數(shù)批處理工作，并且在打數(shù)據(jù)時(shí)代稱為企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的首選技術(shù)，但是其數(shù)據(jù)查詢的延遲一直被詬病，而且也非常不適合迭代計(jì)算和DAG(有限無(wú)環(huán)圖)計(jì)算。由于Spark具有可伸縮、基于內(nèi)存計(jì)算能特點(diǎn)，且可以直接讀寫(xiě)Hadoop上任何格式的數(shù)據(jù)，較好地滿足了數(shù)據(jù)即時(shí)查詢和迭代分析的需求，因此變得越來(lái)越流行。
Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大學(xué)伯克利分校的 AMP實(shí)驗(yàn)室)所開(kāi)源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，它擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)，但不同MapReduce的是，Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不需要再讀寫(xiě)HDFS ，因此能更好適用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法。
Spark也提供類Live的SQL接口，即Spark SQL，來(lái)方便數(shù)據(jù)人員處理和分析數(shù)據(jù)。
Spark還有用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的流計(jì)算框架Spark Streaming,其基本原理是將實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)分成小的時(shí)間片段(秒或幾百毫秒)，以類似Spark離線批處理的方式來(lái)處理這小部分?jǐn)?shù)據(jù)。
Storm：MapReduce、Hive和Spark是離線和準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的主要工具，而Storm是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的。
Storm是Twitter開(kāi)源的一個(gè)類似于Hadoop的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架。Storm對(duì)于實(shí)時(shí)計(jì)算的意義相當(dāng)于Hadoop對(duì)于批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語(yǔ)，使對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理變得非常簡(jiǎn)單和優(yōu)美。同樣，Storm也對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算提供了簡(jiǎn)單的Spout和Bolt原語(yǔ)。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面運(yùn)行的是MapReduce的Job,而在Storm上面運(yùn)行的是Topology(拓?fù)?。
Storm拓?fù)淙蝿?wù)和Hadoop MapReduce任務(wù)一個(gè)非常關(guān)鍵的區(qū)別在于：1個(gè)MapReduce Job最終會(huì)結(jié)束，而一個(gè)Topology永遠(yuǎn)運(yùn)行(除非顯示的殺掉它)，所以實(shí)際上Storm等實(shí)時(shí)任務(wù)的資源使用相比離線MapReduce任務(wù)等要大很多，因?yàn)殡x線任務(wù)運(yùn)行完就釋放掉所使用的計(jì)算、內(nèi)存等資源，而Storm等實(shí)時(shí)任務(wù)必須一直占有直到被顯式的殺掉。Storm具有低延遲、分布式、可擴(kuò)展、高容錯(cuò)等特性，可以保證消息不丟失，目前Storm, 類Storm或基于Storm抽象的框架技術(shù)是實(shí)時(shí)處理、流處理領(lǐng)域主要采用的技術(shù)。
Flink：在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，批處理任務(wù)和實(shí)時(shí)流計(jì)算任務(wù)一般被認(rèn)為是兩種不同的任務(wù)，一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目一般會(huì)被設(shè)計(jì)為只能處理其中一種任務(wù)，例如Storm只支持流處理任務(wù)，而MapReduce, Hive只支持批處理任務(wù)。
Apache Flink是一個(gè)同時(shí)面向分布式實(shí)時(shí)流處理和批量數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源數(shù)據(jù)平臺(tái)，它能基于同一個(gè)Flink運(yùn)行時(shí)(Flink Runtime),提供支持流處理和批處理兩種類型應(yīng)用的功能。Flink在實(shí)現(xiàn)流處理和批處理時(shí)，與傳統(tǒng)的一些方案完全不同，它從另一個(gè)視角看待流處理和批處理，將二者統(tǒng)一起來(lái)。Flink完全支持流處理，批處理被作為一種特殊的流處理，只是它的數(shù)據(jù)流被定義為有界的而已?；谕粋€(gè)Flink運(yùn)行時(shí)，F(xiàn)link分別提供了流處理和批處理API，而這兩種API也是實(shí)現(xiàn)上層面向流處理、批處理類型應(yīng)用框架的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么
Beam：Google開(kāi)源的Beam在Flink基礎(chǔ)上更進(jìn)了一步，不但希望統(tǒng)一批處理和流處理，而且希望統(tǒng)一大數(shù)據(jù)處理范式和標(biāo)準(zhǔn)。Apache Beam項(xiàng)目重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)處理的的編程范式和接口定義，并不涉及具體執(zhí)行引擎的實(shí)現(xiàn)。Apache Beam希望基于Beam開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)處理程序可以執(zhí)行在任意的分布式計(jì)算引擎上。
Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner組成，Beam SDK定義了開(kāi)發(fā)分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)業(yè)務(wù)邏輯的API接口，生成的分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)Pipeline交給具體的Beam Runner執(zhí)行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，它支持的底層執(zhí)行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。
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john123kong
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開(kāi)運(yùn)瀟瀟
對(duì)于大數(shù)據(jù)想必了解過(guò)的人和想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的童鞋都是有所了解的，知道大數(shù)據(jù)培訓(xùn)相關(guān)的一些學(xué)習(xí)內(nèi)容都有個(gè)大概的了解，但是對(duì)于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)內(nèi)容的一些比較詳細(xì)的內(nèi)容還是有所差距的，我們學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的主要目的就是未來(lái)以后可以到大企業(yè)去做相關(guān)的工作，拿到客觀的薪資。那么這就需要我們了解企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求是什么，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)課程內(nèi)容是否包含這些內(nèi)容。接下來(lái)帶大家簡(jiǎn)單了解一下。
第一階段Java語(yǔ)言基礎(chǔ)，此階段是大數(shù)據(jù)剛?cè)腴T階段，主要是學(xué)習(xí)一些Java語(yǔ)言的概念、字符、流程控制等。
第二階段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基礎(chǔ)知識(shí)，JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)，Linux基礎(chǔ)，Linux操作系統(tǒng)基礎(chǔ)原理、虛擬機(jī)使用與Linux搭建、Shell 腳本編程、Linux 權(quán)限管理等基本的 Linux 使用知識(shí)，通過(guò)實(shí)際操作學(xué)會(huì)使用。
第五階段 Hadoop 生態(tài)體系，Hadoop 是大數(shù)據(jù)的重中之重，無(wú)論是整體的生態(tài)系統(tǒng)、還是各種原理、使用、部署，都是大數(shù)據(jù)工程師工作中的核心，這一部分必須詳細(xì)解讀同時(shí)輔以實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)。
第六階段Spark生態(tài)體系，這也是是大數(shù)據(jù)非常核心的一部分內(nèi)容，在這一時(shí)期需要了解Scala語(yǔ)言的使用、各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、同時(shí)還要深度講解spark的一系列核心概念比如結(jié)構(gòu)、安裝、運(yùn)行、理論概念等。
2021大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖：
依錢錢512
大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(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、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式、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、 ... 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(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、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式、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、復(fù)習(xí)所有知識(shí)、完成項(xiàng)目布置等。 除此之外大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些? 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第一部分：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語(yǔ)言基礎(chǔ)方面 1、Java語(yǔ)言基礎(chǔ) Java開(kāi)發(fā)介紹、熟悉Eclipse開(kāi)發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類 2、 HTML、CSS與Java PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁(yè)面布局、原生Java交互功能開(kāi)發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用 3、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)、JavaWeb開(kāi)發(fā)核心、JavaWeb開(kāi)發(fā)內(nèi)幕 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第二部分： Linux&Hadoop生態(tài)體系 Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第三部分：分布式計(jì)算框架和Spark&Strom生態(tài)體系 1、分布式計(jì)算框架 Python編程語(yǔ)言、Scala編程語(yǔ)言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)() 2、storm技術(shù)架構(gòu)體系 Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第四部分：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目) 數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第五部分：大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能) Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí) 1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識(shí)別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析
優(yōu)質(zhì)工程師考試問(wèn)答知識(shí)庫(kù)
