大數(shù)據(jù)工程師培訓內(nèi)容怎么寫好
Meow兒兒
chuchu白白
肯定是關(guān)于大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫整理、編程、挖掘，然后出報告。還有就是學習的工具有Hadoop、MapReduce、Sqoop、Spark、Python等。除了現(xiàn)場學習，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)那么發(fā)達，肯定也有線上的課程，不然距離成本也好高，顧不過來的感覺……
已然暈菜
你好，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、NOSQL數(shù)據(jù)庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內(nèi)存處理）、多模態(tài)計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的層面。另外大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，各領(lǐng)域采用技術(shù)的差異性還是比較大的。知道魔據(jù)大數(shù)據(jù)從各方面來說都是不錯的，但是學習需要自己足夠努力，大數(shù)據(jù)本身就是有點難度，但是只要慢慢熟悉了是沒什么問題的，加油。
小殊哥哥
要想成為一名大數(shù)據(jù)工程師，需要培訓的內(nèi)容有Java語言基礎(chǔ)、 HTML、CSS與Java、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫以及storm技術(shù)架構(gòu)體系等等，接下來給大家具體的分享一下大數(shù)據(jù)工程師培訓內(nèi)容及就業(yè)前景，供大家參考。
滴水無香2005
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師課程體系——Java部分。第一階段：靜態(tài)網(wǎng)頁基礎(chǔ)1、學習Web標準化網(wǎng)頁制作，必備的HTML標記和屬性2、學習HTML表格、表單的設(shè)計與制作3、學習CSS、豐富HTML網(wǎng)頁的樣式4、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀5、復習所有知識、完成項目布置第二階段：JavaSE+JavaWeb1、掌握JAVASE基礎(chǔ)語法2、掌握JAVASE面向?qū)ο笫褂?、掌握JAVASEAPI常見操作類使用并靈活應(yīng)用4、熟練掌握MYSQL數(shù)據(jù)庫的基本操作，SQL語句5、熟練使用JDBC完成數(shù)據(jù)庫的數(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、項目實戰(zhàn) + 擴充知識：人事管理系統(tǒng)第三階段：前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握Jquery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、項目實戰(zhàn)+擴充知識：項目案例實戰(zhàn)POI基本使用和通過注解封裝Excel、druid連接池數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽,日志Log4j/Slf4j第四階段：企業(yè)級開發(fā)框架1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、項目實戰(zhàn)：內(nèi)容管理系統(tǒng)系統(tǒng)、項目管理平臺流程引擎activity，爬蟲技術(shù)nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離以上Java課程共計384課時，合計48天！大數(shù)據(jù)開發(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、計劃介紹、大數(shù)據(jù)環(huán)境準備&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)與實戰(zhàn)訓練第七階段：Maven課程體系Maven初識: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)與實戰(zhàn)訓練第八階段：HDFS課程體系Hdfs入門:為什么要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內(nèi)部結(jié)構(gòu)與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機制、HdfsHA高可用與Federation聯(lián)邦、Hdfs訪問API接口詳解、HDFS實戰(zhàn)訓練、HDFS階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第九階段：MapReduce課程體系MapReduce深入剖析:執(zhí)行過程詳解、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編程進階、MapReduc階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十階段：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:模型坐標結(jié)構(gòu)訪問場景、HBase深入剖析:合并分裂數(shù)據(jù)定位、Hbase訪問Shell接口、Hbase訪問API接口、HbaseRowkey設(shè)計、Hbase實戰(zhàn)訓練第十二階段：MongoDB課程體系MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰(zhàn)訓練、MongoDB階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十三階段：Redis課程體系Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十四階段：Scala課程體系Scala入門:介紹環(huán)境搭建第1個Scala程序、Scala流程控制、異常處理、Scala數(shù)據(jù)類型、運算符、Scala函數(shù)基礎(chǔ)、Scala常規(guī)函數(shù)、Scala集合類、Scala類、Scala對象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十五階段：Kafka課程體系Kafka初窺門徑:主題分區(qū)讀寫原理分布式、Kafka生產(chǎn)&消費API、Kafka階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十六階段：Spark課程體系Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開發(fā)光速入門、SparkSQL程序開發(fā)數(shù)據(jù)源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發(fā)DataSet、SparkSQL程序開發(fā)數(shù)據(jù)類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發(fā)如何開始、SparkStreaming程序開發(fā)DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發(fā)Dstream的操作、SparkStreaming程序開發(fā)程序開發(fā)--性能優(yōu)化、SparkStreaming程序開發(fā)容錯容災、SparkMllib 解析與實戰(zhàn)、SparkGraphX 解析與實戰(zhàn)第十七階段：Hive課程提體系體系結(jié)構(gòu)機制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓練第十八階段：企業(yè)級項目實戰(zhàn)1、基于美團網(wǎng)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺2、移動基站信號監(jiān)測大數(shù)據(jù)3、大規(guī)模設(shè)備運維大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺4、基 于互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的輿情大數(shù)據(jù)平臺項目以上大數(shù)據(jù)部分共計學習656課時，合計82天！0基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)培訓課程共計學習130天。以上是大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓內(nèi)容，加米谷是線下面授小班教學！
飛8469682648
Sqoop：(發(fā)音：skup)作為一款開源的離線數(shù)據(jù)傳輸工具，主要用于Hadoop(Hive) 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(MySql,PostgreSQL)間的數(shù)據(jù)傳遞。它可以將一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)導入Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS中的數(shù)據(jù)導入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
Flume：實時數(shù)據(jù)采集的一個開源框架，它是Cloudera提供的一個高可用用的、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的頂級子項目。使用Flume可以收集諸如日志、時間等數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)集中存儲起來供下游使用(尤其是數(shù)據(jù)流框架，例如Storm)。和Flume類似的另一個框架是Scribe(FaceBook開源的日志收集系統(tǒng)，它為日志的分布式收集、統(tǒng)一處理提供一個可擴展的、高容錯的簡單方案)大數(shù)據(jù)分析培訓課程內(nèi)容有哪些
Kafka：通常來說Flume采集數(shù)據(jù)的速度和下游處理的速度通常不同步，因此實時平臺架構(gòu)都會用一個消息中間件來緩沖，而這方面最為流行和應(yīng)用最為廣泛的無疑是Kafka。它是由LinkedIn開發(fā)的一個分布式消息系統(tǒng)，以其可以水平擴展和高吞吐率而被廣泛使用。目前主流的開源分布式處理系統(tǒng)(如Storm和Spark等)都支持與Kafka 集成。
Kafka是一個基于分布式的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，特點是速度快、可擴展且持久。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)者向主題寫入數(shù)據(jù)，消費者從主題中讀取數(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類似消息中間件開源產(chǎn)品還包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。
MapReduce：MapReduce是Google公司的核心計算模型，它將運行于大規(guī)模集群上的復雜并行計算過程高度抽象為兩個函數(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發(fā)人員，以至于普通開發(fā)人員即使不會任何的分布式編程知識，也能將自己的程序運行在分布式系統(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發(fā)人員，而Hive進一步將處理和分析大數(shù)據(jù)的能力賦予了實際的數(shù)據(jù)使用人員(數(shù)據(jù)開發(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)分析培訓課程大綱
Hive是由Facebook開發(fā)并貢獻給Hadoop開源社區(qū)的，是一個建立在Hadoop體系結(jié)構(gòu)上的一層SQL抽象。Hive提供了一些對Hadoop文件中數(shù)據(jù)集進行處理、查詢、分析的工具。它支持類似于傳統(tǒng)RDBMS的SQL語言的查詢語言，一幫助那些熟悉SQL的用戶處理和查詢Hodoop在的數(shù)據(jù)，該查詢語言稱為Hive SQL。Hive SQL實際上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一個MapReduce可執(zhí)行計劃，并按照該計劃生產(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算和DAG(有限無環(huán)圖)計算。由于Spark具有可伸縮、基于內(nèi)存計算能特點，且可以直接讀寫Hadoop上任何格式的數(shù)據(jù)，較好地滿足了數(shù)據(jù)即時查詢和迭代分析的需求，因此變得越來越流行。
Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大學伯克利分校的 AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，它擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點，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HDFS ，因此能更好適用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等需要迭代的MapReduce算法。
Spark也提供類Live的SQL接口，即Spark SQL，來方便數(shù)據(jù)人員處理和分析數(shù)據(jù)。
Spark還有用于處理實時數(shù)據(jù)的流計算框架Spark Streaming,其基本原理是將實時流數(shù)據(jù)分成小的時間片段(秒或幾百毫秒)，以類似Spark離線批處理的方式來處理這小部分數(shù)據(jù)。
Storm：MapReduce、Hive和Spark是離線和準實時數(shù)據(jù)處理的主要工具，而Storm是實時處理數(shù)據(jù)的。
Storm是Twitter開源的一個類似于Hadoop的實時數(shù)據(jù)處理框架。Storm對于實時計算的意義相當于Hadoop對于批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語，使對數(shù)據(jù)進行批處理變得非常簡單和優(yōu)美。同樣，Storm也對數(shù)據(jù)的實時計算提供了簡單的Spout和Bolt原語。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面運行的是MapReduce的Job,而在Storm上面運行的是Topology(拓撲)。
Storm拓撲任務(wù)和Hadoop MapReduce任務(wù)一個非常關(guān)鍵的區(qū)別在于：1個MapReduce Job最終會結(jié)束，而一個Topology永遠運行(除非顯示的殺掉它)，所以實際上Storm等實時任務(wù)的資源使用相比離線MapReduce任務(wù)等要大很多，因為離線任務(wù)運行完就釋放掉所使用的計算、內(nèi)存等資源，而Storm等實時任務(wù)必須一直占有直到被顯式的殺掉。Storm具有低延遲、分布式、可擴展、高容錯等特性，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)是實時處理、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)和實時流計算任務(wù)一般被認為是兩種不同的任務(wù)，一個數(shù)據(jù)項目一般會被設(shè)計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是一個同時面向分布式實時流處理和批量數(shù)據(jù)處理的開源數(shù)據(jù)平臺，它能基于同一個Flink運行時(Flink Runtime),提供支持流處理和批處理兩種類型應(yīng)用的功能。Flink在實現(xiàn)流處理和批處理時，與傳統(tǒng)的一些方案完全不同，它從另一個視角看待流處理和批處理，將二者統(tǒng)一起來。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€Flink運行時，F(xiàn)link分別提供了流處理和批處理API，而這兩種API也是實現(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)分析要學什么
Beam：Google開源的Beam在Flink基礎(chǔ)上更進了一步，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)處理范式和標準。Apache Beam項目重點在于數(shù)據(jù)處理的的編程范式和接口定義，并不涉及具體執(zhí)行引擎的實現(xiàn)。Apache Beam希望基于Beam開發(fā)的數(shù)據(jù)處理程序可以執(zhí)行在任意的分布式計算引擎上。
Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner組成，Beam SDK定義了開發(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語言實現(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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零碎的回憶123
大數(shù)據(jù)培訓課程一般會涉及數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)倉庫與商務(wù)智能技術(shù)、機器學習與模式識別、HADOOP技術(shù)等。培訓方式大體分為視頻學習、線上直播學習、線下面授學習、雙元學習模式幾種方式。如需大數(shù)據(jù)培訓推薦選擇【達內(nèi)教育】?！具_內(nèi)教育】web階段項目貫穿整個JavaWeb學習階段。利用項目需求引申出知識點進行授課。需求引領(lǐng)思路，應(yīng)用驅(qū)動學習?？梢哉w提升學員的編程思想、編碼能力、實現(xiàn)對【Java】后臺知識的熟練掌握，并為后續(xù)課程學習做鋪墊。項目涉及HTTP協(xié)議、Tomcat服務(wù)器、靜態(tài)Web資源開發(fā)技術(shù)、Java后臺開發(fā)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、手寫基礎(chǔ)框架、編程思想實踐、在線支付、權(quán)限控制等重點功能點。感興趣的話點擊此處，免費學習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【達內(nèi)教育】。達內(nèi)與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國計算機行業(yè)協(xié)會（CompTIA）、百度等國際知名廠商建立了項目合作關(guān)系。共同制定行業(yè)培訓標準，為達內(nèi)學員提供高端技術(shù)、所學課程受國際廠商認可，讓達內(nèi)學員更具國際化就業(yè)競爭力。達內(nèi)IT培訓機構(gòu),試聽名額限時搶購。
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