數(shù)據(jù)工程師企業(yè)如何培訓(xùn)
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木糖不純
如何應(yīng)對(duì)企業(yè)培訓(xùn)：1.對(duì)培訓(xùn)有正確的認(rèn)知在企業(yè)實(shí)行培訓(xùn)之前，企業(yè)應(yīng)重視培訓(xùn)，將其提升到重塑人本資源管理的高度來對(duì)待，明白培訓(xùn)對(duì)企業(yè)管理的重要性。在如今日新月異的時(shí)代，企業(yè)該重視培訓(xùn)中的企業(yè)文化，作為培訓(xùn)基礎(chǔ)，有必要讓職員清楚認(rèn)知并明白參與培訓(xùn)的目的，加大培訓(xùn)力度是很有必要的。2.在培訓(xùn)中評(píng)估通過課程評(píng)估和績(jī)效評(píng)估，在企慧通培訓(xùn)系統(tǒng)中進(jìn)行培訓(xùn)可以清楚看到平臺(tái)統(tǒng)計(jì)職員學(xué)習(xí)課程的用時(shí)、效果、次數(shù)，利用大數(shù)據(jù)更直觀的查看職員的培訓(xùn)進(jìn)程。調(diào)整培訓(xùn)計(jì)劃。3.建立合理的培訓(xùn)激勵(lì)機(jī)制?企業(yè)除了日常薪資外，在培訓(xùn)中的激勵(lì)也很重要，它權(quán)衡職員對(duì)培訓(xùn)的熱情及對(duì)日后崗位工作的積極性。譬如精神激勵(lì)，企業(yè)可根據(jù)實(shí)習(xí)生的培訓(xùn)情況和表現(xiàn)每周評(píng)出優(yōu)秀職員；實(shí)物激勵(lì)，企業(yè)通過在企慧通培訓(xùn)系統(tǒng)設(shè)置培訓(xùn)課的積分，職員可通過累計(jì)積分在平臺(tái)積分商城中兌換由企業(yè)提供的實(shí)物獎(jiǎng)勵(lì)。什么是在線培訓(xùn)系統(tǒng)呢？（以企慧通網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)系統(tǒng)為例）在線培訓(xùn)有它的優(yōu)勢(shì)：1.學(xué)習(xí)更方便了。在互聯(lián)網(wǎng)普遍的時(shí)期，平臺(tái)方便了學(xué)生在家里甚至在任何地方都可以開始學(xué)習(xí)，不用去到某一場(chǎng)地去集中學(xué)習(xí)，保障了健康也確保了學(xué)習(xí)進(jìn)程順利進(jìn)行2.可通過互聯(lián)網(wǎng)獲取更多資源，教資、課資等等?？梢垣@取平臺(tái)優(yōu)質(zhì)的課程資源、有名師輔導(dǎo)，不必去找老師一對(duì)一的去輔導(dǎo)就可以聽到一節(jié)名師導(dǎo)課，平臺(tái)學(xué)習(xí)是一件好事。3.節(jié)省學(xué)習(xí)時(shí)間。學(xué)生不用去花時(shí)間在去機(jī)構(gòu)去學(xué)習(xí)班的路途時(shí)間上，可以節(jié)省更多時(shí)間在學(xué)習(xí)上，多聽?zhēng)妆檎n程。4.平臺(tái)價(jià)格低。因?yàn)樯倭司€下教育的很多必要因素，價(jià)格也美麗。在線培訓(xùn)的平臺(tái)有哪些呢？現(xiàn)在市場(chǎng)上的在線平臺(tái)有很多，主要還是看客戶是否滿意平臺(tái)給予的功能，達(dá)到自己的需求目標(biāo)而定。企慧通網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)系統(tǒng)平臺(tái)與企慧通移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)平臺(tái)、企慧通人才教育系統(tǒng)平臺(tái)，都具備在線教育這一點(diǎn)。未來，培訓(xùn)應(yīng)該要融入業(yè)務(wù)中去。企業(yè)大學(xué)跟業(yè)務(wù)發(fā)展的核心離的越近，說明價(jià)值越高。企業(yè)大學(xué)可以采用梳理工作流程、工作職責(zé)，甚至給組織架構(gòu)調(diào)整提供建議等方式，支持業(yè)務(wù)行為。檢驗(yàn)培訓(xùn)效果，可以從員工參與培訓(xùn)的意愿和狀態(tài)來看，如果意愿不足，說明培訓(xùn)跟他們的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)很低；如果意愿很高，則可以說明培訓(xùn)已經(jīng)在真正的融入組織業(yè)務(wù)。如果企業(yè)大學(xué)跟業(yè)務(wù)的需求不匹配的，在能力上支持不了業(yè)務(wù)發(fā)展，最后只會(huì)變成一套邊緣系統(tǒng)。
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老男孩教育的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python與大數(shù)據(jù)分析等
壹只頭倆只腦
可以參考一下以道教育的課程體系第一階段 WEB 開發(fā)基礎(chǔ)HTML基礎(chǔ)1、Html基本介紹2、HTML語法規(guī)范3、基本標(biāo)簽介紹4、HTML編輯器/文本文檔/WebStrom/elipse5、HTML元素和屬性6、基本的HTML元素 標(biāo)題 段落 樣式和style屬性 鏈接 圖像 表格 列表 ul/ol/dl7、 HTML注釋8、表單介紹9、Table標(biāo)簽10、DIV布局介紹11、HTML列表詳解HTML布局和Bootstrap1、 HTML塊元素（block）和行內(nèi)元素(inline)2、使用div實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)布局3、響應(yīng)式WEB設(shè)計(jì)（Responsive Web Design）4、使用bootstrap實(shí)現(xiàn)響應(yīng)式布局HTML表單元素1、HTML表單 form2、HTML表單元素3、 HTML input的類型 type4、 Html input的屬性CSS基礎(chǔ)1、CSS簡(jiǎn)介及基本語法2、在HTML文檔中使用CSS3、CSS樣式4、CSS選擇器5、盒子模型6、布局及定位CSS高級(jí)/CSS31、尺寸和對(duì)齊2、分類（clear/cursor/display/float/position/visibility）3、導(dǎo)航欄4、圖片庫(kù)5、圖片透明6、媒介類型 @media7、CSS38、CSS3動(dòng)畫效果JavaScript基礎(chǔ)1、JavaScript簡(jiǎn)介2、基本語法規(guī)則3、在HTML文檔中使用JS4、JS變量5、JS數(shù)據(jù)類型6、JS函數(shù)7、JS運(yùn)算符8、流程控制9、JS錯(cuò)誤和調(diào)試JavaScript對(duì)象和作用域1、數(shù)字 Number2、字符串String3、日期 Date4、數(shù)組5、數(shù)學(xué) Math6、DOM對(duì)象和事件7、BOM對(duì)象8、Window對(duì)象9、作用域和作用域鏈10、JSONJavascript庫(kù)1、Jquery2、Prototype3、Ext JsJquery1、Jquery基本語法2、Jquery選擇器3、Jquery事件4、Jquery選擇器5、Jquery效果和動(dòng)畫6、使用Jquery操作HTML和DOM7、Jquery遍歷8、Jquery封裝函數(shù)9、Jquery案例表單驗(yàn)證和Jquery Validate1、用Js對(duì)HTML表單進(jìn)行驗(yàn)證2、Jquery Validata基本用法3、默認(rèn)校驗(yàn)規(guī)則和提示信息4、debug和ignore5、更改錯(cuò)誤信息顯示位置和樣式6、全部校驗(yàn)通過后的執(zhí)行函數(shù)7、修改驗(yàn)證觸發(fā)方式8、異步驗(yàn)證9、自定義校驗(yàn)方法10、radio 和 checkbox、select 的驗(yàn)證Java基礎(chǔ)1、關(guān)于Java2、Java運(yùn)行機(jī)制3、第一個(gè)Java程序，注釋4、Javac,Java,Javadoc等命令5、標(biāo)識(shí)符與關(guān)鍵字6、變量的聲明，初始化與應(yīng)用7、變量的作用域8、變量重名9、基本數(shù)據(jù)類型10、類型轉(zhuǎn)換與類型提升11、各種數(shù)據(jù)類型使用細(xì)節(jié)12、轉(zhuǎn)義序列13、各種運(yùn)算符的使用流程控制1、選擇控制語句if-else2、選擇控制語句switch-case3、循環(huán)控制語句while4、循環(huán)控制語句do-while5、循環(huán)控制語句for與增強(qiáng)型for6、break，continue，return7、循環(huán)標(biāo)簽8、數(shù)組的聲明與初始化9、數(shù)組內(nèi)存空間分配10、棧與堆內(nèi)存11、二維（多維）數(shù)組12、Arrays類的相關(guān)方法13、main方法命令行參數(shù)面向?qū)ο?、面向?qū)ο蟮幕舅枷?、類與對(duì)象3、成員變量與默認(rèn)值4、方法的聲明，調(diào)用5、參數(shù)傳遞和內(nèi)存圖6、方法重載的概念7、調(diào)用原則與重載的優(yōu)勢(shì)8、構(gòu)造器聲明與默認(rèn)構(gòu)造器9、構(gòu)造器重載10、this關(guān)鍵字的使用11、this調(diào)用構(gòu)造器原則12、實(shí)例變量初始化方式13、可變參數(shù)方法訪問權(quán)限控制1、包 package和庫(kù)2、訪問權(quán)限修飾符private/protected/public/包訪問權(quán)限3、類的訪問權(quán)限4、抽象類和抽象方法5、接口和實(shí)現(xiàn)6、解耦7、Java的多重繼承8、通過繼承來擴(kuò)展接口錯(cuò)誤和異常處理1、概念：錯(cuò)誤和異常2、基本異常3、捕獲異常 catch4、創(chuàng)建自定義異常5、捕獲所有異常6、Java標(biāo)準(zhǔn)異常7、使用finally進(jìn)行清理8、異常的限制9、構(gòu)造器10、異常匹配11、異常使用指南數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)（MySQL）數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)（MySQL）JDBC1、Jdbc基本概念2、使用Jdbc連接數(shù)據(jù)庫(kù)3、使用Jdbc進(jìn)行crud操作4、使用Jdbc進(jìn)行多表操作5、Jdbc驅(qū)動(dòng)類型6、Jdbc異常和批量處理7、Jdbc儲(chǔ)存過程Servlet和JSP1、Servlet簡(jiǎn)介2、Request對(duì)象3、Response對(duì)象4、轉(zhuǎn)發(fā)和重定向5、使用Servlet完成Crud6、Session和Coolie簡(jiǎn)介7、ServletContext和Jsp8、El和Jstl的使用Ajax1、什么是Ajax2、XMLHttpRequest對(duì)象（XHR）3、XHR請(qǐng)求4、XHR響應(yīng)5、readystate/onreadystatechange6、Jquery Ajax7、JSON8、案例：對(duì)用戶名是否可用進(jìn)行服務(wù)器端校驗(yàn)綜合案例1、項(xiàng)目開發(fā)一般流程介紹2、模塊化和分層3、DButils4、QueryRunner5、ResultSetHandle6、案例：用戶登錄/注冊(cè)，從前端到后端第二階段 Java SE訪問權(quán)限和繼承1、包的聲明與使用2、import與import static3、訪問權(quán)限修飾符4、類的封裝性5、static（靜態(tài)成員變量）6、final（修飾變量，方法）7、靜態(tài)成員變量初始化方式8、類的繼承與成員繼承9、super的使用10、調(diào)用父類構(gòu)造器11、方法的重寫與變量隱藏12、繼承實(shí)現(xiàn)多態(tài)和類型轉(zhuǎn)換13、instanceof抽象類與接口1、抽象類2、抽象方法3、繼承抽象類4、抽象類與多態(tài)5、接口的成員6、靜態(tài)方法與默認(rèn)方法7、靜態(tài)成員類8、實(shí)例成員類9、局部類10、匿名類11、eclipse的使用與調(diào)試12、內(nèi)部類對(duì)外圍類的訪問關(guān)系13、內(nèi)部類的命名Lambda表達(dá)式與常用類1、函數(shù)式接口2、Lambda表達(dá)式概念3、Lambda表達(dá)式應(yīng)用場(chǎng)合4、使用案例5、方法引用6、枚舉類型（編譯器的處理）7、包裝類型（自動(dòng)拆箱與封箱）8、String方法9、常量池機(jī)制10、String講解11、StringBuilder講解12、Math，Date使用13、Calendars使用異常處理與泛型1、異常分類2、try-catch-finally3、try-with-resources4、多重捕獲multi-catch5、throw與throws6、自定義異常和優(yōu)勢(shì)7、泛型背景與優(yōu)勢(shì)8、參數(shù)化類型與原生類型9、類型推斷10、參數(shù)化類型與數(shù)組的差異11、類型通配符12、自定義泛型類和類型擦出13、泛型方法重載與重寫集合1 、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2 、Collection接口3 、List與Set接口4 、SortedSet與NavigableSet5 、相關(guān)接口的實(shí)現(xiàn)類6 、Comparable與Comparator7、Queue接口8 、Deque接口9 、Map接口10、NavigableMap11、相關(guān)接口的實(shí)現(xiàn)類12、流操作（聚合操作）13、Collections類的使用I/O流與反射1 、File類的使用2 、字節(jié)流3 、字符流4 、緩存流5 、轉(zhuǎn)換流6 、數(shù)據(jù)流7、對(duì)象流8、類加載，鏈接與初始化9 、ClassLoader的使用10、Class類的使用11、通過反射調(diào)用構(gòu)造器12、安全管理器網(wǎng)絡(luò)編程模型與多線程1、進(jìn)程與線程2、創(chuàng)建線程的方式3、線程的相關(guān)方法4、線程同步5、線程死鎖6、線程協(xié)作操作7、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（IP與端口）8、TCP協(xié)議與UDP協(xié)議9、URL的相關(guān)方法10、訪問網(wǎng)絡(luò)資源11、TCP協(xié)議通訊12、UDP協(xié)議通訊13、廣播 MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項(xiàng)目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù) MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項(xiàng)目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù) MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項(xiàng)目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù)簡(jiǎn)介配置文件3.用MyBatis完成的使用關(guān)聯(lián)查詢6.動(dòng)態(tài)緩沖編程1.網(wǎng)絡(luò)通信和協(xié)議2.關(guān)于 類型函數(shù) MVC/WebSocket AjaxIO/異步window對(duì)象全局作用域窗口關(guān)系及框架窗口位置和大小打開窗口間歇調(diào)用和超時(shí)調(diào)用（靈活運(yùn)用）系統(tǒng)對(duì)話框location對(duì)象navigator對(duì)象screen對(duì)象history對(duì)象NIO/AIO1.網(wǎng)絡(luò)編程模型.同步阻塞4.同步非阻塞5.異步阻塞6.異步非阻塞與AIO基本操作8.高性能IO設(shè)計(jì)模式第三階段 Java 主流框架框架原理分析框架入門程序編寫和hibernate的本質(zhì)區(qū)別和應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)dao方法配置文件講解6.輸入映射-pojo包裝類型的定義與實(shí)現(xiàn)7.輸出映射-resultType、resultMap8.動(dòng)態(tài)sql9.訂單商品數(shù)據(jù)模型分析10.高級(jí)映射的使用11.查詢緩存之一級(jí)緩存、二級(jí)緩存與spring整合13. mybatis逆向工程自動(dòng)生成代碼Spring/Spring MVC1. springmvc架構(gòu)介紹2. springmvc入門程序3. spring與mybatis整合4. springmvc注解開發(fā)—商品修改功能分析5. springmvc注解開發(fā)—RequestMapping注解6. springmvc注解開發(fā)—Controller方法返回值7. springmvc注解開發(fā)—springmvc參數(shù)綁定過程分析8. springmvc注解開發(fā)—springmvc參數(shù)綁定實(shí)例講解9. springmvc與struts2的區(qū)別10. springmvc異常處理11. springmvc上傳圖片12. springmvc實(shí)現(xiàn)json交互13. springmvc對(duì)RESTful支持14. springmvc攔截器第四階段 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)/MySQL/NoSQLSQL基礎(chǔ)及主流產(chǎn)品的下載與安裝（sinux/windows）的基本配置/配置文件4.基本的SQL操作 DDL5.基本的SQL操作 DML6.基本的SQL操作 客戶端工具幫助文檔MySQL數(shù)據(jù)類型和運(yùn)算符1 數(shù)值類型2 日期時(shí)間類型3 字符串類型4 CHAR 和 VARCHAR 類型5 BINARY 和 VARBINARY 類型6 ENUM 類型7 SET 類型8 算術(shù)運(yùn)算符9 比較運(yùn)算符10 邏輯運(yùn)算符11 位運(yùn)算12 運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)MySQL函數(shù)1 字符串函數(shù)2 數(shù)值函數(shù)3 日期和時(shí)間函數(shù)4 流程函數(shù)5 其他常用函數(shù)MySQL存儲(chǔ)引擎支持的存儲(chǔ)引擎及其特性.選擇合適的存儲(chǔ)引擎選擇合適的數(shù)據(jù)類型1 CHAR 與 VARCHAR2 TEXT 與 BLOB3 浮點(diǎn)數(shù)與定點(diǎn)數(shù)4 日期類型選擇字符集1 字符集概述2 Unicode字符集3 漢字及一些常見字符集4 選擇合適的字符集 5 MySQL 支持的字符集6 MySQL 字符集的設(shè)置 .索引的設(shè)計(jì)和使用1.什么是索引2.索引的類型3.索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) BTree B+Tree Hash4.索引的存儲(chǔ)索引6.查看索引的使用情況7.索引設(shè)計(jì)原則視圖/存儲(chǔ)過程/函數(shù)/觸發(fā)器1. 什么是視圖2. 視圖操作3. 什么是存儲(chǔ)過程4. 存儲(chǔ)過程操作5. 什么是函數(shù)6. 函數(shù)的相關(guān)操作7. 觸發(fā)器事務(wù)控制/鎖1. 什么是事務(wù)2. 事務(wù)控制3. 分布式事務(wù)4. 鎖/表鎖/行鎖5. InnoDB 行鎖爭(zhēng)用6. InnoDB 的行鎖模式及加鎖方法77 InnoDB 行鎖實(shí)現(xiàn)方式78 間隙鎖（Next-Key 鎖）9 恢復(fù)和復(fù)制的需要，對(duì) InnoDB 鎖機(jī)制的影響10 InnoDB 在不同隔離級(jí)別下的一致性讀及鎖的差異11 表鎖12 死鎖SQL Mode和安全問題1. 關(guān)于SQL Mode2. MySQL中的SQL Mode3. SQL Mode和遷移4. SQL 注入5. 開發(fā)過程中如何避免SQL注入SQL優(yōu)化1.通過 show status 命令了解各種 SQL 的執(zhí)行頻率2. 定位執(zhí)行效率較低的 SQL 語句3. 通過 EXPLAIN 分析低效 SQL 的執(zhí)行計(jì)劃4. 確定問題并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施5. 索引問題6.定期分析表和檢查表7.定期優(yōu)化表8.常用 SQL 的優(yōu)化MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象優(yōu)化1. 優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型2 散列化3 逆規(guī)范化4 使用中間表提高統(tǒng)計(jì)查詢速度5. 影響MySQL性能的重要參數(shù)6. 磁盤I/O對(duì)MySQL性能的影響7. 使用連接池8. 減少M(fèi)ySQL連接次數(shù)9. MySQL負(fù)載均衡MySQL集群MySQL管理和維護(hù)MemCacheRedis在Java項(xiàng)目中使用MemCache和Redis第五階段：操作系統(tǒng)/Linux、云架構(gòu)Linux安裝與配置1、安裝Linux至硬盤2、獲取信息和搜索應(yīng)用程序3、進(jìn)階：修復(fù)受損的Grub4、關(guān)于超級(jí)用戶root5、依賴發(fā)行版本的系統(tǒng)管理工具6、關(guān)于硬件驅(qū)動(dòng)程序7、進(jìn)階：配置Grub系統(tǒng)管理與目錄管理1、Shell基本命令2、使用命令行補(bǔ)全和通配符3、find命令、locate命令4、查找特定程序：whereis5、Linux文件系統(tǒng)的架構(gòu)6、移動(dòng)、復(fù)制和刪除7、文件和目錄的權(quán)限8、文件類型與輸入輸出9、vmware介紹與安裝使用10、網(wǎng)絡(luò)管理、分區(qū)掛載用戶與用戶組管理1、軟件包管理2、磁盤管理3、高級(jí)硬盤管理RAID和LVM4、進(jìn)階：備份你的工作和系統(tǒng)5、用戶與用戶組基礎(chǔ)6、管理、查看、切換用戶7、/etc/...文件8、進(jìn)程管理9、linux VI編輯器，awk，cut，grep，sed，find，unique等Shell編程1、 SHELL變量2、傳遞參數(shù)3、數(shù)組與運(yùn)算符4、SHELL的各類命令5、SHELL流程控制6、SHELL函數(shù)7、SHELL輸入/輸出重定向8、SHELL文件包含服務(wù)器配置1、系統(tǒng)引導(dǎo)2、管理守護(hù)進(jìn)程3、通過xinetd啟動(dòng)SSH服務(wù)4、配置inetd5、Tomcat安裝與配置6、MySql安裝與配置7、部署項(xiàng)目到Linux第六階段：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)Hadoop基礎(chǔ)1、大數(shù)據(jù)概論2、 Google與Hadoop模塊3、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)4、Hadoop常用項(xiàng)目介紹5、Hadoop環(huán)境安裝配置6、Hadoop安裝模式7、Hadoop配置文件HDFS分布式文件系統(tǒng)1、認(rèn)識(shí)HDFS及其HDFS架構(gòu)2、Hadoop的RPC機(jī)制3、HDFS的HA機(jī)制4、HDFS的Federation機(jī)制5、 Hadoop文件系統(tǒng)的訪問6、JavaAPI接口與維護(hù)HDFS7、HDFS權(quán)限管理8、hadoop偽分布式Hadoop文件I/O詳解1、Hadoop文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2、 HDFS數(shù)據(jù)完整性3、文件序列化4、Hadoop的Writable類型5、Hadoop支持的壓縮格式6、Hadoop中編碼器和解碼器7、 gzip、LZO和Snappy比較8、HDFS使用shell+Java APIMapReduce工作原理1、MapReduce函數(shù)式編程概念2、 MapReduce框架結(jié)構(gòu)3、MapReduce運(yùn)行原理4、Shuffle階段和Sort階段5、任務(wù)的執(zhí)行與作業(yè)調(diào)度器6、自定義Hadoop調(diào)度器7、 異步編程模型8、YARN架構(gòu)及其工作流程MapReduce編程1、WordCount案例分析2、輸入格式與輸出格式3、壓縮格式與MapReduce優(yōu)化4、輔助類與Streaming接口5、MapReduce二次排序6、MapReduce中的Join算法7、從MySQL讀寫數(shù)據(jù)8、Hadoop系統(tǒng)調(diào)優(yōu)Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具1、Hive工作原理、類型及特點(diǎn)2、Hive架構(gòu)及其文件格式3、Hive操作及Hive復(fù)合類型4、Hive的JOIN詳解5、Hive優(yōu)化策略6、Hive內(nèi)置操作符與函數(shù)7、Hive用戶自定義函數(shù)接口8、Hive的權(quán)限控制Hive深入解讀1 、安裝部署Sqoop2、Sqoop數(shù)據(jù)遷移3、Sqoop使用案例4、深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入5、導(dǎo)出與事務(wù)6、導(dǎo)出與SequenceFile7、Azkaban執(zhí)行工作流Sqoop與Oozie1 、安裝部署Sqoop2、Sqoop數(shù)據(jù)遷移3、Sqoop使用案例4、深入了解數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入5、導(dǎo)出與事務(wù)6、導(dǎo)出與SequenceFile7、Azkaban執(zhí)行工作流Zookeeper詳解1、Zookeeper簡(jiǎn)介2、Zookeeper的下載和部署3、Zookeeper的配置與運(yùn)行4、Zookeeper的本地模式實(shí)例5、Zookeeper的數(shù)據(jù)模型6、Zookeeper命令行操作范例7、storm在Zookeeper目錄結(jié)構(gòu)NoSQL、HBase1、HBase的特點(diǎn)2、HBase訪問接口3、HBase存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)與格式4、HBase設(shè)計(jì)5、關(guān)鍵算法和流程6、HBase安裝7、HBase的SHELL操作8、HBase集群搭建第七階段：Spark生態(tài)系統(tǒng)Spark1.什么是大數(shù)據(jù)處理框架的特點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景 SQL原理和實(shí)踐 Streaming原理和實(shí)踐 SparkR入門的監(jiān)控和調(diào)優(yōu)Spark部署和運(yùn)行準(zhǔn)備開發(fā)環(huán)境編程接口體系結(jié)構(gòu)通信協(xié)議4.導(dǎo)入Hadoop的JAR文件代碼的實(shí)現(xiàn)6.打包、部署和運(yùn)行7.打包成JAR文件Spark程序開發(fā)1、啟動(dòng)Spark Shell2、加載text文件3、RDD操作及其應(yīng)用4、RDD緩存5、構(gòu)建Eclipse開發(fā)環(huán)境6、構(gòu)建IntelliJ IDEA開發(fā)環(huán)境7、創(chuàng)建SparkContext對(duì)象8、編寫編譯并提交應(yīng)用程序Spark編程模型1、RDD特征與依賴2、集合（數(shù)組）創(chuàng)建RDD3、存儲(chǔ)創(chuàng)建RDD4、RDD轉(zhuǎn)換 執(zhí)行 控制操作5、廣播變量6、累加器作業(yè)執(zhí)行解析1、Spark組件2、RDD視圖與DAG圖3、基于Standalone模式的Spark架構(gòu)4、基于YARN模式的Spark架構(gòu)5、作業(yè)事件流和調(diào)度分析6、構(gòu)建應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)環(huán)境7、應(yīng)用程序轉(zhuǎn)換成DAGSpark SQL與DataFrame1、Spark SQL架構(gòu)特性2、DataFrame和RDD的區(qū)別3、創(chuàng)建操作DataFrame4、RDD轉(zhuǎn)化為DataFrame5、加載保存操作與Hive表6、Parquet文件JSON數(shù)據(jù)集7、分布式的SQL Engine8、性能調(diào)優(yōu) 數(shù)據(jù)類型深入Spark Streaming1、Spark Streaming工作原理2、DStream編程模型3、Input DStream4、DStream轉(zhuǎn)換 狀態(tài) 輸出5、優(yōu)化運(yùn)行時(shí)間及內(nèi)存使用6、文件輸入源7、基于Receiver的輸入源8、輸出操作Spark MLlib與機(jī)器學(xué)習(xí)1、機(jī)器學(xué)習(xí)分類級(jí)算法2、Spark MLlib庫(kù)3、MLlib數(shù)據(jù)類型4、MLlib的算法庫(kù)與實(shí)例5、ML庫(kù)主要概念6、算法庫(kù)與實(shí)例GraphX與SparkR1、Spark GraphX架構(gòu)2、GraphX編程與常用圖算法3、GraphX應(yīng)用場(chǎng)景4、SparkR的工作原理5、R語言與其他語言的通信6、SparkR的運(yùn)行與應(yīng)用7、R的DataFrame操作方法8、SparkR的DataFrameScala編程開發(fā)1、Scala語法基礎(chǔ)2、idea工具安裝3、maven工具配置4、條件結(jié)構(gòu)、循環(huán)、高級(jí)for循環(huán)5、數(shù)組、映射、元組6、類、樣例類、對(duì)象、伴生對(duì)象7、高階函數(shù)與函數(shù)式編程Scala進(jìn)階1、 柯里化、閉包2、模式匹配、偏函數(shù)3、類型參數(shù)4、協(xié)變與逆變5、隱式轉(zhuǎn)換、隱式參數(shù)、隱式值6、Actor機(jī)制7、高級(jí)項(xiàng)目案例Python編程1、Python編程介紹2、Python的基本語法3、Python開發(fā)環(huán)境搭建4、Pyhton開發(fā)Spark應(yīng)用程序第八階段：Storm生態(tài)系統(tǒng)storm簡(jiǎn)介與基本知識(shí)1、storm的誕生誕生與成長(zhǎng)2、storm的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用3、storm基本知識(shí)概念和配置4、序列化與容錯(cuò)機(jī)制5、可靠性機(jī)制—保證消息處理6、storm開發(fā)環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境7、storm拓?fù)涞牟⑿卸?、storm命令行客戶端Storm拓?fù)渑c組件詳解1、流分組和拓?fù)溥\(yùn)行2、拓?fù)涞某Ｒ娔Ｊ?、本地模式與stormsub的對(duì)比4、 使用非jvm語言操作storm5、hook、組件基本接口6、基本抽象類7、事務(wù)接口8、組件之間的相互關(guān)系spout詳解 與bolt詳解1、spout獲取數(shù)據(jù)的方式2、常用的spout3、學(xué)習(xí)編寫spout類4、bolt概述5、可靠的與不可靠的bolt6、復(fù)合流與復(fù)合anchoring7、 使用其他語言定義bolt8、學(xué)習(xí)編寫bolt類storm安裝與集群搭建1、storm集群安裝步驟與準(zhǔn)備2、本地模式storm配置命令3、配置hosts文件、安裝jdk4、zookeeper集群的搭建5、部署節(jié)點(diǎn)6、storm集群的搭建7、zookeeper應(yīng)用案例8、Hadoop高可用集群搭建Kafka1、Kafka介紹和安裝2、整合Flume3、Kafka API4、Kafka底層實(shí)現(xiàn)原理5、Kafka的消息處理機(jī)制6、數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖聞?wù)定義7、Kafka的存儲(chǔ)策略Flume1、Flume介紹和安裝2、Flume Source講解3、Flume Channel講解4、Flume Sink講解5、flume部署種類、流配置6、單一代理、多代理說明7、flume selector相關(guān)配置Redis1、Redis介紹和安裝、配置2、Redis數(shù)據(jù)類型3、Redis鍵、字符串、哈希4、Redis列表與集合5、Redis事務(wù)和腳本6、Redis數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)7、Redis的SHELL操作
Lindahellokitty
目前大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提供的課程大約有兩種：一是大數(shù)據(jù)開發(fā)，二是數(shù)據(jù)分析與挖掘。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一般指大數(shù)據(jù)開發(fā)，不需要數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的內(nèi)容大概有：
0基礎(chǔ)：
第一階段： Java開發(fā)·
第二階段： 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)·
第三階段： Hadoop生態(tài)體系·
第四階段： Spark生態(tài)系統(tǒng)·
第五階段： 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
提高班：
第一階段：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)·
第二階段：Hadoop生態(tài)體系·
第三階段：Spark生態(tài)系統(tǒng)·
第四階段：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
舟舟的食兒
企業(yè)可以從以下幾個(gè)角度開展培訓(xùn)：(1)標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)產(chǎn)品各種類型的公開培訓(xùn)教材+線上培訓(xùn)課堂，具有標(biāo)準(zhǔn)化、資源豐富、費(fèi)用低廉等優(yōu)點(diǎn)。使用公開培訓(xùn)教材也為培訓(xùn)的開展提供了便利條件，企業(yè)可以因時(shí)、因勢(shì)使用這些教材統(tǒng)一組織培訓(xùn)， 也可以為員工自我學(xué)習(xí)創(chuàng)造條件。(2)培養(yǎng)企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)師內(nèi)部培訓(xùn)師通常在企業(yè)中工作多年，具有豐富的工作經(jīng)驗(yàn)和優(yōu)秀的業(yè)績(jī)，可以將自己的工作心得與實(shí)際問題結(jié)合起來，有針對(duì)性地開展培訓(xùn)工作。(3)成立員工互助學(xué)習(xí)小組員工互助學(xué)習(xí)小組旨在通過相互的交流提升小組成員整體技能水平。它可以隨時(shí)隨地根據(jù)需要進(jìn)行，調(diào)動(dòng)參與者的積極性;小組成員可以從更寬闊的視野去分析問題、了解企業(yè)整體運(yùn)作，也可以為崗位輪換等培訓(xùn)手段的實(shí)施做準(zhǔn)備。成功的員工互助學(xué)習(xí)小組也為企業(yè)集中精力去轉(zhuǎn)變培訓(xùn)職能奠定了基礎(chǔ)。
戊己庚辛
如何高效率的組織培訓(xùn)考試？
在此之前，我們先在選擇一個(gè)在線培訓(xùn)考試系統(tǒng)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)：
【第一步】導(dǎo)入人員信息，我們將需要參加培訓(xùn)考試的人員的基本信息批量導(dǎo)入到系統(tǒng)，系統(tǒng)提供現(xiàn)成的模版一鍵即可導(dǎo)入。
【第二步】新建課程，可以將企業(yè)的課程內(nèi)容上傳到系統(tǒng)，支持音視頻、圖片、MP3、MP4、PDF、Word、Excel、PPT等多種課件類型。
【第三步】觀看視頻，課件創(chuàng)建發(fā)布好之后，HR可以分享二維碼或鏈接給需要培訓(xùn)的員工，員工打開鏈接登錄賬號(hào)就可以進(jìn)行在線學(xué)習(xí);員工也可以登錄員工主頁(yè)，輸入自己的賬號(hào)就可以了就可以進(jìn)行學(xué)習(xí)了，這樣，員工不管在什么地方，打開手機(jī)就可以學(xué)習(xí)課程。
那么如果知道員工學(xué)習(xí)的效果怎樣，那么我們可以在線發(fā)布一場(chǎng)考試，通過考試結(jié)果來評(píng)估學(xué)習(xí)的效果如何，我們培訓(xùn)了總要知道培訓(xùn)的效果如何，對(duì)培訓(xùn)要有個(gè)評(píng)估是吧。
在【我的試卷】創(chuàng)建一張?jiān)嚲砑纯?，考試題目也可以批量導(dǎo)入，如果題目較多的話，也可以整理到題庫(kù)內(nèi)，可以按照不同方式隨機(jī)出題。創(chuàng)建完畢后，在課程管理界面點(diǎn)擊“課程設(shè)置”，然后將試卷關(guān)聯(lián)考試即可。
高效率的培訓(xùn)考試就組織完成了。
大嘴小鯊魚
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(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(shí)時(shí)平臺(tái)架構(gòu)都會(huì)用一個(gè)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(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發(fā)人員，以至于普通開發(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開發(fā)并貢獻(xiàn)給Hadoop開源社區(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(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，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。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。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(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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文燕大俠
參加大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)需要掌握以下幾個(gè)方向的內(nèi)容。
階段一：JavaSE基礎(chǔ)核心
1、深入理解Java面向?qū)ο笏枷?/p>
2、掌握開發(fā)中常用基礎(chǔ)API
3、熟練使用集合框架、IO流、異常
4、能夠基于JDK8開發(fā)
階段二：Hadoop生態(tài)體系架構(gòu)
1、Linux系統(tǒng)的安裝和操作
2、熟練掌握Shell腳本語法
3、Idea、Maven等開發(fā)工具的使用
4、Hadoop組成、安裝、架構(gòu)和源碼深度解析，以及API的熟練使用
5、Hive的安裝部署、內(nèi)部架構(gòu)、熟練使用其開發(fā)需求以及企業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu)
6、Zookeeper的內(nèi)部原理、選舉機(jī)制以及大數(shù)據(jù)生態(tài)體系下的應(yīng)
階段三：Spark生態(tài)體系架構(gòu)
1、Spark的入門安裝部署、Spark Core部分的基本API使用熟練、RDD編程進(jìn)階、累加器和廣播變量的使用和原理掌握、Spark SQL的編程掌握和如何自定義函數(shù)、Spark的內(nèi)核源碼詳解（包括部署、啟動(dòng)、任務(wù)劃分調(diào)度、內(nèi)存管理等）、Spark的企業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu)策略
2、DophineScheduler的安裝部署，熟練使用進(jìn)行工作流的調(diào)度執(zhí)行
3、了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模理論，充分熟悉電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系，快速掌握多種大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，了解認(rèn)識(shí)多種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)模塊
4、HBase和Phoenix的部署使用、原理架構(gòu)講解與企業(yè)級(jí)優(yōu)化
5、開發(fā)工具Git&Git Hub的熟練使用
6、Redis的入門、基本配置講解、jedis的熟練掌握
7、ElasticSearch的入門安裝部署及調(diào)優(yōu)
8、充分理解用戶畫像管理平臺(tái)的搭建及使用、用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，以及標(biāo)簽的設(shè)計(jì)流程及應(yīng)用，初步了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法
9、獨(dú)立構(gòu)建功能完全的企業(yè)級(jí)離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目，提升實(shí)戰(zhàn)開發(fā)能力，加強(qiáng)對(duì)離線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)各功能模塊的理解認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)多種企業(yè)實(shí)戰(zhàn)需求，累積項(xiàng)目性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)
階段四：Flink生態(tài)體系架構(gòu)
1、熟練掌握Flink的基本架構(gòu)以及流式數(shù)據(jù)處理思想，熟練使用Flink多種Soure、Sink處理數(shù)據(jù)，熟練使用基本API、Window API 、狀態(tài)函數(shù)、Flink SQL、Flink CEP復(fù)雜事件處理等
2、使用Flink搭建實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目，熟練使用Flink框架分析計(jì)算各種指標(biāo)
3、ClickHouse安裝、使用及調(diào)優(yōu)
4、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。貼近大數(shù)據(jù)的實(shí)際處理場(chǎng)景，多維度設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，能夠更廣泛的掌握大數(shù)據(jù)需求解決方案，全流程參與項(xiàng)目打造，短時(shí)間提高學(xué)生的實(shí)戰(zhàn)水平，對(duì)各個(gè)常用框架加強(qiáng)認(rèn)知，迅速累積實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
5、可選掌握推薦和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，熟悉并使用系統(tǒng)過濾算法以及基于內(nèi)容的推薦算法等
6、采用阿里云平臺(tái)全套大數(shù)據(jù)產(chǎn)品重構(gòu)電商項(xiàng)目，熟悉離線數(shù)倉(cāng)、實(shí)時(shí)指標(biāo)的阿里云解決方案
階段五：就業(yè)指導(dǎo)
1、從技術(shù)和項(xiàng)目?jī)蓚€(gè)角度按照企業(yè)面試、
2、熟悉CDH在生產(chǎn)環(huán)境中的使用
3、簡(jiǎn)歷指導(dǎo)
以上為大數(shù)據(jù)培訓(xùn)所要掌握的內(nèi)容，當(dāng)然也可以嘗試自學(xué)的。
MING0720HK
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，目前主要有兩種：
1、大數(shù)據(jù)開發(fā)
數(shù)據(jù)工程師建設(shè)和優(yōu)化系統(tǒng)。學(xué)習(xí)hadoop、spark、storm、超大集群調(diào)優(yōu)、機(jī)器學(xué)習(xí)、Docker容器引擎、ElasticSearch、并發(fā)編程等；
2、數(shù)據(jù)分析與挖掘
一般工作包括數(shù)據(jù)清洗，執(zhí)行分析和數(shù)據(jù)可視化。學(xué)習(xí)Python、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析與處理等。
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一般是指大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)龐大復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。
大萌萌Alice
簡(jiǎn)單來講是學(xué)習(xí)Java、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、linux系統(tǒng)操作、hadoop離線分析、Storm實(shí)時(shí)計(jì)算、spark內(nèi)存計(jì)算以及實(shí)操課程。復(fù)雜的話，就是每個(gè)大的知識(shí)點(diǎn)里都包含著很多小的知識(shí)點(diǎn)，這可以參考（青牛的課程）。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問答知識(shí)庫(kù)