大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有哪些項(xiàng)目
天真真切切
cc江南小水龜
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(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(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。基于同一個(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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秉誠裝飾
大數(shù)據(jù)分析是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代重要的技能之一，越來越多的企業(yè)需要專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析人才來進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策。在這個(gè)行業(yè)中，有很多優(yōu)秀的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可以提供高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)分析課程。1. 極客時(shí)間
極客時(shí)間是一個(gè)集學(xué)習(xí)社群和在線課程于一體的平臺(tái)，它提供的大數(shù)據(jù)分析課程涵蓋了從初級(jí)到高級(jí)的所有方面，包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)等。這是一個(gè)高質(zhì)量的在線教育平臺(tái)，內(nèi)容涵蓋的廣泛性、深度和實(shí)用性都非常出色，同時(shí)還提供了豐富的實(shí)操項(xiàng)目和社區(qū)學(xué)習(xí)生態(tài)，能夠讓學(xué)員深度學(xué)習(xí)、快速實(shí)踐。
2. DATAQUEST
DATAQUEST是一家美國在線的大數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，它通過視頻課程和在線項(xiàng)目實(shí)踐等方式來培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析工程師。即使你沒有編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，也可以通過DATAQUEST的課程系統(tǒng)學(xué)習(xí)到大數(shù)據(jù)分析的全部知識(shí)。他們提供了對(duì)實(shí)際大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的真正環(huán)境的訪問，幫助學(xué)員掌握實(shí)際的工作場(chǎng)景。
3. IBM
IBM是全球最著名的科技公司之一，它在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐。IBM提供的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程涵蓋了從入門到高級(jí)的所有層次，以及包括Hadoop、Spark、分布式計(jì)算和云計(jì)算在內(nèi)的各種相關(guān)技術(shù)。學(xué)員可以通過IBM提供的培訓(xùn)課程，獲得一系列全面的大數(shù)據(jù)分析技能，并有機(jī)會(huì)獲得IBM認(rèn)證的專業(yè)資格。
4. 數(shù)據(jù)靈犀
數(shù)據(jù)靈犀是國內(nèi)最知名的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)之一，它提供了大量的大數(shù)據(jù)技術(shù)的課程，包括數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等。數(shù)據(jù)靈犀通過在線課程講解和實(shí)操教學(xué)，幫助學(xué)員掌握實(shí)際的工作編程技能，并且還會(huì)為學(xué)員提供一些實(shí)際的項(xiàng)目案例，供學(xué)員練習(xí)。
總的來說，大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有很多，以上機(jī)構(gòu)都提供了優(yōu)秀的課程內(nèi)容和教學(xué)方式，學(xué)員可以根據(jù)自己的實(shí)際需求選擇適合自己的機(jī)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。同時(shí)，在選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)時(shí)，還要考慮師資力量、教學(xué)方法和實(shí)踐環(huán)節(jié)等方面的因素，以確保自己能夠真正掌握大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識(shí)和技能。
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較好的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有：傳智播客培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、博學(xué)谷培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、黑馬程序員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、智匯云校培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、達(dá)納教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。
1、傳智播客培訓(xùn)機(jī)構(gòu)：
大數(shù)據(jù)學(xué)科成立于2012年，在課程不斷迭代升級(jí)的過程中，逐漸形成了完整的技術(shù)體系，讓學(xué)員思路清晰，學(xué)習(xí)效果事半功。大數(shù)據(jù)課程設(shè)置無縫對(duì)接熱門就業(yè)崗位要求掌握的主要技術(shù)，學(xué)員的學(xué)習(xí)目的更加明確，也更清楚自己未來的職業(yè)目標(biāo)。
2、博學(xué)谷培訓(xùn)機(jī)構(gòu)：
博學(xué)谷是傳智播客旗下高端IT在線教育品牌。博學(xué)谷以就業(yè)班為核心，采用個(gè)性化、隨到隨學(xué)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式， 為學(xué)員提供零基礎(chǔ)入門，技能提升及職業(yè)生涯規(guī)劃為一體的IT在線學(xué)習(xí)服務(wù)。 專注整合優(yōu)勢(shì)IT教學(xué)資源，打造最適合在線學(xué)習(xí)的優(yōu)質(zhì)教學(xué)產(chǎn)品和服務(wù)。
3、黑馬程序員培訓(xùn)機(jī)構(gòu)：
黑馬程序員是由傳智播客聯(lián)合中關(guān)村軟件園，并委托傳智播客進(jìn)行教學(xué)實(shí)施的軟件開發(fā)高端培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，致力于服務(wù)各大軟件企業(yè)，解決當(dāng)前軟件開發(fā)技術(shù)飛速發(fā)展下企業(yè)招不到優(yōu)秀人才的困擾。 黑馬程序員已成長為行業(yè)學(xué)員質(zhì)量好、課程內(nèi)容深、企業(yè)滿意的移動(dòng)開發(fā)高端訓(xùn)練基地。
4、智匯云校培訓(xùn)機(jī)構(gòu)：
智匯云校培訓(xùn)機(jī)構(gòu)真實(shí)的項(xiàng)目環(huán)境;課上所用的項(xiàng)目都來源于企業(yè)中的真實(shí)項(xiàng)目，學(xué)完課程即可勝任企業(yè)中相關(guān)領(lǐng)域的設(shè)計(jì)、開發(fā)崗位需求。開放的學(xué)習(xí)環(huán)境，一項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，讓學(xué)員在實(shí)戰(zhàn)中去掌握技術(shù)，真正做到學(xué)有所成、學(xué)有所用。
5、達(dá)納教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)：
內(nèi)容精準(zhǔn)聚焦大數(shù)據(jù)開發(fā)過程中必備的離線數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和內(nèi)存數(shù)據(jù)計(jì)算等重要內(nèi)容，涵蓋了大數(shù)據(jù)體系中幾乎所有的核心技術(shù)。達(dá)納教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程主要針對(duì)有一定開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，想要自我提升的學(xué)員。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問答知識(shí)庫
