深圳算法工程師培訓(xùn)
唐唐sweet
豆?jié){煮菠菜
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的課程有6個(gè)方面：1、JavaSE基礎(chǔ)核心2、數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵技術(shù)3、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)核心4、Spark生態(tài)體系框架&大數(shù)據(jù)高薪精選項(xiàng)目5、Spark生態(tài)體系框架&企業(yè)無縫對(duì)接項(xiàng)目6、Flink流式數(shù)據(jù)處理框架深圳也有很多好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，你可以自己去試聽一下，感受一下學(xué)習(xí)氛圍、環(huán)境、上課的方式等等，希望你找到好的地方！
你好，朋友們
分類還是挺多的，設(shè)計(jì)方面：比較百火的是UI交互設(shè)計(jì)；編程方面：web前端開發(fā)、PHP開發(fā)、Java開發(fā)、大數(shù)據(jù)、人工智能這度些目前是比較熱門的；網(wǎng)絡(luò)營銷回方面：互聯(lián)網(wǎng)營銷、搜索引擎優(yōu)化答、搜索引擎競(jìng)價(jià)、新媒體營銷、電商運(yùn)營等；測(cè)試方面：軟件測(cè)試
Smileの夏天
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。
大數(shù)據(jù)
Java ：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學(xué)java SE 就相當(dāng)于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。
Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時(shí)間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。
Zookeeper：這是個(gè)萬金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會(huì)超過1M，都是使用它的軟件對(duì)它有依賴，對(duì)于我們個(gè)人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因?yàn)橐粫?huì)裝hive的時(shí)候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運(yùn)行起來，會(huì)配置簡單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語法，因?yàn)閔ive的語法和這個(gè)非常相似。
Sqoop：這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個(gè)，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會(huì)再費(fèi)勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個(gè)就可以了。
Oozie：既然學(xué)會(huì)Hive了，我相信你一定需要這個(gè)東西，它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯(cuò)了給你發(fā)報(bào)警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會(huì)喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲(chǔ)目的地。
Kafka：這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會(huì)叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因?yàn)樗皇歉愦髷?shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊(duì)列里你使用的時(shí)候一個(gè)個(gè)拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因?yàn)樘幚聿贿^來就是他的事情。而不是你給的問題。當(dāng)然我們也可以利用這個(gè)工具來做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。
沈陽老五0459
主要還是看人怎么樣吧，低調(diào)點(diǎn)，穩(wěn)重點(diǎn)。但總體感覺培訓(xùn)出來的不太好，這個(gè)工作想要做好還是需要有一些熱情和天賦的。零基礎(chǔ)，甚至一些人學(xué)歷也很低（這里沒有歧視學(xué)歷的問題）四五個(gè)月就能培訓(xùn)出來，出來就敢要12K以上，反正我是不敢想象。我工作兩年，自認(rèn)為技術(shù)還算過關(guān)，代碼也算規(guī)范。有個(gè)同學(xué)正在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)（這里就不說名字了）。前兩天問他后臺(tái)代碼與前臺(tái)頁面怎么交互，結(jié)果這位大神跟我說，后臺(tái)代碼把數(shù)據(jù)放到session里面 然后頁面用js獲取。還是感覺培訓(xùn)出來的大部分學(xué)員都太浮躁了，培訓(xùn)的時(shí)候就是本著錢去的，出來找工作也是奔著錢，只是懂得一些基礎(chǔ)知識(shí)，然后把面試寶典背特熟，。雖然能得到高工資，但是工作的時(shí)候很多弊端都會(huì)出現(xiàn)的。建議培訓(xùn)出來的學(xué)員，還是應(yīng)該認(rèn)清自己的現(xiàn)實(shí)情況，找個(gè)適合前期發(fā)展的公司，工資一般就可以，主要以積累實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為主?？蓜e要了高工資，到公司了以后領(lǐng)導(dǎo)發(fā)現(xiàn)不行再給辭退了，坑公司，也坑自己。
五月的史努比
伴隨著“區(qū)塊鏈”概念在全球范圍內(nèi)的熱議，金融、物流、征信、制造、零售等日常生活場(chǎng)景中也悄然加入了相關(guān)區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用。有專家表明，未來區(qū)塊鏈將與人們的生活息息相關(guān)，區(qū)塊鏈技術(shù)與大眾日常生活融合是大勢(shì)所趨。區(qū)塊鏈?zhǔn)袌?chǎng)的火熱引發(fā)了大量以區(qū)塊鏈技術(shù)型人員為基礎(chǔ)的人才性需求，區(qū)塊鏈人才受熱捧程度呈光速上升。據(jù)拉勾網(wǎng)發(fā)布的“2018年區(qū)塊鏈高薪清單”顯示，騰訊、小米、蘇寧、京東等國內(nèi)企業(yè)巨頭發(fā)布了眾多高薪區(qū)塊鏈崗需求，力圖探索區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用。清單中同時(shí)指出，高薪崗位以區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)型崗位需求為主，其中蘇寧和科達(dá)月薪最高已給到100k。極大的技術(shù)型人才市場(chǎng)需求，必然會(huì)帶動(dòng)整個(gè)區(qū)塊鏈培訓(xùn)市場(chǎng)的爆發(fā)式涌現(xiàn)與增長。培訓(xùn)模式大都可分為線上培訓(xùn)、傳統(tǒng)IT機(jī)構(gòu)培訓(xùn)及主打高端形式的線下短期訓(xùn)練營等幾種形式，但市場(chǎng)火爆演進(jìn)過程中也充斥著種種區(qū)塊鏈培訓(xùn)亂象：講師資質(zhì)注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公開，課程大綱不透明、授課質(zhì)量縮水化，課時(shí)安排不合理及培訓(xùn)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)參差不齊等等。在整個(gè)區(qū)塊鏈培訓(xùn)市場(chǎng)規(guī)模化發(fā)展之下，兄弟連教育攜手資深區(qū)塊鏈專家尹成及其清華水木未名團(tuán)隊(duì)成立區(qū)塊鏈學(xué)院，利用其專業(yè)強(qiáng)大的技術(shù)講師團(tuán)隊(duì)、細(xì)致全面的課程體系及海量真實(shí)性企業(yè)區(qū)塊鏈項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，旨在深耕區(qū)塊鏈教培領(lǐng)域，并為企業(yè)為社會(huì)培養(yǎng)更多專業(yè)型技術(shù)人才。尹成 資深區(qū)塊鏈技術(shù)專家 兄弟連區(qū)塊鏈學(xué)院院長畢業(yè)于清華大學(xué)，曾擔(dān)任Google算法工程師，微軟區(qū)塊鏈領(lǐng)域全球最具價(jià)值專家，微軟 大會(huì)金牌講師。精通C/C++、Python、Go語言、Sicikit-Learn與TensorFlow。擁有15年編程經(jīng)驗(yàn)與5年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，資深軟件架構(gòu)師，Intel軟件技術(shù)專家，著名技術(shù)專家，具備多年的世界頂尖IT公司微軟谷歌的工作經(jīng)驗(yàn)。具備多年的軟件編程經(jīng)驗(yàn)與講師授課經(jīng)歷， 并在人機(jī)交互、教育、信息安全、廣告、區(qū)塊鏈系統(tǒng)開發(fā)諸多產(chǎn)品。具備深厚的項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)以及研發(fā)經(jīng)驗(yàn)， 擁有兩項(xiàng)人工智能發(fā)明專利，與開發(fā)電子貨幣部署到微軟Windows Azure的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。教學(xué)講解深入淺出，使學(xué)員能夠做到學(xué)以致用。
那一縷幸福
下面是以道教育大數(shù)據(jù)培訓(xùn)開發(fā)課程，可以參考第一階段 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)庫基礎(chǔ)（MySQL）數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)（MySQL）JDBC1、Jdbc基本概念2、使用Jdbc連接數(shù)據(jù)庫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/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)倉庫工具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3、MLlib數(shù)據(jù)類型4、MLlib的算法庫與實(shí)例5、ML庫主要概念6、算法庫與實(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簡介與基本知識(shí)1、storm的誕生誕生與成長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
