天互通信大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)
FLYINGJOHNNY
cdzsmz5288
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的課程有6個方面：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)高薪精選項目5、Spark生態(tài)體系框架&企業(yè)無縫對接項目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！
lisalisa喵喵
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)到底是培訓(xùn)什么？大數(shù)據(jù)是現(xiàn)在比較主流的一個崗位，主要工作內(nèi)容是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、運營、管理，如果要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就一點要先學(xué)會有一個營銷的思維去思考這些數(shù)據(jù)我們有什么用我們可以通過這些數(shù)據(jù)得到什么，這樣的話我們就需要學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)營銷、主流的數(shù)據(jù)分析軟件以及運營維護(hù)管理的能力，但是學(xué)習(xí)過程還是比較辛苦的。
健康&平安
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學(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：因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實一些，學(xué)好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會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)處理平臺幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。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超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個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，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權(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，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用于把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，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：這個東西對于會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，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學(xué)會Hive了，我相信你一定需要這個東西，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，出錯了給你發(fā)報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目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會叫起來，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，你別怪他因為他不是搞大數(shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊列里你使用的時候一個個拿，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，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當(dāng)然我們也可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數(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，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計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，因為它們都是用JVM的。
迷茫老男人
以下介紹的課程主要針對零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)工程師每個階段進(jìn)行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)課程。課程框架是科多大數(shù)據(jù)的零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)工程師課程。一、 第一階段：靜態(tài)網(wǎng)頁基礎(chǔ)(HTML+CSS)1. 難易程度：一顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：html常用標(biāo)簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態(tài)頁面的設(shè)計制作方式等4. 描述如下：從技術(shù)層面來說，該階段使用的技術(shù)代碼很簡單、易于學(xué)習(xí)、方便理解。從后期課程層來說，因為我們重點是大數(shù)據(jù)，但前期需要鍛煉編程技術(shù)與思維。經(jīng)過我們多年開發(fā)和授課的項目經(jīng)理分析，滿足這兩點，目前市場上最好理解和掌握的技術(shù)是J2EE，但J2EE又離不開頁面技術(shù)。所以第一階段我們的重點是頁面技術(shù)。采用市場上主流的HTMl+CSS。二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb1. 難易程度：兩顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：java基礎(chǔ)語法、java面向?qū)ο?類、對象、封裝、繼承、多態(tài)、抽象類、接口、常見類、內(nèi)部類、常見修飾符等)、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務(wù)、分布式事務(wù))JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設(shè)計模式4. 描述如下：稱為Java基礎(chǔ)，由淺入深的技術(shù)點、真實商業(yè)項目模塊分析、多種存儲方式的設(shè)計與實現(xiàn)。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為后面所有階段的都要基于此階段，也是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團(tuán)隊開發(fā)、產(chǎn)出具有前后臺(第一階段技術(shù)+第二階段的技術(shù)綜合應(yīng)用)的真實項目。三、 第三階段：前端框架1. 難易程序：兩星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)：64課時3. 主要技術(shù)包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、新特性、SVN、Maven、easyui4. 描述如下：前兩個階段的基礎(chǔ)上化靜為動，可以實現(xiàn)讓我們網(wǎng)頁內(nèi)容更加的豐富，當(dāng)然如果從市場人員層面來說，有專業(yè)的前端設(shè)計人員，我們設(shè)計本階段的目標(biāo)在于前端的技術(shù)可以更直觀的鍛煉人的思維和設(shè)計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學(xué)習(xí)者更上一層樓。四、 第四階段：企業(yè)級開發(fā)框架1. 難易程序：三顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術(shù)nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫分離4. 描述如下：如果將整個JAVA課程比作一個糕點店，那前面三個階段可以做出一個武大郎燒餅(因為是純手工-太麻煩)，而學(xué)習(xí)框架是可以開一個星巴克(高科技設(shè)備-省時省力)。從J2EE開發(fā)工程師的任職要求來說，該階段所用到的技術(shù)是必須掌握，而我們所授的課程是高于市場(市場上主流三大框架，我們進(jìn)行七大框架技術(shù)傳授)、而且有真實的商業(yè)項目驅(qū)動。需求文檔、概要設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計、源碼測試、部署、安裝手冊等都會進(jìn)行講解。五、 第五階段： 初識大數(shù)據(jù)1. 難易程度：三顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：大數(shù)據(jù)前篇(什么是大數(shù)據(jù)，應(yīng)用場景，如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)庫，虛擬機(jī)概念和安裝等)、Linux常見命令(文件管理、系統(tǒng)管理、磁盤管理)、Linux Shell編程(SHELL變量、循環(huán)控制、應(yīng)用)、Hadoop入門(Hadoop組成、單機(jī)版環(huán)境、目錄結(jié)構(gòu)、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop)、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發(fā)工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce應(yīng)用(中間計算過程、Java操作MapReduce、程序運行、日志監(jiān)控)、Hadoop高級應(yīng)用(YARN框架介紹、配置項與優(yōu)化、CDH簡介、環(huán)境搭建)、擴(kuò)展(MAP 端優(yōu)化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導(dǎo)出,其它虛擬機(jī)VM的快照,權(quán)限管理命令,AWK 與 SED命令)4. 描述如下：該階段設(shè)計是為了讓新人能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)有一個相對的大概念怎么相對呢?在前置課程JAVA的學(xué)習(xí)過后能夠理解程序在單機(jī)的電腦上是如何運行的。現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)呢?大數(shù)據(jù)是將程序運行在大規(guī)模機(jī)器的集群中處理。大數(shù)據(jù)當(dāng)然是要處理數(shù)據(jù)，所以同樣，數(shù)據(jù)的存儲從單機(jī)存儲變?yōu)槎鄼C(jī)器大規(guī)模的集群存儲。(你問我什么是集群?好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現(xiàn)在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)那么大數(shù)據(jù)可以初略的分為： 大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)處理所以在這個階段中呢，我們課程設(shè)計了大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)：HADOOP大數(shù)據(jù)的運行呢并不是在咋們經(jīng)常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現(xiàn)在使用最廣泛的系統(tǒng)：LINUX。六、 第六階段：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫1. 難易程度：四顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Hive入門(Hive簡介、Hive使用場景、環(huán)境搭建、架構(gòu)說明、工作機(jī)制)、Hive Shell編程(建表、查詢語句、分區(qū)與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級應(yīng)用(DISTINCT實現(xiàn)、groupby、join、sql轉(zhuǎn)化原理、java編程、配置和優(yōu)化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細(xì)說Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級特性(讀寫流程、數(shù)據(jù)模型、模式設(shè)計讀寫熱點、優(yōu)化與配置)4. 描述如下：該階段設(shè)計是為了讓大家在理解大數(shù)據(jù)如何處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。怎么簡化呢?在第一階段中，如果需要進(jìn)行復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)倉庫。這里有一個關(guān)鍵字，數(shù)據(jù)倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數(shù)據(jù)倉庫呢用來做數(shù)據(jù)挖掘分析的，通常是一個超大的數(shù)據(jù)中心，存儲這些數(shù)據(jù)的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫通常用作實時的在線業(yè)務(wù)?？傊?，要基于數(shù)據(jù)倉庫分析數(shù)據(jù)呢速度是相對較慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，學(xué)習(xí)起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基于大數(shù)據(jù)的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)庫。納悶了，不是學(xué)了一種叫做HIVE的數(shù)據(jù)“倉庫”了么?HIVE是基于MR的所以查詢起來相當(dāng)慢，HBASE呢基于大數(shù)據(jù)可以做到實時的數(shù)據(jù)查詢。一個主分析，另一個主查詢七、 第七階段：實時數(shù)據(jù)采集1. 難易程序：四顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Flume日志采集，KAFKA入門(消息隊列、應(yīng)用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區(qū)、主題、接受者、發(fā)送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發(fā)、Shell調(diào)試)、KAFKA高級使用(java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項目)、數(shù)據(jù)可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設(shè)計思想、應(yīng)用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(fā)(STROM MVN開發(fā)、編寫STORM本地程序)、STORM進(jìn)階(java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項目)、KAFKA異步發(fā)送與批量發(fā)送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多并發(fā)優(yōu)化4. 描述如下：前面的階段數(shù)據(jù)來源是基于已經(jīng)存在的大規(guī)模數(shù)據(jù)集來做的，數(shù)據(jù)處理與分析過后的結(jié)果是存在一定延時的，通常處理的數(shù)據(jù)為前一天的數(shù)據(jù)。舉例場景：網(wǎng)站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時征信，遇到這些場景基于前一天的數(shù)據(jù)分析出來過后呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數(shù)據(jù)采集與分析。主要包括了：FLUME實時數(shù)據(jù)采集，采集的來源支持非常廣泛，KAFKA數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)接收與發(fā)送，STORM實時數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理秒級別八、 第八階段：SPARK數(shù)據(jù)分析1. 難易程序：五顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：SCALA入門(數(shù)據(jù)類型、運算符、控制語句、基礎(chǔ)函數(shù))、SCALA進(jìn)階(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類、對象、特質(zhì)、模式匹配、正則表達(dá)式)、SCALA高級使用(高階函數(shù)、科里函數(shù)、偏函數(shù)、尾迭代、自帶高階函數(shù)等)、SPARK入門(環(huán)境搭建、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、運行模式)、Spark數(shù)據(jù)集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進(jìn)階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機(jī)器學(xué)習(xí))、SPARK高級應(yīng)用(系統(tǒng)架構(gòu)、主要配置和性能優(yōu)化、故障與階段恢復(fù))、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隱式轉(zhuǎn)化高級特性4. 描述如下：同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大規(guī)模數(shù)據(jù)集相對來說還是挺慢的，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產(chǎn)品，怎么替代呢? 先說他們的運行機(jī)制，HADOOP基于磁盤存儲分析，而SPARK基于內(nèi)存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基于SCALA語言開發(fā)的，當(dāng)然對SCALA支持最好，所以課程中先學(xué)習(xí)SCALA開發(fā)語言。在科多大數(shù)據(jù)課程的設(shè)計方面，市面上的職位要求技術(shù)，基本全覆蓋。而且并不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到后就是一個完整的大數(shù)據(jù)項目流程，一環(huán)扣一環(huán)。比如從歷史數(shù)據(jù)的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數(shù)據(jù)存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。
吊炸天1234
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實現(xiàn)網(wǎng)頁布局3、響應(yīng)式WEB設(shè)計（Responsive Web Design）4、使用bootstrap實現(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/CSS31、尺寸和對齊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運算符8、流程控制9、JS錯誤和調(diào)試JavaScript對象和作用域1、數(shù)字 Number2、字符串String3、日期 Date4、數(shù)組5、數(shù)學(xué) Math6、DOM對象和事件7、BOM對象8、Window對象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案例表單驗證和Jquery Validate1、用Js對HTML表單進(jìn)行驗證2、Jquery Validata基本用法3、默認(rèn)校驗規(guī)則和提示信息4、debug和ignore5、更改錯誤信息顯示位置和樣式6、全部校驗通過后的執(zhí)行函數(shù)7、修改驗證觸發(fā)方式8、異步驗證9、自定義校驗方法10、radio 和 checkbox、select 的驗證Java基礎(chǔ)1、關(guān)于Java2、Java運行機(jī)制3、第一個Java程序，注釋4、Javac,Java,Javadoc等命令5、標(biāo)識符與關(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、接口和實現(xiàn)6、解耦7、Java的多重繼承8、通過繼承來擴(kuò)展接口錯誤和異常處理1、概念：錯誤和異常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)動類型6、Jdbc異常和批量處理7、Jdbc儲存過程Servlet和JSP1、Servlet簡介2、Request對象3、Response對象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對象（XHR）3、XHR請求4、XHR響應(yīng)5、readystate/onreadystatechange6、Jquery Ajax7、JSON8、案例：對用戶名是否可用進(jìn)行服務(wù)器端校驗綜合案例1、項目開發(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，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7、泛型背景與優(yōu)勢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項目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù) MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù) MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項目 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)用和超時調(diào)用（靈活運用）系統(tǒng)對話框location對象navigator對象screen對象history對象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現(xiàn)7.輸出映射-resultType、resultMap8.動態(tài)sql9.訂單商品數(shù)據(jù)模型分析10.高級映射的使用11.查詢緩存之一級緩存、二級緩存與spring整合13. mybatis逆向工程自動生成代碼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實現(xiàn)json交互13. springmvc對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)類型和運算符1 數(shù)值類型2 日期時間類型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)運算符9 比較運算符10 邏輯運算符11 位運算12 運算符的優(yōu)先級MySQL函數(shù)1 字符串函數(shù)2 數(shù)值函數(shù)3 日期和時間函數(shù)4 流程函數(shù)5 其他常用函數(shù)MySQL存儲引擎支持的存儲引擎及其特性.選擇合適的存儲引擎選擇合適的數(shù)據(jù)類型1 CHAR 與 VARCHAR2 TEXT 與 BLOB3 浮點數(shù)與定點數(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.索引的存儲索引6.查看索引的使用情況7.索引設(shè)計原則視圖/存儲過程/函數(shù)/觸發(fā)器1. 什么是視圖2. 視圖操作3. 什么是存儲過程4. 存儲過程操作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 行鎖實現(xiàn)方式78 間隙鎖（Next-Key 鎖）9 恢復(fù)和復(fù)制的需要，對 InnoDB 鎖機(jī)制的影響10 InnoDB 在不同隔離級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)計查詢速度5. 影響MySQL性能的重要參數(shù)6. 磁盤I/O對MySQL性能的影響7. 使用連接池8. 減少MySQL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、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的配置與運行4、Zookeeper的本地模式實例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2、HBase訪問接口3、HBase存儲結(jié)構(gòu)與格式4、HBase設(shè)計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)處理框架的特點與應(yīng)用場景 SQL原理和實踐 Streaming原理和實踐 SparkR入門的監(jiān)控和調(diào)優(yōu)Spark部署和運行準(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文件代碼的實現(xiàn)6.打包、部署和運行7.打包成JAR文件Spark程序開發(fā)1、啟動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)用程序運行時環(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)化運行時間及內(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)分類級算法2、Spark MLlib庫3、MLlib數(shù)據(jù)類型4、MLlib的算法庫與實例5、ML庫主要概念6、算法庫與實例GraphX與SparkR1、Spark GraphX架構(gòu)2、GraphX編程與常用圖算法3、GraphX應(yīng)用場景4、SparkR的工作原理5、R語言與其他語言的通信6、SparkR的運行與應(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for循環(huán)5、數(shù)組、映射、元組6、類、樣例類、對象、伴生對象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、高級項目案例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1、storm的誕生誕生與成長2、storm的優(yōu)勢與應(yīng)用3、storm基本知識概念和配置4、序列化與容錯機(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\行2、拓?fù)涞某Ｒ娔Ｊ?、本地模式與stormsub的對比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
沫沫曉七
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藍(lán)冰兒雪蓮
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、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、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問答知識庫
