大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)配置方案
女兒我愛你
蝦蝦霸霸kat
第一階段Java語(yǔ)言基礎(chǔ)01Java開發(fā)介紹02熟悉Eclipse開發(fā)工具03Java語(yǔ)言基礎(chǔ)04Java流程控制05Java字符串06Java數(shù)組與類和對(duì)象07數(shù)字處理類與核心技術(shù)08I/O與反射、多線程09Swing程序與集合類第二階段HTML、CSS與JavaScript01PC端網(wǎng)站布局02HTML5+CSS3基礎(chǔ)03WebApp頁(yè)面布局04原生JavaScript交互功能開發(fā)05Ajax異步交互06JQuery應(yīng)用第三階段JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)01數(shù)據(jù)庫(kù)02JavaWeb開發(fā)核心03JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕第四階段Linux基礎(chǔ)01Linux安裝與配置02系統(tǒng)管理與目錄管理03用戶與用戶組管理04Shell編程05服務(wù)器配置06Vi編輯器與Emacs編輯器第五階段Hadoop生態(tài)體系01Hadoop起源與安裝02MapReduce快速入門03Hadoop分布式文件系統(tǒng)04Hadoop文件I/O詳解05MapReduce工作原理06MapReduce編程開發(fā)07Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具08開源數(shù)據(jù)庫(kù)HBase09Sqoop與Oozie第六階段Spark生態(tài)體系01Spark簡(jiǎn)介02Spark部署和運(yùn)行03Spark程序開發(fā)04Spark編程模型05作業(yè)執(zhí)行解析06Spark SQL與DataFrame07深入Spark Streaming08Spark MLlib與機(jī)器學(xué)習(xí)09GraphX與SparkR10spark項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)11scala編程12Python編程第七階段Storm實(shí)時(shí)開發(fā)01storm簡(jiǎn)介與基本知識(shí)02拓?fù)湓斀馀c組件詳解03Hadoop分布式系統(tǒng)04spout詳解與bolt詳解05zookeeper詳解06storm安裝與集群搭建07storm-starter詳解08開源數(shù)據(jù)庫(kù)HBase09trident詳解第八階段項(xiàng)目案例01模擬雙11購(gòu)物平臺(tái)02前端工程化與模塊化應(yīng)用主要都講這些內(nèi)容！
嘎嘎希爾
以下介紹的課程主要針對(duì)零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)工程師每個(gè)階段進(jìn)行通俗易懂簡(jiǎn)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(yè)基礎(chǔ)(HTML+CSS)1. 難易程度：一顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)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(yè)面的設(shè)計(jì)制作方式等4. 描述如下：從技術(shù)層面來(lái)說(shuō)，該階段使用的技術(shù)代碼很簡(jiǎn)單、易于學(xué)習(xí)、方便理解。從后期課程層來(lái)說(shuō)，因?yàn)槲覀冎攸c(diǎn)是大數(shù)據(jù)，但前期需要鍛煉編程技術(shù)與思維。經(jīng)過(guò)我們多年開發(fā)和授課的項(xiàng)目經(jīng)理分析，滿足這兩點(diǎn)，目前市場(chǎng)上最好理解和掌握的技術(shù)是J2EE，但J2EE又離不開頁(yè)面技術(shù)。所以第一階段我們的重點(diǎn)是頁(yè)面技術(shù)。采用市場(chǎng)上主流的HTMl+CSS。二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb1. 難易程度：兩顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：java基礎(chǔ)語(yǔ)法、java面向?qū)ο?類、對(duì)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(yǔ)句操作、多表查詢、子查詢、存儲(chǔ)過(guò)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(jì)模式4. 描述如下：稱為Java基礎(chǔ)，由淺入深的技術(shù)點(diǎn)、真實(shí)商業(yè)項(xiàng)目模塊分析、多種存儲(chǔ)方式的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。該階段是前四個(gè)階段最最重要的階段，因?yàn)楹竺嫠须A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(duì)開發(fā)、產(chǎn)出具有前后臺(tái)(第一階段技術(shù)+第二階段的技術(shù)綜合應(yīng)用)的真實(shí)項(xiàng)目。三、 第三階段：前端框架1. 難易程序：兩星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)：64課時(shí)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(gè)階段的基礎(chǔ)上化靜為動(dòng)，可以實(shí)現(xiàn)讓我們網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容更加的豐富，當(dāng)然如果從市場(chǎng)人員層面來(lái)說(shuō)，有專業(yè)的前端設(shè)計(jì)人員，我們?cè)O(shè)計(jì)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(jì)能力。同時(shí)我們也將第二階段的高級(jí)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(jí)開發(fā)框架1. 難易程序：三顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)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(gè)JAVA課程比作一個(gè)糕點(diǎn)店，那前面三個(gè)階段可以做出一個(gè)武大郎燒餅(因?yàn)槭羌兪止?太麻煩)，而學(xué)習(xí)框架是可以開一個(gè)星巴克(高科技設(shè)備-省時(shí)省力)。從J2EE開發(fā)工程師的任職要求來(lái)說(shuō)，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(chǎng)(市場(chǎng)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(shí)的商業(yè)項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)。需求文檔、概要設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、源碼測(cè)試、部署、安裝手冊(cè)等都會(huì)進(jìn)行講解。五、 第五階段： 初識(shí)大數(shù)據(jù)1. 難易程度：三顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)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(chǎng)景，如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)庫(kù)，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(jiǎn)單的SHELL、java訪問(wèn)hadoop)、HDFS(簡(jiǎn)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(jì)算過(guò)程、Java操作MapReduce、程序運(yùn)行、日志監(jiān)控)、Hadoop高級(jí)應(yīng)用(YARN框架介紹、配置項(xiàng)與優(yōu)化、CDH簡(jiǎn)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(jì)是為了讓新人能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)有一個(gè)相對(duì)的大概念怎么相對(duì)呢?在前置課程JAVA的學(xué)習(xí)過(guò)后能夠理解程序在單機(jī)的電腦上是如何運(yùn)行的?，F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)呢?大數(shù)據(jù)是將程序運(yùn)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(chǔ)從單機(jī)存儲(chǔ)變?yōu)槎鄼C(jī)器大規(guī)模的集群存儲(chǔ)。(你問(wèn)我什么是集群?好，我有一大鍋飯，我一個(gè)人可以吃完，但是要很久，現(xiàn)在我叫大家一起吃。一個(gè)人的時(shí)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(chǔ)和大數(shù)據(jù)處理所以在這個(gè)階段中呢，我們課程設(shè)計(jì)了大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)：HADOOP大數(shù)據(jù)的運(yùn)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(kù)1. 難易程度：四顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Hive入門(Hive簡(jiǎn)介、Hive使用場(chǎng)景、環(huán)境搭建、架構(gòu)說(shuō)明、工作機(jī)制)、Hive Shell編程(建表、查詢語(yǔ)句、分區(qū)與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級(jí)應(yīng)用(DISTINCT實(shí)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(guò)濾器)、細(xì)說(shuō)Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡(jiǎn)介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級(jí)特性(讀寫流程、數(shù)據(jù)模型、模式設(shè)計(jì)讀寫熱點(diǎn)、優(yōu)化與配置)4. 描述如下：該階段設(shè)計(jì)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(shí)。簡(jiǎn)化咋們的編寫程序時(shí)間，同時(shí)提高讀取速度。怎么簡(jiǎn)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(cāng)庫(kù)。這里有一個(gè)關(guān)鍵字，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。我知道你要問(wèn)我，所以我先說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)呢用來(lái)做數(shù)據(jù)挖掘分析的，通常是一個(gè)超大的數(shù)據(jù)中心，存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)通常用作實(shí)時(shí)的在線業(yè)務(wù)?？傊?，要基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析數(shù)據(jù)呢速度是相對(duì)較慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，學(xué)習(xí)起來(lái)相對(duì)簡(jiǎn)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(kù)。納悶了，不是學(xué)了一種叫做HIVE的數(shù)據(jù)“倉(cāng)庫(kù)”了么?HIVE是基于MR的所以查詢起來(lái)相當(dāng)慢，HBASE呢基于大數(shù)據(jù)可以做到實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)查詢。一個(gè)主分析，另一個(gè)主查詢七、 第七階段：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集1. 難易程序：四顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)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(duì)列、應(yīng)用場(chǎng)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(jí)使用(java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項(xiàng)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(jì)思想、應(yīng)用場(chǎng)景、處理過(guò)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(xiàng)目)、KAFKA異步發(fā)送與批量發(fā)送時(shí)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(lái)源是基于已經(jīng)存在的大規(guī)模數(shù)據(jù)集來(lái)做的，數(shù)據(jù)處理與分析過(guò)后的結(jié)果是存在一定延時(shí)的，通常處理的數(shù)據(jù)為前一天的數(shù)據(jù)。舉例場(chǎng)景：網(wǎng)站防盜鏈，客戶賬戶異常，實(shí)時(shí)征信，遇到這些場(chǎng)景基于前一天的數(shù)據(jù)分析出來(lái)過(guò)后呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集與分析。主要包括了：FLUME實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，采集的來(lái)源支持非常廣泛，KAFKA數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)接收與發(fā)送，STORM實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理秒級(jí)別八、 第八階段：SPARK數(shù)據(jù)分析1. 難易程序：五顆星2. 課時(shí)量(技術(shù)知識(shí)點(diǎn)+階段項(xiàng)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(yùn)算符、控制語(yǔ)句、基礎(chǔ)函數(shù))、SCALA進(jìn)階(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類、對(duì)象、特質(zhì)、模式匹配、正則表達(dá)式)、SCALA高級(jí)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(yùn)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(jí)編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機(jī)器學(xué)習(xí))、SPARK高級(jí)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(jí)特性4. 描述如下：同樣先說(shuō)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(duì)來(lái)說(shuō)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(jì)算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產(chǎn)品，怎么替代呢? 先說(shuō)他們的運(yùn)行機(jī)制，HADOOP基于磁盤存儲(chǔ)分析，而SPARK基于內(nèi)存分析。我這么說(shuō)你可能不懂，再形象一點(diǎn)，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(yǔ)言開發(fā)的，當(dāng)然對(duì)SCALA支持最好，所以課程中先學(xué)習(xí)SCALA開發(fā)語(yǔ)言。在科多大數(shù)據(jù)課程的設(shè)計(jì)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(gè)完整的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目流程，一環(huán)扣一環(huán)。比如從歷史數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實(shí)的項(xiàng)目中都是相互依賴存在的。
奇異果香
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信息平臺(tái)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐綜合分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合信息系統(tǒng)、決策支持等理論，從背景趨勢(shì)、體系框架、理論方法、決策分析、應(yīng)用現(xiàn)狀等方面，全面、詳細(xì)地對(duì)交通物流大數(shù)據(jù)決策分析體系進(jìn)行了系統(tǒng)介紹。
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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(yè)基礎(chǔ)1、學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁(yè)制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性2、學(xué)習(xí)HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作3、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式4、通過(guò)CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁(yè)面布局更加美觀5、復(fù)習(xí)所有知識(shí)、完成項(xiàng)目布置第二階段：JavaSE+JavaWeb1、掌握J(rèn)AVASE基礎(chǔ)語(yǔ)法2、掌握J(rèn)AVASE面向?qū)ο笫褂?、掌握J(rèn)AVASEAPI常見操作類使用并靈活應(yīng)用4、熟練掌握MYSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，SQL語(yǔ)句5、熟練使用JDBC完成數(shù)據(jù)庫(kù)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) + 擴(kuò)充知識(shí)：人事管理系統(tǒng)第三階段：前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握J(rèn)query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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)+擴(kuò)充知識(shí)：項(xiàng)目案例實(shí)戰(zhàn)POI基本使用和通過(guò)注解封裝Excel、druid連接池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)聽,日志Log4j/Slf4j第四階段：企業(yè)級(jí)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：內(nèi)容管理系統(tǒng)系統(tǒng)、項(xiàng)目管理平臺(tái)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(jì)384課時(shí)，合計(jì)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(jì)劃介紹、大數(shù)據(jù)環(huán)境準(zhǔn)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(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第七階段：Maven課程體系Maven初識(shí):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(shí)戰(zhàn)訓(xùn)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(cuò)與備份機(jī)制、HdfsHA高可用與Federation聯(lián)邦、Hdfs訪問(wèn)API接口詳解、HDFS實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練、HDFS階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第九階段：MapReduce課程體系MapReduce深入剖析:執(zhí)行過(guò)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(jìn)階、MapReduc階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)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(biāo)結(jié)構(gòu)訪問(wèn)場(chǎng)景、HBase深入剖析:合并分裂數(shù)據(jù)定位、Hbase訪問(wèn)Shell接口、Hbase訪問(wèn)API接口、HbaseRowkey設(shè)計(jì)、Hbase實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十二階段：MongoDB課程體系MongoDB精講:原理概念模型場(chǎng)景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練、MongoDB階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)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(yè)與排序、Redis階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十四階段：Scala課程體系Scala入門:介紹環(huán)境搭建第1個(gè)Scala程序、Scala流程控制、異常處理、Scala數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、Scala函數(shù)基礎(chǔ)、Scala常規(guī)函數(shù)、Scala集合類、Scala類、Scala對(duì)象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)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(fèi)API、Kafka階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)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(jiǎn)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(cuò)容災(zāi)、SparkMllib 解析與實(shí)戰(zhàn)、SparkGraphX 解析與實(shí)戰(zhàn)第十七階段：Hive課程提體系體系結(jié)構(gòu)機(jī)制場(chǎng)景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業(yè)與實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十八階段：企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1、基于美團(tuán)網(wǎng)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺(tái)2、移動(dòng)基站信號(hào)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)3、大規(guī)模設(shè)備運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)4、基 于互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的輿情大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目以上大數(shù)據(jù)部分共計(jì)學(xué)習(xí)656課時(shí)，合計(jì)82天！0基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程共計(jì)學(xué)習(xí)130天。以上是大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)內(nèi)容，加米谷是線下面授小班教學(xué)！
陽(yáng)光靖好
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)
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愛思晴兒
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(lái)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(lái)說(shuō)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(lái)緩沖，而這方面最為流行和應(yīng)用最為廣泛的無(wú)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(guò)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(yǔ)言的查詢語(yǔ)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(yǔ)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(wú)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(lái)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(lái)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(lái)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(yǔ)，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(yǔ)。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(lái)。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(yǔ)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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大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁(yè)制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式、通過(guò)CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁(yè)面布局更加美觀、 ... 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些?目前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程需要學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁(yè)制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性、HTML表格、表單的設(shè)計(jì)與制作、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁(yè)的樣式、通過(guò)CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁(yè)面布局更加美觀、復(fù)習(xí)所有知識(shí)、完成項(xiàng)目布置等。 除此之外大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程有哪些? 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第一部分：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語(yǔ)言基礎(chǔ)方面 1、Java語(yǔ)言基礎(chǔ) Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類 2、 HTML、CSS與Java PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁(yè)面布局、原生Java交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用 3、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第二部分： Linux&Hadoop生態(tài)體系 Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第三部分：分布式計(jì)算框架和Spark&Strom生態(tài)體系 1、分布式計(jì)算框架 Python編程語(yǔ)言、Scala編程語(yǔ)言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)() 2、storm技術(shù)架構(gòu)體系 Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第四部分：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目) 數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用 大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)課程第五部分：大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能) Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí) 1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識(shí)別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析
夕陽(yáng)下看晚霞
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