技術(shù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)
lilyran0910
一心不二
參加大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)需要掌握以下幾個方向的內(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)級調(diào)優(yōu)
6、Zookeeper的內(nèi)部原理、選舉機制以及大數(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、任務(wù)劃分調(diào)度、內(nèi)存管理等）、Spark的企業(yè)級調(diào)優(yōu)策略
2、DophineScheduler的安裝部署，熟練使用進行工作流的調(diào)度執(zhí)行
3、了解數(shù)據(jù)倉庫建模理論，充分熟悉電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析指標體系，快速掌握多種大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，了解認識多種數(shù)據(jù)倉庫技術(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的搭建及使用、用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計思路，以及標簽的設(shè)計流程及應(yīng)用，初步了解機器學(xué)習(xí)算法
9、獨立構(gòu)建功能完全的企業(yè)級離線數(shù)據(jù)倉庫項目，提升實戰(zhàn)開發(fā)能力，加強對離線數(shù)據(jù)倉庫各功能模塊的理解認知，實現(xiàn)多種企業(yè)實戰(zhàn)需求，累積項目性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗
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搭建實時數(shù)倉項目，熟練使用Flink框架分析計算各種指標
3、ClickHouse安裝、使用及調(diào)優(yōu)
4、項目實戰(zhàn)。貼近大數(shù)據(jù)的實際處理場景，多維度設(shè)計實戰(zhàn)項目，能夠更廣泛的掌握大數(shù)據(jù)需求解決方案，全流程參與項目打造，短時間提高學(xué)生的實戰(zhàn)水平，對各個常用框架加強認知，迅速累積實戰(zhàn)經(jīng)驗
5、可選掌握推薦和機器學(xué)習(xí)項目，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、采用阿里云平臺全套大數(shù)據(jù)產(chǎn)品重構(gòu)電商項目，熟悉離線數(shù)倉、實時指標的阿里云解決方案
階段五：就業(yè)指導(dǎo)
1、從技術(shù)和項目兩個角度按照企業(yè)面試、
2、熟悉CDH在生產(chǎn)環(huán)境中的使用
3、簡歷指導(dǎo)
以上為大數(shù)據(jù)培訓(xùn)所要掌握的內(nèi)容，當然也可以嘗試自學(xué)的。
angelwhere？
大數(shù)據(jù)是現(xiàn)今發(fā)展的一大趨勢，就業(yè)前景廣闊，工資報酬較好，是很多人選擇這個崗位的原因之一。大數(shù)據(jù)體系龐大，包括的知識很多，學(xué)習(xí)有一定難度。對于零基礎(chǔ)小白來說，大數(shù)據(jù)線下培訓(xùn)學(xué)習(xí)時間5-6個月，如果按照加米谷的安排來學(xué)習(xí)大約要150天左右。如果你有扎實的Java基礎(chǔ)，可能就可以省去前期的時間，直接學(xué)習(xí)后面的大數(shù)據(jù)內(nèi)容，這樣差不多需要3個月左右。
學(xué)習(xí)費用1w-3w不等，從拉勾網(wǎng)上查詢的大數(shù)據(jù)人才的招聘信息，目前對于沒有工作經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)人才的薪資也在1萬左右，攜程、滴滴、百度等大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在招聘大數(shù)據(jù)人才。
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優(yōu)就業(yè)大數(shù)據(jù)內(nèi)容主要講了Java基礎(chǔ)、JavaEE核心、Hadoop生態(tài)體系、Spark生態(tài)體系、機器學(xué)習(xí)等知識。所以學(xué)完后學(xué)員可以找的工作主要有：大數(shù)據(jù)運維師、大數(shù)據(jù)開發(fā)師、Hadoop開發(fā)工程師、Spark開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)挖掘師等工作崗位。
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一般零基礎(chǔ)小伙伴在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)知識，培訓(xùn)班事先會通過面試的方式對小伙伴做一個初步的了解，然后通過考試來檢測小伙伴到底適不適合學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)，而且還會給小伙伴推薦比較適合學(xué)習(xí)的編程技術(shù)，增加成功學(xué)習(xí)編程技術(shù)的概率。
零基礎(chǔ)小伙伴一般在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)時，需要學(xué)習(xí)一些java、Python等編程基礎(chǔ)知識包括算法、框架等知識，在后續(xù)過程中是需要學(xué)習(xí)Linux系統(tǒng)操作、學(xué)習(xí)搭建Hadoop平臺和Spark平臺等大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)技術(shù)知識。
在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)知識，除了學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)知識之外，還需要練習(xí)一些企業(yè)級項目實戰(zhàn)案例，讓小伙伴在學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)知識的同時，積累更多的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，鍛煉學(xué)習(xí)在公司項目實戰(zhàn)中解決問題的方法。
一般情況下，在尚 gui 谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班系統(tǒng)學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)知識的培訓(xùn)周期是5-6個月的時間，培訓(xùn)結(jié)束之后，能夠達到初級開發(fā)工程師的技術(shù)水平，不過小伙伴在選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班的時候，一定要選擇適合自己的，靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班來學(xué)習(xí)。
陳果果122
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：實時數(shù)據(jù)采集的一個開源框架，它是Cloudera提供的一個高可用用的、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的頂級子項目。使用Flume可以收集諸如日志、時間等數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)集中存儲起來供下游使用(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)一處理提供一個可擴展的、高容錯的簡單方案)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，因此實時平臺架構(gòu)都會用一個消息中間件來緩沖，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)的一個分布式消息系統(tǒng)，以其可以水平擴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是一個基于分布式的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，特點是速度快、可擴展且持久。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公司的核心計算模型，它將運行于大規(guī)模集群上的復(fù)雜并行計算過程高度抽象為兩個函數(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)人員即使不會任何的分布式編程知識，也能將自己的程序運行在分布式系統(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進一步將處理和分析大數(shù)據(jù)的能力賦予了實際的數(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)并貢獻給Hadoop開源社區(qū)的，是一個建立在Hadoop體系結(jié)構(gòu)上的一層SQL抽象。Hive提供了一些對Hadoop文件中數(shù)據(jù)集進行處理、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實際上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一個MapReduce可執(zhí)行計劃，并按照該計劃生產(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算和DAG(有限無環(huán)圖)計算。由于Spark具有可伸縮、基于內(nèi)存計算能特點，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實驗室)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，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還有用于處理實時數(shù)據(jù)的流計算框架Spark Streaming,其基本原理是將實時流數(shù)據(jù)分成小的時間片段(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數(shù)據(jù)。
Storm：MapReduce、Hive和Spark是離線和準實時數(shù)據(jù)處理的主要工具，而Storm是實時處理數(shù)據(jù)的。
Storm是Twitter開源的一個類似于Hadoop的實時數(shù)據(jù)處理框架。Storm對于實時計算的意義相當于Hadoop對于批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語，使對數(shù)據(jù)進行批處理變得非常簡單和優(yōu)美。同樣，Storm也對數(shù)據(jù)的實時計算提供了簡單的Spout和Bolt原語。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面運行的是MapReduce的Job,而在Storm上面運行的是Topology(拓撲)。
Storm拓撲任務(wù)和Hadoop MapReduce任務(wù)一個非常關(guān)鍵的區(qū)別在于：1個MapReduce Job最終會結(jié)束，而一個Topology永遠運行(除非顯示的殺掉它)，所以實際上Storm等實時任務(wù)的資源使用相比離線MapReduce任務(wù)等要大很多，因為離線任務(wù)運行完就釋放掉所使用的計算、內(nèi)存等資源，而Storm等實時任務(wù)必須一直占有直到被顯式的殺掉。Storm具有低延遲、分布式、可擴展、高容錯等特性，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)是實時處理、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)和實時流計算任務(wù)一般被認為是兩種不同的任務(wù)，一個數(shù)據(jù)項目一般會被設(shè)計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是一個同時面向分布式實時流處理和批量數(shù)據(jù)處理的開源數(shù)據(jù)平臺，它能基于同一個Flink運行時(Flink Runtime),提供支持流處理和批處理兩種類型應(yīng)用的功能。Flink在實現(xiàn)流處理和批處理時，與傳統(tǒng)的一些方案完全不同，它從另一個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€Flink運行時，F(xiàn)link分別提供了流處理和批處理API，而這兩種API也是實現(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)處理范式和標準。Apache Beam項目重點在于數(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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chenmingzhu
想到參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)知識，我們小伙伴比較關(guān)心的就是培訓(xùn)時間和培訓(xùn)費用的問題。在這里我想說的是：在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)市場對于培訓(xùn)費用并沒有一個標準的收費標準，不同的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班，由于培訓(xùn)模式、培訓(xùn)成本的不同，相應(yīng)的收取的培訓(xùn)費用不同，有高有低，小伙伴在選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班的時候，培訓(xùn)費用是其中一個因素，但并不是重要的選擇因素，其重要因素還是培訓(xùn)課程內(nèi)容的性價比。一般比較靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班培訓(xùn)費用大約在2W左右，其培訓(xùn)周期是5-6個月的時間。小伙伴在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班進行學(xué)習(xí)開發(fā)技術(shù)知識的時候，自己要根據(jù)培訓(xùn)班課程內(nèi)容來制定適合自己的學(xué)習(xí)計劃，要根據(jù)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班課程內(nèi)容的學(xué)習(xí)來完成自己每天定制的學(xué)習(xí)計劃，這是其一。其二呢，就是小伙伴不要只學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論知識，還需要結(jié)合相應(yīng)的項目實戰(zhàn)案例去練習(xí)深入理解大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)知識。這樣理論實踐互相兼顧，可以鍛煉小伙伴在項目開發(fā)過程中解決問題的能力，而且還能在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)知識的過程中，積累更多的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗。
wanguofang
零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的話要4、5個月的時間，至于學(xué)不學(xué)的會，就看個人學(xué)習(xí)理解能力了，我大學(xué)學(xué)的也不是相關(guān)專業(yè)，在光環(huán)大數(shù)據(jù)也是從零基礎(chǔ)開始學(xué)的，沒錯，大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)的東西是很多，也存在一定的困難，但是只要你能認真地學(xué)，遇到困難及時解決，并堅持下來，是沒問題的，好不好學(xué)別人都能學(xué)會，能不能把它學(xué)會就看你了，誰也幫不了你~
我是豆豆豆逗
在國內(nèi)，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位主要分為以下幾類：數(shù)據(jù)分析師：運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義，需要業(yè)務(wù)理解和工具應(yīng)用能力數(shù)據(jù)挖掘師/算法工程師：數(shù)據(jù)建模、機器學(xué)習(xí)和算法實現(xiàn)，需要業(yè)務(wù)理解、熟悉算法和精通計算機編程大數(shù)據(jù)工程師：運用編程語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)管道開發(fā)，需要計算機編程能力數(shù)據(jù)架構(gòu)師：高級算法設(shè)計與優(yōu)化;數(shù)據(jù)相關(guān)系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化，有垂直行業(yè)經(jīng)驗最佳，需要平臺級開發(fā)和架構(gòu)設(shè)計能力
筱曉魚T3Y
參加大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)需要什么基礎(chǔ)？想進行大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)的人會有這樣的困惑，接下來就來為大家介紹一下，一起來看看吧。1、有大數(shù)據(jù)相關(guān)的基礎(chǔ)科目大數(shù)據(jù)技術(shù)綜合性較強，學(xué)習(xí)起來有難度。需要有Java、數(shù)學(xué)、Linux系統(tǒng)等基礎(chǔ)，如果是計算機相關(guān)專業(yè)、數(shù)學(xué)專業(yè)以及統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的背景當然更好，只要經(jīng)過系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，必然會成為一名出色的大數(shù)據(jù)工程師。2、需要有邏輯思維能力大數(shù)據(jù)技術(shù)需要有很強的邏輯思維能力，如果有邏輯思維能力，可以在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程的學(xué)習(xí)中游刃有余。3、基礎(chǔ)弱可以通過努力增強技術(shù)能力如果沒有基礎(chǔ)也可以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，那就要付出比別人多一點的努力。基礎(chǔ)不好的話，可以參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，培訓(xùn)時間一般在學(xué)習(xí)3-6個月。大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)學(xué)什么1、Java語言基礎(chǔ)：JAVA作為編程語言，使用是很廣泛的，大數(shù)據(jù)開發(fā)主要是基于JAVA，作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)語言很合適。Java語言基礎(chǔ)包括Java開發(fā)介紹、Java語言基礎(chǔ)、Eclipse開發(fā)工具等。2、Linux系統(tǒng)和Hadoop生態(tài)體系：大數(shù)據(jù)的開發(fā)的框架是搭建在Linux系統(tǒng)上面的，所以要熟悉Linux開發(fā)環(huán)境。而Hadoop是一個大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)，它能搭建大型數(shù)據(jù)倉庫，PB級別數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析、統(tǒng)計等業(yè)務(wù)。還需要了解數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。以上就是為大家介紹了參加大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)需要什么基礎(chǔ)？希望對大家有所幫助。
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