干部培训方案定制
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据的5个“V”,或者说特点有五层面:
第一,数据体量巨大
从TB级别,跃升到PB级别。
第二,数据类型繁多
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三,价值密度低
以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,处理速度快
1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
参加大数据开发培训需要掌握以下几个方向的内容。
阶段一:JavaSE基础核心
1、深入理解Java面向对象思想
2、掌握开发中常用基础API
3、熟练使用集合框架、IO流、异常
4、能够基于JDK8开发
阶段二:Hadoop生态体系架构
1、Linux系统的安装和操作
2、熟练掌握Shell脚本语法
3、Idea、Maven等开发工具的使用
4、Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析,以及API的熟练使用
5、Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优
6、Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应
阶段三:Spark生态体系架构
1、Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解(包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等)、Spark的企业级调优策略
2、DophineScheduler的安装部署,熟练使用进行工作流的调度执行
3、了解数据仓库建模理论,充分熟悉电商行业数据分析指标体系,快速掌握多种大数据技术框架,了解认识多种数据仓库技术模块
4、HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化
5、开发工具Git&Git Hub的熟练使用
6、Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握
7、ElasticSearch的入门安装部署及调优
8、充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路,以及标签的设计流程及应用,初步了解机器学习算法
9、独立构建功能完全的企业级离线数据仓库项目,提升实战开发能力,加强对离线数据仓库各功能模块的理解认知,实现多种企业实战需求,累积项目性能调优经验
阶段四:Flink生态体系架构
1、熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想,熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据,熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等
2、使用Flink搭建实时数仓项目,熟练使用Flink框架分析计算各种指标
3、ClickHouse安装、使用及调优
4、项目实战。贴近大数据的实际处理场景,多维度设计实战项目,能够更广泛的掌握大数据需求解决方案,全流程参与项目打造,短时间提高学生的实战水平,对各个常用框架加强认知,迅速累积实战经验
5、可选掌握推荐和机器学习项目,熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等
6、采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目,熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案
阶段五:就业指导
1、从技术和项目两个角度按照企业面试、
2、熟悉CDH在生产环境中的使用
3、简历指导
以上为大数据培训所要掌握的内容,当然也可以尝试自学的。
安徽大数据网络工程技术是2014-03-14在安徽省合肥市包河区注册成立的有限责任(自然人独资),注册地址位于合肥市包河区芜湖路275号26幢103室。
安徽大数据网络工程技术的统一社会信用代码/注册号是913401000952173088,企业法人田壮壮,目前企业处于开业状态。
安徽大数据网络工程技术的经营范围是:网站建设与网页设计服务;软件开发、销售;互联网信息咨询;房地产中介服务及咨询;文化活动策划;会展策划及服务;人才培训;企业孵化管理;商务信息咨询;企业管理咨询。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)。在安徽省,相近经营范围的总注册资本为89380万元,主要资本集中在 100-1000万 和 1000-5000万 规模的企业中,共224家。本省范围内,当前企业的注册资本属于良好。
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