干部培训方案定制
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。
云计算大数据培训这一块的话,只有两种方式可以去学习,其中一种是自学,那么自学的话,自己要给自己编一个大纲和一个进程,也就意味着自己要学什么学什么内容,以及未来的就业方向,要比较明白和清楚。第二种就是通过相关的培训机构去学习相关的云计算和大数据之间的关联,那么他们是有一个老师,也就是导师,在前面引导着你去学习哪些内容?最终可能会推荐你去就业,或者是满足你想要学习的内容。
简单来讲是学习Java、数据结构、关系型数据库、linux系统操作、hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算以及实操课程。复杂的话,就是每个大的知识点里都包含着很多小的知识点,这可以参考(青牛的课程)。
1.端正自己的学习心态
小伙伴想要学好大数据开发技术知识,一个良好的学习心态是必须的,不要遇到困难就退缩,只要你付出努力就会收获回报。而且现在市面上有很多大数据培训机构的课程都是零基础教学的,完全是针对没有基础的小伙伴方便学习,选择一个比较靠谱的大数据培训机构进行学习,加上自身的不懈努力,相信小伙伴肯定会学会的。
2.大数据技术是什么
简单来说,从大量的数据中提取高价值的挖掘技术。从广义的角度说,就是根据特定目标,从数据收集与存储,数据筛选,算法分析与预测,数据分析结果展示,以辅助作出最正确的抉择,其数据级别通常在PB以上,复杂程度前所未有。
3.选择适合自己的学习方式
小伙伴在选择学习大数据开发技术知识的过程中,一定要选择适合自己的学习方式,不同的学习方式最终的学习结果是不同的。由于大数据开发技术所涵盖的编程技术知识体系比较庞大,所以我建议小伙伴选择一家比较靠谱的大数据培训机构进行系统的学习。在大数据培训班不仅有比较系统的培训课程,还有较多的项目实战案例,让小伙伴通过项目实战案例练习,积累一定的开发实战经验,可以深入的学习大数据开发技术知识,同时,可以锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力。
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