成都大數(shù)據(jù)課程培訓班

大數(shù)據(jù)課程培訓班

大數(shù)據(jù)開發(fā)前景
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)
借助于大數(shù)據(jù)技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
金融行業(yè)
大數(shù)據(jù)在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創(chuàng)新領域發(fā)揮重大作用。
娛樂行業(yè)
哪種題財?shù)挠耙曌髌犯�具價值，明星流量關注群體等數(shù)據(jù)分析。
物流行業(yè)
利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化物流網(wǎng)絡，提高物流效率，降低物流成本。
安全領域
大數(shù)據(jù)技術構建起強大的國家安全保障體系，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)抵御網(wǎng)絡攻擊。
電商行業(yè)
利用數(shù)據(jù)挖掘來了解客戶的內(nèi)在需求，消費群體消費能力，及客戶體驗的不足等等。
能源行業(yè)
利用大數(shù)據(jù)技術分析用戶用電模式，合理設計電力需求響應系統(tǒng)，確保電網(wǎng)運行安全。
汽車行業(yè)
利用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術的無人駕駛汽車，未來將走入我們的生活。
生物醫(yī)學
大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)流行病預測、智慧醫(yī)療、健康管理，解讀DNA,了解更多的生命奧秘。
餐飲行業(yè)
利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)餐飲O2O模式，徹底改變傳統(tǒng)餐飲經(jīng)營方式。
課程安排
Java階段課程
Java基礎（完全可以從0開始學習）
Java語言基礎、面向對象、常用API、多線程、集合框架、IO操作、網(wǎng)絡編程、反射內(nèi)省等。
前端技術和JavaWeb
前端技術基礎、MySQL、Oracle、JDBC、HTTP、Tomcat、JavaWeb基礎等。
企業(yè)框架技術
SQL加強及優(yōu)化、MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Shiro框架、Maven技術、UML設計、GIT和SVN工具、Linux等。
互聯(lián)網(wǎng)高薪技能
Spring Boot框架、Dubbo框架、Zookeeper框架、ActiveMQ框架、Kafka框架、ElasticSearch框架、RESTful技術、Redis技術、Nginx技術、Docker技術、Gradle技術、Groovy語言、Web攻防、微服務架構、大型Web應用架構設計及優(yōu)化等。
互聯(lián)網(wǎng)項目
1、入門級數(shù)據(jù)量項目（數(shù)據(jù)量GB級別）2、次級大數(shù)據(jù)項目（數(shù)據(jù)量TB級別）
大數(shù)據(jù)階段課程
Hadoop離線計算
大數(shù)據(jù)概述和Hadoop環(huán)境安裝
云計算和分布式、大數(shù)據(jù)應用場景、分布式文件系統(tǒng)設計原理、Hadoop集群環(huán)境的安裝、HDFS的基本操作(命令行)、HDFS的配置文件的核心相關參數(shù)。
HDFS原理和應用
HDFS原理分析、HDFS工作流程分析、訪問HDFS、分布式日志采集案例。
MapReduce和Yarn
MapReducer原理分析、MapReducer的算法模型、MapReduce和Yarn集群的配置、Yarn模型的運行管理機制、MapReduce的本地運行模式。
MapReduce編程案例
流量統(tǒng)計、匯總排序、訂單分組topN、線段重疊統(tǒng)計、電影評分的topN、倒排索引、JOIN算法、MapReduce分布式啟動運行流程、MapReduce數(shù)據(jù)處理流程、數(shù)據(jù)傾斜。
Hadoop架構和源碼分析
數(shù)據(jù)倉庫
Hive
Hive核心工作機制、Hive的安裝和運行、Hive的DDL操作、SQL語法加強。
Hive加強
Hive數(shù)據(jù)類型、單行函數(shù)、聚合函數(shù)和表生成函數(shù)、Hive案例、窗口函數(shù)、Hive自定義函數(shù)等。
Hadoop生態(tài)圈組件
Flume工作機制、Flume安裝和配置、Flume攔截器、Flume高可用、日志采集分類匯總、Sqoop工作機制、Sqoop的安裝部署、Sqoop的導入導出案例案例、Azkaban的工作流調度器介紹、Azkaban的安裝部署和使用配置等。
HBASE
HBASE概述和核心特點、HBASE工作原理、HBASE的集群部署、shell客戶端的基本操作、Java操作HBASE、HBASE讀寫操作和流程等。
Storm實時計算
Storm編程入門
Storm概述和原理、Storm的本地和集群模式、Storm的核心組件詳解、Storm的并行運算和分組運算、Storm集群執(zhí)行過程分析，Storm案例。
Storm架構和源碼分析
Storm核心機制
Ack機制概述、Storm通信機制、Storm數(shù)據(jù)分發(fā)機制。
消息中間件Kafka的使用
KafKa概述和原理、KafKa的集群環(huán)境部署、KafKa的生產(chǎn)者和消費者、KafKa分組策略、KafKa配置詳解。
Scala語言
Scala語言基礎、Scala函數(shù)和方法、Scala數(shù)據(jù)結構、Scala面向對象、隱式參數(shù)、隱式參數(shù)類型轉換、泛型、視圖界定、上下文界定、Akka的RPC通信框架等。
Spark內(nèi)存計算
Spark入門
Spark原理、Spark架構分析、Spark集群安裝、Spark-shell單機和集群、Spark任務執(zhí)行流程、Spark程序調試。
Spark RDD
RDD運行架構、Transformation操作API、RDD分區(qū)數(shù)據(jù)的讀取、Action操作API、Spark編程案例、自定義排序、Stage切分、Spark整體執(zhí)行流程。
Spark SQL
Spark SQL原理、Spark SQL應用場景、Spark SQL性能分析、Spark SQL的案例、Spark SQL函數(shù)。
Spark Streaming
Stream運行架構、SparkStream工作原理、Spark Stream和KafKa整合、Spark Stream和Redis的整合等。
Spark架構和源碼分析
大數(shù)據(jù)項目
大型日志采集系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)綜合項目
Java+大數(shù)據(jù)授課優(yōu)勢
原因一
在企業(yè)中做大數(shù)據(jù)開發(fā)要求必須熟練掌握Java，必須擁有多年Java開發(fā)經(jīng)驗。
原因二
大數(shù)據(jù)中很多技術都基于Java虛擬機（JVM），如果不懂Java，不能很好運用Java，是沒法做好大數(shù)據(jù)開發(fā)。
原因三

大數(shù)據(jù)中的Hadoop是采用Java語言開發(fā)的，不熟悉Java，如何深入研究Hadoop。
原因四
大數(shù)據(jù)中的Spark采用Scala語言實現(xiàn)，而Scala語言是Java后代語言，和Java很像，同時也是基于JVM。
原因五
沒有基本的開發(fā)思維和項目經(jīng)驗，談何大數(shù)據(jù)開發(fā)？連基礎的小規(guī)模數(shù)據(jù)量項目都不能搞定，怎么搞大數(shù)據(jù)項目？連爬都不會，就想飛？
原因六

某些機構零基礎學員入學，只教Java基礎，沒有任何項目經(jīng)驗和開發(fā)思維，就開始學大數(shù)據(jù)，無法領悟什么是數(shù)據(jù)量和項目經(jīng)驗，更多學的只是大數(shù)據(jù)的基本配置。