成都大數(shù)據(jù)課程專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)

潮流技能 顛覆性課程
拒絕用老掉牙的淘汰項(xiàng)目練手 要做就做前沿
覆蓋大數(shù)據(jù)行業(yè)主流技術(shù)崗位，課程半年升級(jí)一次，緊跟市場(chǎng)與企業(yè)步伐
一、大數(shù)據(jù)入門(mén)基礎(chǔ)課程
1.JavaSE 
2.MySQL 
3.JDBC
4.Linux
5.shell
6.HTML 
7.CSS 
8.JavaScript 
9.JSP 
10.Servlet
二、大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ)
1.大數(shù)據(jù)概論 
2.Hadoop框架 
3.HDFS分布式文件系統(tǒng) 
4.MapReduce計(jì)算模型 
5.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
三、大數(shù)據(jù)離線(xiàn)分析
1.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 
2.Sqoop ETL工具 
3.Azkaban工作流引擎 
4.Ooize 
5.Impala 
6.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
四、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算
1.Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng) 
2.HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù) 
3.Redis數(shù)據(jù)庫(kù) 
4.mogDB數(shù)據(jù)庫(kù) 
5.Kudu列式存儲(chǔ)系統(tǒng) 
6.Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái) 
7.Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng) 
8.Flume海量日志采集系統(tǒng) 
9.全真實(shí)訓(xùn)綜合項(xiàng)目
五、Spark數(shù)據(jù)計(jì)算
1.Scala 
2.Spark 
3RDD 
4.Spark SQL 
5. Streaming 
6. Mahout 
7.MLlib 
8.GraphX 
9.Spark R 
10.Python 
11.Alluxio 
12.Python爬蟲(chóng) 
13.ElasticSearch 
14.Lucene

1.Hadoop基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱(chēng)：搜狗搜索日志分析系統(tǒng)
數(shù)據(jù)體量：5000W+/日
硬件環(huán)境：Hadoop集群 12臺(tái)
軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項(xiàng)目描述：
搜狗每天產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù)，從日志數(shù)據(jù)里面能提取到有用的數(shù)據(jù)包括每個(gè)用戶(hù)的ID、瀏覽次數(shù)、月/日瀏覽頻率、訪(fǎng)問(wèn)源、瀏覽內(nèi)容等等，提取這些內(nèi)容、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析每個(gè)用戶(hù)行為，從而做出有利的決定。
2.大數(shù)據(jù)離線(xiàn)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱(chēng)：新浪微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
日均數(shù)據(jù)體量：3GB+
硬件環(huán)境：Hadoop集群 50臺(tái)
軟件環(huán)境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
項(xiàng)目描述：
此次項(xiàng)目我們需要處理微博產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理得到所需的數(shù)據(jù)，微博擁有大量的用戶(hù)，大量的用戶(hù)潛在的價(jià)值是巨大，怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項(xiàng)目直接的目的，為了能夠?qū)崟r(shí)的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理使用Storm流式計(jì)算系統(tǒng)，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，當(dāng)然這些都是建立在hadoop集群上實(shí)現(xiàn)的，底層的存儲(chǔ)還是HDFS。
3.大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)全真項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱(chēng)：網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號(hào)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目
數(shù)據(jù)體量：每天1000億，每秒峰值100 000
硬件環(huán)境：Hadoop集群 600臺(tái)
軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項(xiàng)目描述：
運(yùn)營(yíng)商骨干網(wǎng)上采集現(xiàn)網(wǎng)流量流向信息，根據(jù)這些原始信息檢測(cè)賬號(hào)是否存在異常，如果多個(gè)終端使用同一個(gè)寬帶賬號(hào)，超過(guò)一定閾值則觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，例如閾值為5時(shí)，同一個(gè)賬號(hào)同時(shí)連接的終端數(shù)量不能超過(guò)該值，如果超過(guò)則報(bào)警。
4.Spark階段項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱(chēng)：京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)
數(shù)據(jù)體量：5000W+/日
硬件環(huán)境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3)
軟件環(huán)境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日處理的數(shù)據(jù)量：3GB
項(xiàng)目描述：
基于京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)--該項(xiàng)目采用了目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常流行的技術(shù)——Spark。本項(xiàng)目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中常用的三個(gè)技術(shù)框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進(jìn)行離線(xiàn)計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開(kāi)發(fā)。實(shí)現(xiàn)了包括:統(tǒng)計(jì)和分析UV、PV、登錄、留存、熱門(mén)商品離線(xiàn)統(tǒng)計(jì)、廣告流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)3個(gè)業(yè)務(wù)模塊。

來(lái)自清華、北大、北航的實(shí)戰(zhàn)講師和上市企業(yè)的骨灰級(jí)大咖授課
根據(jù)企業(yè)需求設(shè)計(jì)課程，并且定期更新，引入新技術(shù)
配備了價(jià)值上百萬(wàn)的開(kāi)發(fā)服務(wù)器，可實(shí)時(shí)感受分布式開(kāi)發(fā)和云計(jì)算等
16小時(shí)老師全程陪伴，不怕學(xué)不會(huì)
線(xiàn)上線(xiàn)下結(jié)合，可以無(wú)縫銜接
學(xué)員管理以人為本，不忘初心，致力培養(yǎng)眼界高、技術(shù)牛、做人好的職場(chǎng)員工