哈爾濱大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

課程級(jí)別：入門(mén)級(jí)

培訓(xùn)周期：4-6個(gè)月

上課時(shí)間：周末班、晚班

班 型：10人/班

上課地點(diǎn)：哈爾濱市南崗區(qū)哈西大街299號(hào)西城紅場(chǎng)B座15層愛(ài)尚實(shí)訓(xùn)

授課對(duì)象：針對(duì)在讀大專(zhuān)、本科學(xué)生、研究生、在職、離職準(zhǔn)備轉(zhuǎn)崗人員等編程愛(ài)好人員

愛(ài)尚特色

闖關(guān)式實(shí)訓(xùn)模式

每天一次項(xiàng)目解讀、每天一次作業(yè)提交，每周一次技術(shù)考評(píng)，每月一次項(xiàng)目答辯，每階段一次闖關(guān)考核，使學(xué)員“畢業(yè)即可上崗，上崗就能勝任”。

企業(yè)化管理方式

以項(xiàng)目組為單位的（10-15人）小班教學(xué)，分配工位、佩戴工牌、指紋考勤、項(xiàng)目管理工具、企業(yè)化開(kāi)發(fā)與測(cè)試環(huán)境配備，資深項(xiàng)目經(jīng)理親自帶隊(duì)。

商業(yè)化項(xiàng)目案例

一線商用實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目，涉及電子商務(wù)、ERP（企業(yè)資源計(jì)劃）、MIS(管理信息系統(tǒng)）、CRM（客戶(hù)關(guān)系管理）、BI（商業(yè)智能）、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。

無(wú)憂的就業(yè)保正

收/退費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)透明合理（每課時(shí)30元），一次收費(fèi)培訓(xùn)至滿(mǎn)意就業(yè)為止，闖關(guān)成功即可推薦就業(yè)（IT行業(yè)對(duì)口就業(yè)），簽署正規(guī)協(xié)議，保正學(xué)員權(quán)益。

哈爾濱愛(ài)尚實(shí)訓(xùn)大數(shù)據(jù)介紹

第易部分java基礎(chǔ)及深化

包括J2SE

J2SE基礎(chǔ)

1、Java環(huán)境搭建，講解程序基本語(yǔ)法、分支結(jié)構(gòu)程序設(shè)計(jì)

2、循環(huán)結(jié)構(gòu)程序設(shè)計(jì)

3、介紹一維數(shù)組、二維數(shù)組的使用，及使用數(shù)組進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的處理。排序算法

4、介紹自定義方法的使用，實(shí)現(xiàn)多方法構(gòu)成程序的模式，查找算法

5、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)

6、講解面向?qū)ο蟮姆庋b和繼承的使用、super、final的使用，及多態(tài)示例

7、講解Java程序中的抽象類(lèi)和接口的使用，多態(tài)的深化、多態(tài)優(yōu)缺點(diǎn)

8、集合使用，集合的體系結(jié)構(gòu)，list、set、map數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)使用

9、Java中的I0操作及文件處理，字節(jié)流、字符流、編碼集

10、異常體系結(jié)構(gòu)、異常處理機(jī)制、自定義異常

11、jdbc操作，數(shù)據(jù)表的增、刪、改、查

12、靜態(tài)使用，包括靜態(tài)變量、靜態(tài)方法、構(gòu)造代碼塊、局部代碼塊、單例

13、線程的實(shí)現(xiàn)

14、線程的同步

15、線程的通信

16、線程池和消息隊(duì)列（activemq的使用）

17、反射

18、動(dòng)態(tài)代理

19、socket通信、io流

20、nio的原理、高性能nio框架netty

第二部分 Linux和Zookeeper

包括 Linux、Zookeeper

Linux

1、VMWare、 Linux的安裝

2、Linux的命令

3、Linux系統(tǒng)命令、免密登陸

4、制作yarn源、軟件安裝（jdk+tomcat+mysql）

5、Linux的shell編程

Zookeeper

1、搭建部署zookeeper集群以及原理

2、java操作zookeeper開(kāi)發(fā)分布式應(yīng)用系統(tǒng)服務(wù)器上下線動(dòng)態(tài)感知程序

第三部分 Hadoop原理和實(shí)戰(zhàn)

包括 HDFS、mapreduce、Hive、輔助工具、軟件的使用、Hbase、項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)

HDFS

1、Hadoop生態(tài)圈的介紹、Hadoop集群的環(huán)境搭建和常用命令

2、HDFS分布式文件系統(tǒng)的原理和API開(kāi)發(fā)

mapreduce

1、mapreduce核心思想、文件切片、job提交過(guò)程解析

2、mapreduce自定義排序組件和partition組件

3、shuffle過(guò)程解析、參數(shù)配置

4、mapreduce程序（1）：統(tǒng)計(jì)文件中單詞個(gè)數(shù)、詞頻的排序

5、mapreduce程序（2）：關(guān)聯(lián)查詢(xún)、求同一訂單中最大金額

6、mapreduce程序（3）：尋找共同好友、運(yùn)營(yíng)商流量日志的增強(qiáng)

Hive

1、Hive的安裝和使用，常用HQL命令

2、分區(qū)和分桶命令精講、累計(jì)求和的模型

3、自定義函數(shù)和transform的使用

4、HQL常用模型

輔助工具軟件的使用

1、flume的安裝和使用

2、azkaban的安裝和使用

3、sqoop的安裝和使用

Hbase

1、HBase簡(jiǎn)介、原理、安裝

2、HBase的shell命令、javaAPI操作HBase

★實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目★

1、基于日志挖掘的點(diǎn)擊流系統(tǒng)的分析和實(shí)現(xiàn)

2、云筆記項(xiàng)目的分析和實(shí)現(xiàn)

第四部分實(shí)時(shí)流計(jì)算storm技術(shù)和實(shí)戰(zhàn)

包括 Storm、項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)

Storm

1、實(shí)時(shí)流計(jì)算storm技術(shù)的介紹、和部署

2、Storm原理：任務(wù)提交過(guò)程、內(nèi)部通信機(jī)制

3、消息緩存技術(shù)Kafka原理和部署。生產(chǎn)者和消費(fèi)者案例的講解

4、Flume、kafka、storm技術(shù)的整合。

5、分布式緩存redis集群技術(shù)的使用

6、訂單實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)的分析、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的性能指標(biāo)和代碼實(shí)現(xiàn)

★實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目★

1、實(shí)時(shí)點(diǎn)擊流的日志監(jiān)控系統(tǒng)的分析和實(shí)現(xiàn)

2、電商交易風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)的分析和實(shí)現(xiàn)

3、基于mahout推薦系統(tǒng)的分析和實(shí)現(xiàn)

第五部分Spark技術(shù)和實(shí)戰(zhàn)

包括 Spark技術(shù)、項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、源碼解讀、大數(shù)據(jù)的算法和結(jié)果展現(xiàn)

Spark技術(shù)

1、scala語(yǔ)法入門(mén)。數(shù)組、集合、面向?qū)ο�、模式匹�?/span>

2、基于kafka實(shí)現(xiàn)RPC框架的封裝

3、Spark簡(jiǎn)介、集群搭建、算子

4、基于單詞統(tǒng)計(jì)的spark入門(mén)案例

5、Spark的分區(qū)、排序、連接的應(yīng)用案例。

6、深入講解spark的任務(wù)提交流程，spark操作數(shù)據(jù)庫(kù)的API

7、Spark的stage、依賴(lài)劃分技術(shù)。

8、sparkSQL介紹、dataframe、spark整合hive

9、SparkStreaming代碼編寫(xiě)

10、SparkStreaming數(shù)據(jù)累加、SparkStreaming整合flume、kafka

★實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目★：基于Spark技術(shù)的游戲項(xiàng)目的分析和實(shí)現(xiàn)

源碼解讀

Spark源碼解讀

大數(shù)據(jù)的算法和結(jié)果展現(xiàn)

1、Python

2、機(jī)器學(xué)習(xí)算法

3、numpy基本API、K近鄰算法、貝葉斯算法、kemean算法、決策樹(shù)算法、支持向量機(jī)算法、主成成分算法

4、數(shù)據(jù)報(bào)表呈現(xiàn)、echart

★項(xiàng)目展示★