大數(shù)據(jù),是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
階級(jí) | 學(xué)習(xí)內(nèi)容 | 學(xué)習(xí)目標(biāo) |
第一階段 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課 |
Redis存儲(chǔ)、HBase存儲(chǔ)、ELK |
1、掌握Redis原理及架構(gòu) 2、掌握Redis命令操作、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3、掌握Hbase原理及架構(gòu) 4、掌握HBase命令操作、MapReduce編程 5、掌握Phoneix二級(jí)索引優(yōu)化查詢(xún) 6、掌握ELK開(kāi)發(fā) |
第二階段 Java語(yǔ)言編程 |
編程基礎(chǔ)、面向?qū)ο?、常用?lèi)、集合操作、I0操作、Java基礎(chǔ)增強(qiáng)、爬蟲(chóng)案例 |
1、掌握J(rèn)ava程序基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型 2、掌握開(kāi)發(fā)中常用類(lèi)如集合、I0流、常用類(lèi)等操作 3、掌握J(rèn)ava異常處理機(jī)制 4、掌握反射、網(wǎng)絡(luò)編程、多線(xiàn)程開(kāi)發(fā) 5、掌握J(rèn)soup的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā) 6、掌握J(rèn)DBC數(shù)據(jù)庫(kù)連接操作 7、掌握ETL數(shù)據(jù)處理和BI報(bào)表開(kāi)發(fā) |
第三階段
Hadoop技術(shù)棧
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Linux操作系統(tǒng)高級(jí)、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和硬件介紹、Zookeeper、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive |
1、掌握Shell命令 2、掌握zookeeper原理并應(yīng)用 3、掌握HDFS的使用和MapReduce編程 4、理解MapReduce原理和調(diào)優(yōu) 5、掌握Yarn的原理和調(diào)優(yōu) 6、掌握Hive的使用和調(diào)優(yōu) |
第四階段
后端數(shù)據(jù)微服務(wù)接口開(kāi)發(fā)
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Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Spring Cloud案例 |
1、掌握SpringBoot整合SpringMVC開(kāi)發(fā) 2、掌握SpringBoot整合MyBatis開(kāi)發(fā) 3、掌握Eureka搭建 4、掌握Feign的使用 |
第五階段
NoSQL存儲(chǔ)
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Redis存儲(chǔ)、HBase存儲(chǔ)、ELK |
1、掌握Redis原理及架構(gòu) 2、掌握Redis命令操作、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3、掌握Hbase原理及架構(gòu) 4、掌握HBase命令操作、MapReduce編程 5、掌握Phoneix二級(jí)索引優(yōu)化查詢(xún) 6、掌握ELK開(kāi)發(fā) |
第六階段 Flink技術(shù)棧 |
Kafka、Flink流式計(jì)算、Flink批處理、Flink Core、Flink SQL、Flink綜合案例 |
1、掌握Kafka原理及架構(gòu) 2、掌握KafkaStreams開(kāi)發(fā) 3、掌握基于Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)和離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理、分析 4、掌握基于Flink的多流并行處理技術(shù) 5、掌握千萬(wàn)級(jí)高速實(shí)時(shí)采集技術(shù) |
第七階段 Spark技術(shù)棧 |
Scala語(yǔ)言、Spark core、Spark sql、SparkStreaming、Structure streaming |
1、掌握Scala語(yǔ)言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 2、掌握Scala語(yǔ)言高階語(yǔ)法特性 3、掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設(shè)計(jì)思想 4、掌握SparkSQL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理,Spark 0n Hive整合 5、掌握SparkStreaming整合Kafka完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 6、掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint 7、掌握Structured Streaming整合多數(shù)據(jù)源完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 |
實(shí)力派名師授課
個(gè)性化定制學(xué)習(xí)計(jì)劃
畢業(yè)就業(yè)推薦
隨問(wèn)隨答,學(xué)習(xí)不留空白
課堂2
講師工位
學(xué)生工位2
前臺(tái)
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