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大数据就业特训营

大数据就业特训营

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技术大牛组团授课,专讲大数据核心知识和大型项目实战,多台物理服务器数十个节点现场直播演示!企业级实战项目让你四个月掌握2年的项目经验!

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时长    16周           开班时间   1904HT(4月27日,周日) 1906HT(6月9日,周六)

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有效期:558天
有效期自支付成功后开始计算。

课程介绍


技术大牛组团授课,专讲大数据核心知识和大型项目实战,多台物理服务器数十个节点现场直播演示!企业级实战项目让你四个月掌握2年的项目经验!


【企业级项目一】某权威机构广电收视率系统

【企业级项目二】某知名手机厂商用户行为实时分析系统

【企业级项目三】某电商公司运营实时分析系统(Flink)

【企业级项目四】离线和实时推荐系统(Spark ML机器学习)

【企业级项目五】企业级大数据仓库体系构建

【企业级项目六】大数据电商用户画像


课程前景

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一般需要大数据人才的基本上都是大公司,所以学习大数据技术也是进大公司的捷径!

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  • 1

    全面掌握大数据的架构原理和使用场景,

    熟练使用Hadoop、Storm、Spark、Flink进行程序开发

  • 2

    掌握大数据基本运维思路和方法,

    对大数据平台进行管理和优化

  • 3

    深入理解大数据技术架构,

    可以独立规划及部署生产环境的大数据集群

  • 4

    系统学习现代大数据工具和架构,

    有能力设计、实现和交付典型的大数据项目

讲师介绍

  • Felix

    大讲台大数据特聘讲师|猪八戒网大数据高级架构师

    大数据公司CTO,曾任猪八戒网大数据高级架构师,10年以上一线开发及项目管理经验,8年以上大数据系统架构及分析处理经验,骨灰级大数据玩家。曾就职于国内某TOP5的电信相关业务公司,负责对手机信息收集处理工作,对于Hadoop、Storm、Spark、Flink、Kylin、Druid有较深研究。搭建、维护过上百节点集群,处理过PB级数据。 因技术出色,多次在知名企业内部进行大数据技能培训,对一线企业大数据方面的技能需求非常了解。

  • 杨俊

    大讲台大数据高级讲师|原某广电数据咨询公司大数据高级架构师

    原某广电数据咨询公司大数据高级架构师 资深Java玩家,大数据技术狂热者。曾在北京某广电数据咨询公司担任大数据高级架构师,7年以上大数据实操经验, 经历过10个以上的重量级大数据项目。Hadoop源码级技术大咖,熟练使用Hadoop、Spark、Hive、HBase、Flume、Kafka等各大主流组件。谦虚亲和,崇尚实操至上的教学理念。受到学员一致好评。

  • 荣智坤

    大讲台大数据特聘讲师|国内TOP5的视频网站大数据资深工程师

    资深全栈工程师,从业时间9年,先后服务于三家国内外上市公司,目前在国内TOP5的视频网站任大数据小组Leader。参与或负责过大型CDN文件传输系统,电信计费系统、大数据分析系统、中间件等多个重量级项目。精通Java、Python、Shell开发语言,精通Web应用开发。专注于大数据产品的研发和设计,能够熟练使用Hadoop、Spark、Hive、HBase来分析海量数据为决策提供依据。 技术狂,崇尚解决问题是开发人员的使命。

  • 高鹏

    大讲台大数据特聘讲师|某婚恋网美国上市公司大数据资深工程师

    东北大学计算机硕士, 8年互联网&大数据一线研发经验,大数据技术实战派,曾在某大型(美国上市)婚恋网站担任大数据小组Leader多年,负责大数据平台搭建维护以及数据分析工作,对Hadoop、Storm 、Hive、Spark在企业级环境中的应用驾轻就熟。

  • 杨哲

    大讲台大数据特聘讲师|国内知名手机厂商大数据资深工程师

    某大型手机厂商大数据小组Team Leader,对离线计算和实时计算都有丰富的经验。从业时间10年,曾在社交网络、移动广告、视频等行业研发大数据平台,擅长Hadoop、Flume、Kafka、Spark 、hbase大数据相关技术。在高可用高并发的业务系统的研发以及构架设计也有丰富的经验,热衷于将业务系统和大数据系统相结合的项目开发与设计。

学习模式和上课安排

  • 在线IT就业课程

    混合式自适应学习

  • 不用东奔西跑

    在家在校在咖啡馆都能学习

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大数据课程大纲

第一模块:大数据离线计算
Hadoop离线计算 1.HDFS:介绍、架构原理、读写流程、Shell操作、Java API操作、安全模式、HA高可用、Federation.
2.MapReduce:核心思想、编程模型、单元测试、源码分析、二次排序、TopN实现、Join算法、数据倾斜与优化、多语言编程.
实战:美国气温项目案例.

3.YARN:介绍、架构原理、HA高可用、MapReduce ON YARN、资源调度器.
4.Zookeeper:介绍、架构原理、读写流程、服务、安装部署、Shell和Java操作、管理集群配置、分布式锁实现、CAP理论、选举.
实战:大数据平台构建.

5.Hive:介绍、架构原理、数据类型、文件格式、安装部署、HQL常用语句、Join操作、内置函数、UDF自定义函数、JDBC连接操作Hive Server2、beeline连接操作Hive Server2.
实战:金融案例统计分析.

6.Redis:介绍、安装部署、Shell和Java常用操作命令、高级特性.
7.HBase:介绍、架构原理、逻辑模型与物理模型、WAL、Compact && Split、高可用、容错、Region定位、读写流程、负载均衡、安装部署、Shell和Java操作、预建分区、表设计、ColumnFamily设计、Rowkey设计与查询、BAT应用案例、Hive与HBase集成开发、Phoenix与HBase集成开发、性能调优、集群管理与维护.
实战:互联网教育案例用户学习统计分析.
第二模块:大数据仓库
数据仓库建模 数据仓库核心概述、数据仓库架构、数据仓库核心技术、事实表技术、维度表技术、星型模型、雪花模型、Data Vault模型、数据仓库建模流程等.
ETL 1.Azkaban:介绍、架构、运行模式、安装部署.
2.Sqoop:介绍、架构原理、安装部署、MySQL与HDFS、Hive、HBase数据导入导出、Sqoop脚本开发.
实战:金融案例数据入库.

3.Flume:介绍、系统架构、安装部署、Source、Channel、Sink、Intercepter、Selector、multi-agent flow、聚合flow、多路flow 复制和复用Channel、load balance与failover、可用性、可靠性、扩展性、数据可靠性保障、HA集群构建、源码开发、监控.
4.Kafka:介绍、系统架构原理、集群安装部署、生产者、消费者、Broker、高可用、可靠性保证、监控、参数调优、滚动升级.
实战:Flume与Kafka集成开发并实现分区优化.
OLAP 1.Hive:数仓基础、数仓设计、常用命令、优化.
3.Spark SQL:多数据源整合、即席查询、优化.
实战:电商案例多维分析.
第三模块:大数据检索技术
全文检索 1.Solr:系统架构、工作原理、安装部署、配置文件详解、Java操作、查询、优化.
2.ElasticSearch:介绍、架构原理、安装部署、CURL基本操作、核心服务、Java基本操作、索引与搜索原理、优化.

实战:爱奇艺视频网站检索案例.
第四模块:大数据实时计算
Spark内存计算 1.Spark Core:介绍、编程模型、运行架构、Spark Standalone、Spark ON YARN、spark-shell、spark-submit、RDD Action和Transformation操作.
2.Spark Streaming:架构原理、性能调优、容错机制、网络数据操作、文本数据操作、Window窗口操作.
实战:flume+Kafka+Spark Streaming+MySQL集成开发.

3.Spark SQL:DataSet、DataFrame、模块划分、catalyst设计、运行架构、用户自定函数、性能调优.
实战:SparkSQL与Hive、HBase、MySQL集成开发.

4.Spark Structured Streaming:架构原理、编程模型、数据源、数据输出模型、性能调优.
实战:Flume+Kafka+Spark Structured Streaming+MySQL集成开发.
Flink新一代计算引擎 Flink:介绍、架构原理、编程模型、Flink Standalone集群部署、Flink ON YARN集群部署、DataStream、DataSet、容错机制、版本升级、checkpoint监控、延迟反压监控、app问题剖析诊断、CEP.

实战:Flume+Kafka+Flink+MySQL集成开发.
第五模块:机器学习/数据挖掘
机器学习与数据挖掘 1.数学基础:微积分、线性代数、概率论.
2.机器学习/数据挖掘:k近邻算法、逻辑回归、决策树、集成学习、SVM(支持向量机)、聚类分析、AI实战入门
实战:金融信贷项目.
第六模块:大数据项目实战
企业级项目实战一:某权威机构广电收视率系统 技术版本:JDK1.8、Zookeeper3.4.6、Flume1.8、Hadoop2.6.0、Hive1.2、HBase1.2、Sqoop1.4.6、Azkaban2.5、MySQL5
开发语言:Java
数据量:数亿级别数据
企业级项目实战二:知名手机厂商用户行为实时分析系统 技术版本:JDK1.8、Scala2.11.8、Zookeeper3.4.6、Flume1.8、Kafka1.1.1、Hadoop2.9.1、Hive2.3.3、Spark2.3.1、HBase1.2、Tomcat8、Redis3
开发语言:Java和scala
数据量:实时产生数据
企业级项目实战三:某电商公司运营实时分析系统(Flink) 技术版本:JDK1.8、Zookeeper3.4.6、Hadoop2.7.3、Hive1.2、HBase1.1.2、Sqoop1.4.6、Oozie4.2.0、Flume1.5.2、Kafka1.0、Flink1.6.2、Druid1.1.2
开发语言:Java
数据量:实时产生数据
企业级项目实战四:离线和实时推荐系统(Spark ML机器学习) 技术版本:JDK1.8、Scala2.11.8、Zookeeper3.4.6、Hadoop2.6.0、Hive1.2、HBase1.1.2、Flume1.8、Kafka1.0、Spark2.3.0、Phoenix4.14、Zeppelin0.7
开发语言:Scala
数据量:千万级别数据
企业级项目实战五:企业级大数据仓库体系构建 技术版本:JDK1.8、Scala2.11.8、Zookeeper3.4.6、Hadoop2.9.1、Hive2.3.4、HBase1.2、Flume1.8、Kafka1.1.1、Spark2.3.1
开发语言:Hive SQL、Spark SQL
数仓分层架构:ODS/DW/DM
企业级项目实战六:大数据电商用户画像 技术版本:JDK1.8、Scala2.11.8、Zookeeper3.4.10、Hadoop2.7.5、Hive1.2.2、HBase1.2.6、Flume1.8、Kafka1.1.1、Spark2.3.0
开发语言:Scala、Python
用户标签体系:用户属性、行为、消费、风控等

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他们在学

  • 可不可以在一起

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  • 六如公子

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