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全世界知名企业都在·疯狂寻找大数据人才

大数据行业缘何能轻松年薪30W，只因未来3-5年需求总量达180万，目前人才缺口至少有140万。

大数据人才供不应求平均起薪已经飙到15000元

北京大数据·工资收入水平

2018年北京大数据平均工资最新数据：¥ 23120/月，取自 153 份样本。（来源于职友集）

大讲台大数据·毕业学员平均月薪12K

越来越多的·Java|PHP|C++|.NET程序员转向大数据

掌握当下最紧缺的工具-Hadoop
相关技能是关键
Hadoop是什么

已有一技傍身，却感觉涨薪困难？想进大公司却希望渺茫？物以稀为贵，你会的别人不会，这才是跳槽拿高薪的筹码！

真正的智者，应在努力的同时懂得审时度势，人才市场上稀缺性往往比能力更重要。据统计，到2020年，国内将会缺少100万懂得如何利用大数据来帮助公司做出有效决定的专业人员。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的工具—Hadoop相关技能是关键！

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

学习“Hadoop+Spark+Storm”转行大数据需要什么技术基础？

有Java|PHP|C++|.NET其中一门编程语言基础；

对大数据开发有强烈的学习兴趣，能完成课程要求的课后练习；

想转型大数据领域的开发人员；

就业特训营·瞄准大型互联网公司的招聘需求

手把手教你搞定“广电收视率分析系统”、“TB级电商网站日志分析系统”、“视频网站爬虫系统”、“OpenTSDB时间序列分析系统”、“婚恋网站后台日志实时分析系统（Storm）”、“ 某视频网站大数据平台离线计算项目”、“金融实时数据动态指标计算平台”，4个月，积累8个大型项目实战经验！
  • 一、Linux基础课程
  • 二、Java基础课程
  • 三、Hadoop集群及开发环境搭建（实战篇）
  • 四、HDFS分布式文件系统
  • 五、MapReduce分布式计算框架
  • 六、YARN资源管理器
  • 七、Shell 脚本编程
  • 八、Zookeeper分布式协调服务
  • 九、Hadoop分布式集群安装部署
  • 十、Hive 数据仓库
  • 十一、Sqoop 数据导入导出工具
  • 十二、Azkaban Hadoop工作流引擎
  • 十三、HBase 分布式数据库
  • 十四、Hue大数据可视化分析
  • 十五、 Solr 搜索引擎
  • 十六、Redis 基于内存的键值数据库
  • 十七、ElasticSearch5.6.x 搜索引擎
  • 十八、Flume1.8 日志收集系统
  • 十九、Kafka1.x 分布式消息系统
  • 二十、Storm 分布式流式计算框架
  • 二十一、Scala基础课程
  • 二十二、Spark2.3.x 分布式内存计算框架
  • 二十三、大数据项目实战（8个大型项目）
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专家团队·一线师资无保留亲授

一线师资无保留亲授，4个月16周64次直播128小时 多名实战派老师组团研发授课和视频，累积课时640+

  • Felix

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    国内知名众包服务平台大数据高级架构师，8年一线开发及项目管理经验，4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

    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，6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、Hive、HBase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。

  • 荣志坤

    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6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，熟悉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、Hive、SQL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。

  • 李大明

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    北大硕士，曾服务于百度、GREE、中软等多家优秀企业。数学功底深厚，精通数据结构和算法，在大流量、高并发互联网项目架构及开发方面有很深的造诣。

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  • 轻松编译Hadoop-Eclipse插件

    虽然Hadoop-eclipse-plugins插件不是必须的，普通的Java程序也可以访问Hadoop的HDFS文件系统，但是为了更直接的对Hadoop中的文件可视化，更方便的在创建MapReduce Project时帮你引入依赖的jar。所以能够针对不同版本的Hadoop和Eclipse快速的编译出Hadoop-Eclipse插件还是很重要的。

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  • Hadoop、Spark源码编译

    本课程将手把手带你搞定Hadoop、Spark 源码编译。在实际工作中，会发现它们不能完全满足我们的需要，可能需要修改Hadoop、Spark的源代码并重新编译、打包。

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  • Zookeeper从入门到实战

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  • MapReduce高手进阶之Join算法

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  • Hadoop Streaming 多语言编程实战

    本课程利用Hadoop Streaming 实现多语言编程，从而方便非Java开发人员，同样可以开发MapReduce程序，实现集群的并行计算。课程内容包含Hadoop Streaming 的概念、工作原理、优缺点、使用规范、编程接口参数以及使用C++、Php、Python等多种语言实现MapReduce分布式计算。

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