以下课程火热报名中

大数据就业捷报频传

以上统计的,仅是学员毕业后首份工作的基本薪资,且不包含绩效、奖金、补助等各项福利。

部分学员就业喜报

大数据课程大纲

  • 初识java
  • Java历史,程序介绍,JDK介绍,定义类,main方法,输出语句,注释,Eclipse,配合上机进行练习,课程结束后进行测试。

  • 基础语法
  • 变量,数据类型,运算符,分支语句,循环,程序调试,数组,控制台输入,配合上机进行练习,课程结束后进行测试

  • 面向对象
  • 类和对象,方法,封装,继承,多态,接口,抽象类,方法的重写和重载,配合上机进行练习,课程结束后进行测试

  • 常用类
  • String,StringBuffer(StringBuilder),Math,Object,Date,SimpleDateFormat,BigInteger,包装类,Random,API,配合上机进行练习,课程结束后进行测试。

  • java集合
  • Collection,Collections,List,Set,Map,ArrayList,LinkedList,Vector,HashSet,HashMap,HashTable,配合上机进行练习,课程结束后进行测试。

  • java异常
  • try,catch,finally,throw,throws,常见异常与自定义异常,error和exception的区别,配合上机进行练习,课程结束后进行测试。

  • 文件操作
  • File类和常用方法,FileInputStream和FileOutputStream,FileReader和FileWriter,BufferReader和BufferWriter,序列化,Properties,配合上机进行练习,课程结束后进行测试。

  • java 多线程
  • Thread,Runnable,线程同步,线程安全,wait(),notify(),notifyAll(),sleep(),线程的集中状态,配合上机进行练习,课程结束后进行测试。

  • JAVA实战
  • java企业实战其中包括购物软件、OA系统的应用

  • Linux命令
  • 常用的Linux命令。例如:cd、ls、rm、vi、ping、ifvonfig等。

  • Hadoop安装及配置
  • 基本命令、文件夹管理、shell编程、jdk安装等初识hadoop、hadoop安装、配置,组件介绍

  • 分布式存储
  • HDFS原理、hdfs Shell操作、元数据存储、配置文件的优化

  • 分布式计算
  • MapReduce工作原理 、框架组件 、实现示例。电信流量统计实例、日志分析实例、微博分析实例等

  • Hbase数据库
  • Hbase与RDBMS对比、Hbase数据模型,系统架构,数据库操作、 hbase编程、hbase优化、hbase批量插入及读取。hbase针对于大数据的分析实例,hbase与hive的结合使用、hbase与mapreduce的结合应用

  • Hive离线计算
  • Hive性能优化简介、Hive性能优化的几种方法 Hive Shuffer的介绍与优化.udf函数的应用。hive 进行ETL计算,日志分析实例

  • Sqoop应用
  • 安装配置,基于sqoop实现RDBMS与HDFS、Hbase之间的数据交换

  • Kafka应用
  • Kafka功能定位、安装配置、体系结构、数据模型、分区特点 ,发布订阅机制。kafka与mapreduce实例,kafka与hbase交互实战

  • Flume数据收集
  • Flume简价、安装配置、体系结构、相关配置及测试,Flume应用案例

  • Storm实时计算
  • Storm基本概念、应用场景、环境搭建,Storm常用的组件和编程 ,Storm与Kafka集成框架,Storm应用案例

  • SparkCore
  • Spark简介、Spark大数据计算框架、Spark应用场景、Spark资源管理与调度策略,Rdd,Transformation,Action,SPARK API及示例

  • SparkSql
  • 掌握sparkSQL的使用方法 ;掌握spark对多种数据源的处理方法;掌据 sparkSQL与sparkCore结合使用方法

  • SparkStreaming
  • 掌握实时计算方法;掌握窗口的使用;掌握与 KAFKA的联合用法。SparkStreaming的实例应用

  • 综合应用
  • 根据企业的实际环境,进行架构的合理设计及研发,分布企业的实际应用场景进行需求设计、详细设计、框架设计及团队研发

  • flink数据流
  • 数据流的运行流程、Flink的数据源和接收器、Flink的数据流API、表API和SQL、Flink Runner、flink实例

  • Kylin使用及实例
  • Kylin架构、Cube 构造算法、事实表和维度表、星型模型、Cube和Cuboid、核心模块、元数据管理工具、Kylin Cube三种构造

  • 大数据离线项目
  • 掌握离线计算架构hadoop(mapreduce) hive hbase,通过实例讲解ETL过程,并结合过滤算法、相似度算法、自动摘要等

  • 大数据实时项目
  • 讲解大数据实时项目的业务、架构、详细设计等过程。讲解kafka storm hbase等的应用及优化

X

在线报名

用于方便与您联系,请填写正确

QQ交流群