原创 狂野大数据课程好学吗？难不难？

狂野大数据课程好学吗？难不难？这门课程对标企业5年真实⼤数据从业⼈员的技能⽔平，因此学习这门课程需要有一定的基础，假设课程内容100%吸收⾜以对标甚⾄秒杀企业中5年⼤数据经验的开发⼈员。学成后知识储备完全胜任⾼级⼤数据开发职称。

狂野大数据课程学习并非很困难，想要成为⾼端⼈才努⼒学习是必要的，同时也要有⼀定的学习⽅法去提⾼效率。课上认真听讲课后努⼒练习的⽅式进⾏学习，编程的世界其实很简单，键盘敲烂年薪数⼗万。

课程设计⽬标培养⼤数据开发⼈才，对标企业5年真实⼤数据从业⼈员的技能⽔平。课程内容由学科中多位⼤数据从业经验丰富的业界⼤⽜设计，知识深度完全覆盖并超出企业开发所需的要求，内容⼴度也覆盖⼤数据⾏业中⼏乎全部常⻅的技术组件和知识点,除了提供优质的课程内容，我们还提供全方位的教学服务：

狂野大数据课程好学吗？学习哪些内容？课程学习安排路线遵循企业中⼤数据开发者的真实成⻓路径，从分布式⼊⻔Hadoop到Flink计算框架，由浅⼊深，循序渐进，并在学习路线中穿插实战项⽬学习，确保学习效果。

第⼀阶段：⼤数据的专属操作系统

本阶段重点讲解⼤数据的常⽤的操作系统Linux与分布式协调服务ZooKeeper，是⼤数据的基础，需要重点学习。

第⼆阶段：开源⼤数据框架

本阶段属于⼤数据的核⼼框架类课程——Hadoop。Hadoop技术体系⽬前在⼤数据⾏业应⽤⾮常⼴泛（例如：HDFS、以及YARN），例如：字节跳动、美团、滴滴等，同时Hadoop框架在功能强⼤的同时概念也⽐较简单，⼊⻔很轻松，是学习后续⾼阶课程的基础。该阶段主要是教会学⽣如何进⾏海ᰁ数据的存储、以及海量数据的处理，均采⽤分布式技术。

内容主要围绕Hadoop的⼏个核⼼组件展开：HDFS、MapReduce以及YARN。课程将教会学⽣如何搭建Hadoop集群，如何使⽤HDFS存储海ᰁ数据，如何编写MapReduce分布式计算程序，到如何将分布式计算程序部署在YARN资源管理器上，并基于Hadoop进⾏存储、计算资源调优，以及对各个组件原理进⾏深度剖析。

第三阶段：千亿级数仓技术

本阶段是学习⼤数据的核⼼框架——Hive。本阶段重点在于培养企业级海ᰁ数据场景下数据仓库业务⽅⾯的开发能⼒。Hive作为⼤规模数据集离线数仓⼯具成本低，效果好，企业使⽤多，也需要重点学习；

第四阶段：企业级⼤数据数仓平台项⽬实战

本阶段为⼤数据的核⼼项⽬实战课程，该阶段课程将之前所学习的所有阶段课程集成在⼀起，将技术真正地应⽤在实际的业务场景中。该项⽬课程为新零售⾏业的真实⼤数据项⽬转换⽽来，项⽬中⼤ᰁ使⽤到⽬前离线数仓的主流技术。例如：采⽤ClouderaManager快速搭建⼤数据平台，并采⽤sqoop进⾏数据导⼊导出、采⽤Hive作为离线数仓引擎、采⽤Oozie作为离线作业调度、使⽤FineBI⼯具作为可视化BI⼯具等。

学⽣通过学习该项⽬，能够胜任企业⼤数据离线数仓开发能⼒。项⽬经过精⼼设计，从项⽬的需求、技术架构、业务架构、部署平台、ETL设计、作业调度等整套完pipeline，能够保证学⽣学会真实项⽬的开发过程，并能够在企业中应对各个阶段的开发、沟通、团队协作等过程。

第五阶段：PB级内存计算框架

本阶段学习当下全球热⻔的分布式计算框架：Spark技术栈

Spark是⼀款分布式的内存迭代计算框架，其性能超出前代计算框架MapReduce 100倍以上。Spark计算框架是⽬前全球范围内热⻔的⼤数据体系下的计算框架（没有之⼀），是我们需要第五阶段：PB级内存计算框架重点学习的内容。

第六阶段：Spark⼤数据项⽬实战

涵盖真实保险⾏业相关业务和实时业务，从项⽬核⼼架构和业务流程、Hive数仓建模 、Sqoop数据同步开发DolphinScheduler任务调度、使⽤lag，sum等窗⼝函数 、使⽤UDAF函数计算有效保单数字段、计算现⾦价值、计算和准备⾦、分区表的使⽤ 、指标汇总计算 、Shuffle优化。以企业主流的Spark⽣态圈为核⼼技术（Spark、Spark SQL、Structured Streaming）、Spring Cloud数据微服务开发、存储和计算性能调优、还原企业搭建⼤数据平台的完整过程。

第七阶段：⾼性能NoSQL存储与秒处理百万级消息的顶级MQ

本阶段为⾼性能NoSQL存储（Redis、HBase、ElasticSearch）以及⾼吞吐低延迟的分布式多副本消息队列-Kafka的学习。

第⼋阶段：性能之巅——亚秒级实时计算技术

本阶段为⼤数据实时计算中的核⼼框架阶段——Flink。Flink从19年开始，随着阿⾥、滴滴、腾讯、京东、美团等⼤型互联⽹公司的推动下，越来越多的公司开始纷纷效仿，转向使⽤Flink作为实时计算的引擎。因Flink在流式上的性能、容错等优势，在全球范围内快速圈粉。当今的⼤数据开发，学习Flink是⾮常有必要的。学⽣通过本阶段的学习，能够学习到Flink计算引擎在实时计算上的巨⼤优势，将来在企业中能够合理地运⽤Flink来解决实际的业务计算问题。本阶段将以Flink实时计算为主，展示讲解，也会介绍⼤量Flink中的要技术。

第九阶段：实时⼤数据项⽬实战

本阶段为⼤数据体系中实时数据处理⽅向的项⽬实战阶段。近些年来，众多企业开始进⾏数字化转型，越来越多的业务直接依赖于⼤数据技术的⽀撑。企业对⼤数据技术的时效性要求也越来越⾼，很多企业都开始启动实时⼤数据项⽬，以⾼性能、低延迟、⾼容错的实时组件来完善实时⼤数据项⽬的架构。该项⽬中覆盖了⼤型实时项⽬的完整流程。从海ᰁ实时数据的采集、到实时数据的计算、到落地存储、到监控预警、到实时展示等。并且能够从项⽬中学习到⼤量的技术解决⽅案实现，帮助学⽣完成更⾼层级的就业。

第⼗阶段：⼤⼚⾯试题就业阶段

本阶段是专⻔为⼤数据就业设计的核⼼阶段，它为学⽣的就业保驾护航。将对前⾯所学的内容进⾏整体回顾，帮助学⽣更好的复习，并进⾏归纳总结。同时也将带领同学们直⾯⼤⼚⾯试题，并进⾏专项训练。在本阶段的学习中，学⽣不仅能够对技术进⾏沉淀和升华，也能学习到更多的⾯试技巧、沟通表达技巧等软技能，助⼒⾼薪就业。

IT⾏业在不断发展技术迭代⾮常频繁。博学⾕大数据课程也在不断的根据⾏业动态实时更新课程内容。针对有⼀定⼯作经验的IT从业⼈员的⼤数据在职训练营。为已⼯作的IT从业⼈员提供⼀条新的职业发展道路为学员实现个⼈价值增添助⼒。