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    Spark集群环境搭建        SparkRDD      SparkSQL       SparkString      DAG        Executor      Numpy
    DataSet      SparkString      Dstream     StructuredString      Socket      DMP      Kudu     CDH环境搭建
    Flink         JobManager           Pandas        WaterMark           Flink SQ          CheckPoint       FlinkCEP 
    Druid应用场景             机器学习      Python       Phoenix      Tensorflow        Scikit-Learn       Partition
     impala        Driver         Recordreader          Linux        Shell    JVM            Zookeeper           HDFS 
    master-slave     block          namenode           datanode        Metadata       MapReduce        Mapper
     Yarn         Application           Master       Fair Scheduler      云计算          HiveServer2       InputFormat
    Container      Hive      Metastore      ORC     Parquet         explain        Impala         JDBC         数据仓库
    invalidate-metadata      sqoop        Oozie        Flume       Azkaban       NoSQL        Redis         Hbase
    Java API      HFile      split     数据挖掘       实时计算     kafka      DataFrame       RowKey高性能设计策略

        
            ElasticSearch分布式检索     Head      Index  Hue Logstash    ELK   kibana    Scala    Iterator    akka 
    Spark集群环境搭建        SparkRDD      SparkSQL       SparkString      DAG        Executor      Numpy
    DataSet      SparkString      Dstream     StructuredString      Socket      DMP      Kudu     CDH环境搭建
    Flink         JobManager           Pandas        WaterMark           Flink SQ          CheckPoint       FlinkCEP 
    Druid应用场景             机器学习      Python       Phoenix      Tensorflow        Scikit-Learn       Partition
    impala        Driver         Recordreader          Linux        Shell    JVM            Zookeeper           HDFS 
    master-slave     block          namenode           datanode        Metadata       MapReduce        Mapper
     Yarn         Application           Master       Fair Scheduler      云计算          HiveServer2       InputFormat
    Container      Hive      Metastore      ORC     Parquet         explain        Impala         JDBC         数据仓库
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  • 阶段一: Java基础
  • 阶段二: JavaWeb
  • 阶段三: 主流框架
  • 阶段四: 流行框架
  • 阶段五: 大数据基础增强
  • 阶段六: Hadoop离线分布式系统
  • 阶段七: NoSQL、Kafka、ELK/li>
  • 阶段八: Spark内存计算系统
  • 阶段九: Flink实时计算系统
  • 阶段十: 大数据新技术实战/li>
  • 阶段十一: 机器学习
  • 阶段十二: 云计算
  • 阶段一: 大数据基础增强
  • 阶段二: Hadoop
  • 阶段三: NoSQL、Kafka、ELK
  • 阶段四: Spark内存管理系统
  • 阶段五: Spark项目实战
  • 阶段六: Flink
  • 阶段七: Flink项目实战
  • 阶段八: 大数据新技术实战
  • 阶段九: 机器学习
  • 阶段十: 云计算
  • 阶段一:Java基础

    主要内容

    • 1、基础语法
    • 2、面向对象
    • 3、常用API
    • 4、集合API
    • 5、异常
    • 6、多线程
    • 7、Lambda表达式
    • 8、IO流
    • 9、网络编程
    • 10、新特性

    核心能力培养

    1、掌握机器学习算法理论基础;
    2、熟悉Python语言基础及数据科学库
    3、熟悉机器学习应用场景;
    4、掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机学习建模;
    5、熟悉深度基本概念、流程、常见算法、能够使用算法解决简单的业务问题(图像识别等);
    6、掌握用户标签预测全流程;
    7、掌握互联网行业推荐业务开发;
    8、掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师。

  • 阶段二: JavaWeb

    主要内容

    • 1、mysql与jdbc
    • 2、前端技术
    • 3、linux与nginx
    • 4、基础加强
    • 5、xml与jsoup
    • 6、servlet核心编程
    • 7、web异步开发
    • 8、redis
    • 9、maven
    • 10、黑马旅游网

    核心能力培养

    1、运用常用的网页开发技术设计网页;
    2、掌握WEB系统交互原理;
    3、掌握JavaWeb开发核心技术;
    4、掌握JavaWeb高级技术,创建更好的Web应用程序;具备B/S结构软件开发能力;
    5、掌握数据库的相关技术;
    6、掌握如何使用Maven管理项目工程。

    可实现的市场价值

    1、具备JavaWeb开发能力,但是还不能满足企业用人需求,可为后续学习框架打下坚实基础

  • 阶段三: 主流框架

    主要内容

    • 1、spring
    • 2、spring mvc
    • 3、基于Spring,SpringMVC综合练习
    • 4、mybatis
    • 5、maven高级
    • 6、git
    • 7、dubbo
    • 8、vue

    核心能力培养

    1.掌握SSM框架并进行整合
    2.掌握Maven的模块开发
    3.掌握Dubbo框架的架构
    4.掌握Dubbo服务提供者和消费者开发
    5.掌握ZooKeeper常用命令

    可实现的市场价值

    1、对热门的框架和SOA架构应用,便可掌握项目的构建并能够搭建企业级JavaWeb项目,为后期的项目做铺垫。

  • 阶段四: 流行框架

    主要内容

    • 1、全文检索
    • 2、lucene mvc
    • 3、JPA
    • 4、spring boot

    核心能力培养

    1、熟练使用全文检索
    2、熟练使用JPA
    3、熟练使用Git代码版本控制
    4、掌握SpringBoot微服务搭建
    5、掌握Zookeeper常用命令

    可实现的市场价值

    1.前后端分离开发成为企业中软件架构的新宠儿,而掌握微服务框架的使用、项目环境快速部署的人才已被互联网企业所重视。所以适应现互联网开发环境,学习微服务框架成为企业新需人才必要条件。

  • 阶段五:大数据基础增强

    主要内容

    • 1、linux
    • 2、网络管理
    • 3、shell的变量定义
    • 4、变量引用 boot
    • 5、流程控制语句
    • 6、函数使用
    • 7、JVM参数
    • 8、visualVM
    • 9、垃圾回收原理
    • 10、JVM字节码分析

    核心能力培养

    1、掌握shell 脚本编程
    2、熟练linux常用命令

    可实现的市场价值

    1、能够完成中小型企业常见的自动化脚本

  • 阶段六:大数据Hadoop离线分布式系统

    主要内容

    • 1、大数据基础和硬件介绍
    • 2、Zookeeper组件
    • 3、HDFS组件
    • 4、MapReduce
    • 5、Yarn组件
    • 6、Hive组件
    • 7、Impala组件
    • 8、辅助系统工具
    • 9、网站流量日志分析

    核心能力培养

    1、掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术;
    2、掌握用户日志分析系统(业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化);
    3、掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等

  • 阶段七:NoSQL、Kafka和ELK技术实战

    主要内容

    • 1、NoSQL
    • 2、Redis
    • 3、Hbase组件
    • 4、RowKey设计和优化策略
    • 5、HBase+Redis微博实战案例
    • 6、kafka组件
    • 7、kafka架构和原理
    • 8、监控工具和优化
    • 10、 Elasticsearch
    • 11、Logstash
    • 12、网站流量日志分析

    核心能力培养

    1、掌握NoSQL数据库的特点和应用场景;
    2、掌握Hbase的应用场景和核心原理;
    3、掌握Hbase的RowKey设计的策略;
    4、掌握Hbase常用的性能优化手段;
    5、掌握分布式数据发布和订阅的工具Kafka;
    6、掌握Kafka工具的使用和性能优化;
    7、掌握ELK技术栈(end-to-end)的应用场景;
    8、掌握Logstash数据抽取、清洗,ElasticSearch分布式检索,Kibana数据展示的应用。

    可实现的市场价值

    1、解决Hbase的RowKey高性能设计策略,满足业务的需求;
    2、解决Hbase的性能瓶颈,解决业务问题对Hbase高性能的挑战;
    3、解决企业里面海量数据实时传输的问题;
    4、解决海量日志快速检索和监控问题。

  • 阶段八:大数据Spark内存计算系统

    主要内容

    • 1、Scala
    • 2、Iterator
    • 3、akka
    • 4、Spark集群环境搭建
    • 5、RDD
    • 6、Spark Session
    • 8、Spark SQL
    • 9、SparkStreaming
    • 10、 Dstream
    • 11、Structured String
    • 12、Kudu
    • 13、CDH环境搭建

    核心能力培养

    1、掌握Spark基础、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming开发技术;
    2、掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化(业务知识、技术开发、架构);
    3、掌握数据数据存储及存储(Hbase+Phoenix)。

    可实现的市场价值

    1、解决Hbase的RowKey高性能设计策略,满足业务的需求;
    2、解决Hbase的性能瓶颈,解决业务问题对Hbase高性能的挑战;
    3、解决企业里面海量数据实时传输的问题;
    4、解决海量日志快速检索和监控问题。

  • 阶段九:大数据Flink实时计算系统

    主要内容

    • 1、 Flink的运行机制
    • 2、JobManager
    • 3、TaskManager
    • 4、水印WaterMark
    • 5、Flink的状态管理
    • 6、CheckPoint
    • 8、Spark SQL
    • 7、FlinkSQL
    • 8、FlinkTableApi
    • 9、Flink

    核心能力培养

    1、掌握Flink、Spark和MapReduce的区别;
    2、掌握Flink流式计算的功能和应用;
    3、掌握Flink SQL的使用;
    4、掌握Flink DataStream的使;
    5、掌握Flink CEP复杂事件处理的应用场景;
    6、掌握Flink的常用优化手段和技巧

    可实现的市场价值

    1、解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
    2、解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
    3、解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段

  • 阶段十:大数据新技术实战详解

    主要内容

    • 1、Druid应用场景
    • 2、集群搭建
    • 3、数据加载
    • 4、重要概念
    • 5、架构及原理
    • 6、数据查询
    • 7、元数据
    • 8、实时应用案例

    核心能力培养

    1、掌握Druid的功能和应用场景;

    可实现的市场价值

    1、解决企业级OLAP的解决方案;

  • 阶段十一:机器学习(拓展课程)

    主要内容

    • 1、机器学习概念入门
    • 2、机器学习数学基础
    • 3、机器学习语言基础之Python语言
    • 4、Python数据分析库实战
    • 5、Spark机器学习库实战
    • 6、机器学习算法之用户标签预测项目实战
    • 7、机器学习算法之推荐系统实战
    • 8、机器学习算法之CTR点击率预估实战
    • 9、机器学习算法之深度学习基础及图片分类实战

    核心能力培养

    1、掌握机器学习算法理论基础;
    2、熟悉Python语言基础及数据科学库;
    3、熟悉机器学习应用场景;
    4、掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机器学习建模;
    5、熟悉深度基本概念、流程、常见算法、能够使用算法解决简单的业务问题(图像识别等);
    6、掌握用户标签预测全流程;
    7、掌握互联网行业推荐业务开发;
    8、掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师。

  • 阶段十二:云计算(选修)

    主要内容

    • 1、hypervisor管理类工具
    • 2、QEMU-KVM
    • 3、VMware
    • 4、KVM虚拟化对比与实践
    • 5、公有云(阿里云)
    • 6、阿里云应用实战
    • 7、私有云运维(OpenStack)
    • 8、实时数据同步系统
    • 9、容器Docker+监控
    • 10、Docker实战
    • 11、容器编排工具(Kubernates)
    • 12、Docker+Kubernetes集群实战

    核心能力培养

    1、能够使用KVM实现虚拟化;
    2、能够熟练使用Docker容器;
    3、能够熟练使用Kubernates容器编排工具;
    4、能够掌握公有云与私有云服务器架构实战;
    5、能够独立构建Hadoop大数据服务器。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括Linux云计算架构工程师;

  • 阶段一:大数据基础增强

    主要内容

    • 1、linux
    • 2、网络管理
    • 3、shell的变量定义
    • 4、变量引用
    • 5、流程控制语句
    • 6、函数使用
    • 7、JVM参数
    • 8、visualVM
    • 9、垃圾回收原理
    • 10、JVM字节码分析

    核心能力培养

    1、掌握shell 脚本编程
    2、熟练linux常用命令

    可实现的市场价值

    1、能够完成中小型企业常见的自动化脚本

  • 阶段二:大数据Hadoop离线分布式系统

    主要内容

    • 1、大数据基础和硬件介绍
    • 2、Zookeeper组件
    • 3、HDFS组件
    • 4、MapReduce
    • 5、Yarn组件
    • 6、Hive组件
    • 7、Impala组件
    • 8、辅助系统工具
    • 9、网站流量日志分析

    核心能力培养

    1、掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术;
    2、掌握用户日志分析系统(业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化);
    3、掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。

  • 阶段三:NoSQL、Kafka和ELK技术实战

    主要内容

    • 1、NoSQL
    • 2、Redis
    • 3、Hbase组件
    • 4、RowKey设计和优化策略
    • 5、HBase+Redis微博实战案例
    • 6、kafka组件
    • 7、kafka架构和原理
    • 8、监控工具和优化
    • 9、ELK技术栈
    • 10、Elasticsearch
    • 11、Logstash
    • 12、网站流量日志分析

    核心能力培养

    1、掌握NoSQL数据库的特点和应用场景;
    2、掌握Hbase的应用场景和核心原理;
    3、掌握Hbase的RowKey设计的策略;
    4、掌握Hbase常用的性能优化手段;
    5、掌握分布式数据发布和订阅的工具Kafka;
    6、掌握Kafka工具的使用和性能优化;
    7、掌握ELK技术栈(end-to-end)的应用场景;
    8、掌握Logstash数据抽取、清洗,ElasticSearch分布式检索,Kibana数据展示的应用。

    可实现的市场价值

    1、解决Hbase的RowKey高性能设计策略,满足业务的需求;
    2、解决Hbase的性能瓶颈,解决业务问题对Hbase高性能的挑战;
    3、解决企业里面海量数据实时传输的问题;
    4、解决海量日志快速检索和监控问题。

  • 阶段四:大数据Spark内存计算系统

    主要内容

    • 1、Scala
    • 2、Iterator
    • 3、akka
    • 4、Spark集群环境搭建
    • 5、RDD
    • 6、Spark Session
    • 7、DAG
    • 8、Spark SQL
    • 9、SparkStreaming
    • 10、 Dstream
    • 11、Structured String
    • 12、Kudu
    • 13、CDH环境搭建

    核心能力培养

    1、掌握Spark基础、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming开发技术;
    2、掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化(业务知识、技术开发、架构);
    3、掌握数据数据存储及存储(Hbase+Phoenix)。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。

  • 阶段五:大数据 Spark 项目实战

    主要内容

    • 1、Kudu应用场景
    • 2、Kudu原理
    • 3、CDH环境搭建
    • 4、Spark集群环境搭建
    • 4、kudu整合spark开发
    • 5、项目框架搭建
    • 6、报表统计
    • 7、商圈库功能

    核心能力培养

    1、掌握 Kudu 存储引擎以及其使用;
    2、掌握大数据平台数据挖掘的应用场景;。

    可实现的市场价值

    1、全面提升 Spark 编程能力;
    2、解决企业面对海量数据处理慢的问题;

  • 阶段六:大数据Flink实时计算系统

    主要内容

    • 1、Flink的运行机制
    • 2、JobManager
    • 3、TaskManager
    • 4、水印WaterMark
    • 5、Flink的状态管理
    • 6、CheckPoint
    • 7、FlinkSQL
    • 8、FlinkTableApi
    • 9、Flink

    核心能力培养

    1、掌握分布式实数计算框架架构和思想;
    2、掌握Flink、Spark和MapReduce的区别;
    3、掌握Flink流式计算的功能和应用;
    4、掌握Flink SQL的使用;
    5、掌握Flink DataStream的使用;
    6、掌握Flink的常用优化手段和技巧

    可实现的市场价值

    1、解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
    2、解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
    3、解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段

  • 阶段七:大数据 flink 项目实战

    主要内容

    • 1、上报服务系统开发
    • 2、Flink实时数据分析系统开发
    • 3、实时频道热点分析业务开发
    • 4、实时频道PV/UV分析
    • 5、实时频道用户新鲜度分析
    • 6、实时频道地域分析业务开发
    • 7、实时运营商分析业务开发
    • 8、实时数据同步系统
    • 9、Canal数据采集平台
    • 10、number函数使用说明case when 和row

    核心能力培养

    1、掌握Flink、Spark和MapReduce的区别;
    2、掌握Flink流式计算的功能和应用;
    3、掌握Flink SQL的使用;
    4、掌握Flink DataStream的使;
    5、掌握Flink CEP复杂事件处理的应用场景;
    6、掌握Flink的常用优化手段和技巧

    可实现的市场价值

    1、解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
    2、解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
    3、解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段

  • 阶段八:大数据新技术实战详解

    主要内容

    • 1、Druid应用场景
    • 2、集群搭建
    • 3、数据加载
    • 4、重要概念
    • 5、架构及原理
    • 6、数据查询
    • 7、元数据
    • 8、实时应用案例

    核心能力培养

    1、掌握Druid的功能和应用场景;

    可实现的市场价值

    1、解决企业级OLAP的解决方案;

  • 阶段九:机器学习(拓展课程)

    主要内容

    • 1、机器学习概念入门
    • 2、机器学习数学基础
    • 3、机器学习语言基础之Python语言
    • 4、Python数据分析库实战
    • 5、Spark机器学习库实战
    • 6、机器学习算法之用户标签预测项目实战
    • 7、机器学习算法之推荐系统实战
    • 8、机器学习算法之CTR点击率预估实战
    • 9、机器学习算法之深度学习基础及图片分类实战

    核心能力培养

    1、掌握机器学习算法理论基础;
    2、熟悉Python语言基础及数据科学库;
    3、熟悉机器学习应用场景;
    4、掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机器学习建模;
    5、熟悉深度基本概念、流程、常见算法、能够使用算法解决简单的业务问题(图像识别等);
    6、掌握用户标签预测全流程;
    7、掌握互联网行业推荐业务开发;
    8、掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师。

  • 阶段十:云计算(选修)

    主要内容

    • 1、hypervisor管理类工具
    • 2、QEMU-KVM
    • 3、VMware
    • 4、KVM虚拟化对比与实践
    • 5、公有云(阿里云)
    • 6、阿里云应用实战
    • 7、私有云运维(OpenStack)
    • 8、实时数据同步系统
    • 9、容器Docker+监控
    • 10、Docker实战
    • 11、容器编排工具(Kubernates)
    • 12、Docker+Kubernetes集群实战

    核心能力培养

    1、能够使用KVM实现虚拟化;
    2、能够熟练使用Docker容器;
    3、能够熟练使用Kubernates容器编排工具;
    4、能够掌握公有云与私有云服务器架构实战;
    5、能够独立构建Hadoop大数据服务器。

    可实现的市场价值

    本阶段匹配的工作岗位包括Linux云计算架构工程师;

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六大企业级项目实战,强力打造就业优势!

项目介绍

分析PB级数据,为企业提供高效、稳健的实时数据洞察。采用类似阿里巴巴大数据数仓设计的分层架构思想,使用主流的实时仓库技术 Flink、Druid、Kafka。

可解决的现实问题

①企业级离线和流式数仓建设的方案和思想
②攻克企业级数据仓库建设难点
③数仓模型的设计分层思想、指标/维度和模块设计思想
④阿里巴巴数仓分层架构实战
⑤利用Flink进行实时指标的开发
⑥利用druid时序分析数据库
⑦用hive、kylin、hbase实现数据查询的低延迟

项目介绍

360°全方位还原用户画像,实现对个体和群体信息的标签化,实现精准推荐和营销,采用Hadoop、Spark、Hbase、ElasticSearch核心技术栈

可解决的现实问题

①自义定SparkSQL/DataSource插件
②插件化集成Spark的ML/Mllib建模
③自定义Oozie定时工作流自动构建
④自动化生成用户标签
⑤对人/物的秒级画像生成
⑥各种企业级组合标签设计的思想和方案
⑦RFM模型(客户价值模型)的应用实战

项目介绍

基于电商公司电商系统,使用Flink分析电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、点击行为等),统计出PV、UV等数据,深入掌握Flink DataStream的核心理论知识。

可解决的现实问题

①解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;
②解决企业里面流式复杂事件处理的问题;
③解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段。

项目介绍

DMP 全称数据管理系统, 为广告系统提供数据服务, 项目涉及标签处理, 用户识别, 图计算等技术点, 能够有效提升大数据开发能力。

可解决的现实问题

①熟悉DMP系统的架构和开发,全面提升 Spark 编程能力;
②全面掌握 Kudu 存储引擎以及其使用。

项目介绍

网站流量日志数据分析是一个纯粹的数据分析项目,主要分为:数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现5大步骤。

可解决的现实问题

①具备大数据数据分析能力;
②解决企业里面海量数据的数据分析和应用;
③解决企业里面海量数据的数据采集 以及可视化的开发。

项目介绍

OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目,由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境,项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。

可解决的现实问题

①通过使用Openstack构建中小企业内部私有云平台;
②通过Openstack私有云平台为企业构建桌面虚拟化和服务器虚拟化的应用场景。

查看项目源码
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  • 邀请在线视频录制讲师现身分享课程 学习方法
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