大数据开发工程师课程，注重实战，在学习了一定的理论知识的基础上，用真实的项目进行演练，帮助学员巩固知识，强化技能，学以致用。
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一种为：大数据小白全能班 icon
4个月脱产班，从IT小白变大数据大牛！
适合对象：适合是0基础学员 -
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3个月周末班
适合有大数据开发基础学员,想转行的人事！
2、重实战，重项目、重PK、重技能，助学员快速获得*经验；
3、真实环境，配备Oracle云服务器，真实的大数据环境助学员快速掌握*原理；
4、保*上万家合作企业，让你的*有*；
5、保终生一次培训终身服务云平台老师终身为您在线解答问题
6、性价比高课程内容全面，学费低价，减轻学员生活负担。
6、上课地址位于地铁南京东路站，交通极其便利，怎么过来都很方便。
2、以案例/项目来进行驱动教学不低于6个实际的项目经验,提高学员动手能力，毕业后即积累2年*经验。提高动手能力
3、课前、课中、课后标准化学习素材，海文针对学员在整个课程学习的过程中所需要的不同的资料，制定了大量课前知识点预习教材，课中练习案例，课后复习巩固的作业和项目。
4、提供平台进行能力提升通过PK赛提升学员的人文技能：沟通表达能力、演讲能力、抗压能力和自信心。
5、课程研发小组进行课程设计/更新，杜绝课程粗制滥造，不同老师有自己的授课标准，*授课质量的一致性
Linux系统做为大数据平的企业级操作系统，本部分是基础课程，帮大家打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。这是进入大数据领域的必须掌握的基础技术因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
课程二、大数据开发核心技术-Hadoop
从入门到精通课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive、HBase或者Spark分析的数据是存储在HDFS里面；其二是分布式资源管理框架YARN是用来在Hadoop云操作系统（也称数据系统）管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控的；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。Hadoop2.x的编译、环境搭建、HDFSShell使用，YARN集群资源管理与任务监控，MapReduce编程，分布式集群的部署管理（*括高可用性HA）必须要掌握的。
课程三、大数据开发核心技术-大数据仓库Hive精讲
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供基本的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
课程四、大数据协作框架-Sqoop/Flume/Oozie精讲
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库mysql、Oracle、SQLServer、postgresql等RDBMS数据间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库，例如：MySQL、Oracle、SQLServer、Postgres等RDBMS中的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。
课程五、大数据Web开发框架-大数据WEB工具Hue精讲
Hue是一个开源的ApacheHadoopUI系统，最早是由ClouderaDesktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于PythonWeb框架Django实现的。通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduceJob等等。
课程六、大数据核心开发技术-分布式数据库HBase从入门到精通
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群；
课程七、大数据核心开发技术-Storm实时数据处理
Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等，大数据实时处理解决方案（流计算）的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是流式计算技术中的佼佼者和主流。按照storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了map+reduce的原语，使我们的批处理程序变得简单和高效。同样，Storm也为实时计算提供了一些简单高效的原语，而且Storm的Trident是基于Storm原语更高级的抽象框架，类似于基于Hadoop的Pig框架，让开发更加便利和高效。本课程会深入、全面的讲解Storm，并穿插企业场景实战讲述Storm的运用。淘宝双11的大屏幕实时监控效果冲击了整个IT界，业界为之惊叹的同时更是引起对该技术的探索。学完本课程你可以自己开发升级版的“淘宝双11”，一起来学习吧！
课程八、Spark技术实战之基础篇-Scala语言从入门到精通
为什么要学习Scala？源于Spark的流行，Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架，采用Scala语言实现，各大公司都在使用Spark：IBM宣布承诺大力推进ApacheSpark项目，并称该项目为：在以数据为主导的，未来十年最为重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台，Scala具有数据处理的天然优势，Scala是未来大数据处理的主流语言；
课程九、大数据核心开发技术-内存计算框架Spark精讲
Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类，是HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark拥有HadoopMapReduce所具有的优点。启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代*负载。SparkStreaming:构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据；
课程十、大数据核心开发技术-Spark深入剖析（全案例）
本课程主要讲解目前大数据领域热门、火爆、有前景的技术——Spark。在本课程中，会从浅入深，基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark，并且会*含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程.
课程十一、企业大数据平台高级应用
本阶段主要就之前所学内容完成大数据相关企业场景与解决方案的剖析应用及结合一个电子商务平台进行实战分析，主要*括有：企业大数据平台概述、搭建企业大数据平台、真实服务器手把手环境部署、使用CM5.3.x管理CDH5.3.x集群。
