大数据行业的火爆,各个行业都在抢大数据人才,人才最重要,而且大数据人才的缺失量很大,而且薪资待遇还特别好,以真实的才能帮助学员成长。
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随着近年来网络及上网设备的普及,越来越多的人们参与到互联网中,对于互联网服务的提供者来说,大数据量的处理是其非常头疼的问题,并且随着日益激烈的竞争,数据价值越来越为企业所重视,从现有数据分析出用户习惯,根据用户习惯推送个性化服务已经成为了互联网服务提供者的标配。
在这个大背景下,越来越多的培训机构进入了大数据培训领域,俗话说“林子大了什么鸟都有”,培训也是一样,干的人多了自然就有了好坏之分。对于幻维来说,幻维一直秉承着“教育回归本质”的教学理念,集结*,用心授课,依托自身的大数据优势开始了幻维大数据的培训之路。
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严苛的考核制度 阶段性考核一丝不苟,直至考核通过才可进行下一阶段学习,一切以学员的高薪*为准则。
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科学的讲师配备 不同讲师负责不同模块,术业有专攻,多对一教学。班级助教全程陪同,课上没听懂,课下1对1单独辅导。
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开放的教学环境 尚观为学员提供标准化的教学环境,机房全天开放,供学员随时随地实操练习。
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专业的*指导 *HR全程陪同,根据学生特长做专业的*规划,任你的薪资翻倍。
课程大纲 | 课程内容 |
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*阶段: (*、二周) |
大数据运维之Linux基础,本部分是基础课程,在大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等众多课程。 |
第二阶段: (第三周到第六周) |
大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通,本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数据存储在其上面; 其二是分布式资源管理框架YARN,是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;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。Hadoop 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell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。 |
第三阶段: (第七周到第九周) |
大数据开发核心技术 - 大数据仓库Hive,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,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 |
第四阶段: (第十周) |
大数据协作框架 - Sqoop/Flume/Oozie,Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到关系型数据库中。 |
第五阶段: (第十一周到第十二周) |
大数据Web开发框架 - 大数据WEB 工具Hue,Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,基于Python Web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MapReduce Job等等。 |
第六阶段: (第十三周到第十四周) |
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,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PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 |
第七阶段: (第十五周到第十七周) |
Spark技术实战之基础篇 -Scala语言从入门到精通,Spark是当前流行的开源大数据内存计算框架,采用Scala语言实现,这一核心是将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。 |
第八阶段: (第十八周到第二十周) |
大数据核心开发技术 - 内存计算框架Spark精讲,Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce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。Spark Streaming: 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。 |
第九阶段: (第二十一周到第二十二周) |
大数据核心开发技术 - Spark深入剖析,本课程中,会基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,cala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优,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。 |
第十阶段: (第二十三周) |
大数据核心开发技术 - 内存计算框架Spark精讲,Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce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。Spark Streaming: 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。 |
第十一阶段: (第二十三周到第二十四周) |
项目实战阶段,大数据高薪面试剖析. |