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大數據基礎培訓課程

發布時間:2022-05-26 17:08:20

㈠ 大數據課程基礎內容有哪些

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㈡ 大數據培訓內容,大數據要學哪些課程

java

數據結構、關系型資料庫、linux系統操作

hadoop離線分析、Storm實時計算、spark內存計算

㈢ 大數據培訓課程介紹,大數據學習課程要學習哪些

目前大數據培訓機構提供的課程大約有兩種:一是大數據開發,二是數據分析與挖掘大數據培訓一般指大數據開發,不需要數學和統計學基礎,學習的內容大概有:

0基礎:

第一階段: Java開發·

第二階段: 大數據基礎·

第三階段: Hadoop生態體系·

第四階段: Spark生態系統·

第五階段: 項目實戰

提高班:

第一階段:大數據基礎·

第二階段:Hadoop生態體系·

第三階段:Spark生態系統·

第四階段:項目實戰

㈣ 大數據學習課程有哪些

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統,這兩個是學習大數據的基礎,學習的順序不分前後。

Java :只要了解一些基礎即可,做大數據不需要很深的Java 技術,學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux:因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好·說完基礎了,再說說還需要學習哪些大數據技術,可以按我寫的順序學下去。

Hadoop:這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面,MapRece是對數據進行處理計算的,它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完,但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper:這是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟體對它有依賴,對於我們個人來講只需要把它安裝正確,讓它正常的run起來就可以了。

Mysql:我們學習完大數據的處理了,接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫,因為一會裝hive的時候要用到,mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的許可權,修改root的密碼,創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop:這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個,直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的,當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive:這個東西對於會SQL語法的來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單,不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie:既然學會Hive了,我相信你一定需要這個東西,它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執行正確,出錯了給你發報警並能幫你重試程序,最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的,不然你看著那一大堆腳本,和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase:這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫,他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的,所以它能用來做數據的排重,它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka:這是個比較好用的隊列工具,隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理,這樣與你協作的其它同學不會叫起來,你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來,你別怪他因為他不是搞大數據的,你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿,這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了,因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS,這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用,它是專門用來提供對數據進行簡單處理,並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark:它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點,它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算,所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它,因為它們都是用JVM的。

㈤ 大數據要學哪些課程

大數據存儲階段:百hbase、hive、sqoop。
大數度據架構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段:Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段:Python、Scala。
大數據商業實戰階內段:實操企業大數據處理業務場景,分析需求、解決方案實施,技術實戰應用。

㈥ 大數據培訓課程都包含哪些內容

老男孩教育來的大數據培訓課源程內容包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python與大數據分析等

㈦ 大數據開發工程師要學習哪些課程

大數據工程師要學什麼課程?沒接觸過大數據的人也許不知道大數據工程師是什麼,更別說知道大數據工程師要學什麼課程了。我們先來說下大數據工程師是做什麼的吧。是負責公司互聯網數據分析的一個職位,對資料庫進行開發和(或)維護,需要具備超強的邏輯思維,精通各種語言,需要有相當好的毅力和耐心。
光環大數據的大數據培訓課程分為如下幾個階段:
第一階段:java核心學習
學習內容:Java核心內容
學習目標:掌握數據類型與運算符,數組、類與對象;掌握IO流與反射、多線程、JDBC。
完成目標:Java多線程模擬多窗口售票,Java集合框架管理。
第二階段: JavaEE課程大綱
學習內容:JavaEE核心內容
學習目標:Mysql數據基礎知識,Jdbc 基礎概念和操作掌握HTML和CSS語法、Java核心語法
完成目標:京東電商網站項目、2048小游戲。
第三階段:Linux精講
學習內容:Linux命令、文件、配置,Shell、Awk、Sed
學習目標:搭建負載均衡、高可靠的伺服器集群,可大網站並發訪問量,保證服務不間斷
完成目標:Linux環境搭建、shell腳本小游戲 貪吃蛇。
第四階段:Hadoop生態體系
學習內容:HDFS、MapRece、Hive、Sqoop、Oozie
學習目標:掌握HDFS原理、操作和應用開發,掌握分布式運算、Hive數據倉庫原理及應用。
完成目標:微博數據大數據分析、汽車銷售大數據分析
第五階段:Storm實時開發
學習內容:Zookeeper、HBase、Storm實時數據
學習目標:掌握Storm程序的開發及底層原理,具備開發基於Storm的實時計算程序的能力。
完成目標:實時處理新數據和更新資料庫,處理密集查詢並行搜索處理大集合的數據。

㈧ 大數據培訓課程都學什麼

我正在用著

㈨ 大數據學習需要哪些課程

主修課程:面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分版析、高等數學、權Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等

㈩ 大數據培訓要學什麼

大數據工程師培訓課程有哪些?目前大數據基礎課程需要學習Web標准化網頁製作,必備的HTML標記和屬性、HTML表格、表單的設計與製作、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀、 ...

大數據工程師培訓課程有哪些?目前大數據基礎課程需要學習Web標准化網頁製作,必備的HTML標記和屬性、HTML表格、表單的設計與製作、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀、復習所有知識、完成項目布置等。

除此之外大數據工程師培訓課程有哪些?
大數據工程師培訓課程第一部分:大數據基礎——java語言基礎方面
1、Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
2、 HTML、CSS與Java
PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用
3、JavaWeb和資料庫
資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
大數據工程師培訓課程第二部分: Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
大數據工程師培訓課程第三部分:分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
1、分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一:基於Spark的推薦系統(某一線公司真實項目)、實戰二:新浪網(www.sina.com.cn)
2、storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一:日誌告警系統項目、實戰二:猜你喜歡推薦系統實戰
大數據工程師培訓課程第四部分:大數據項目實戰(一線公司真實項目)
數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
大數據工程師培訓課程第五部分:大數據分析 —AI(人工智慧)
Data Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
1、Python機器學習2、圖像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰項目:戶外設備識別分析

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