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同時推出大數(shù)據(jù)hadoop
引領(lǐng)大數(shù)據(jù)行業(yè)風(fēng)潮

網(wǎng)站后臺維護
大型項目必選開發(fā)語言

大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器開發(fā)

金融機構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

智能家居家電

銀行管理系統(tǒng)

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無論按照工作經(jīng)驗還是市場本身的薪資變化趨勢
大數(shù)據(jù)工程師都是一路高歌猛進,當(dāng)之無愧的互聯(lián)網(wǎng)貴族!

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北京大數(shù)據(jù)工程師就業(yè)形勢分析:招聘待遇,工資20000-29999占比最多,達35%。經(jīng)驗要求,3-5年工作經(jīng)驗要求的占比最多,達63%;學(xué)歷要求,本科學(xué)歷要求的占比最多,達66%。該數(shù)據(jù)僅供參考

以上數(shù)據(jù)來自百度搜索

我要入門

潮流技能 顛覆性課程
拒絕用老掉牙的淘汰項目練手 要做就做前沿

覆蓋大數(shù)據(jù)行業(yè)主流技術(shù)崗位,課程半年升級一次,緊跟市場與企業(yè)步伐

01 大數(shù)據(jù)入門基礎(chǔ)課程

1.JavaSE
2.MySQL
3.JDBC
4.Linux
5.shell
6.HTML
7.CSS
8.JavaScript
9.JSP
10.Servlet

02 大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ)

1.大數(shù)據(jù)概論
2.Hadoop框架
3.HDFS分布式文件系統(tǒng)
4.MapReduce計算模型
5.全真實訓(xùn)項目

03 大數(shù)據(jù)離線分析

1.Hive數(shù)據(jù)倉庫
2.Sqoop ETL工具
3.Azkaban工作流引擎
4.Ooize
5.Impala
6.全真實訓(xùn)項目

04 大數(shù)據(jù)實時計算

1.Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)
2.HBase分布式數(shù)據(jù)庫
3.Redis數(shù)據(jù)庫
4.mogDB數(shù)據(jù)庫
5.Kudu列式存儲系統(tǒng)
6.Storm實時數(shù)據(jù)處理平臺
7.Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)
8.Flume海量日志采集系統(tǒng)
9.全真實訓(xùn)綜合項目

05 Spark數(shù)據(jù)計算

1.Scala
2.Spark
3RDD
4.Spark SQL
5. Streaming
6. Mahout
7.MLlib
8.GraphX
9.Spark R
10.Python
11.Alluxio
12.Python爬蟲
13.ElasticSearch
14.Lucene

Hadoop基礎(chǔ)實戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)離線實戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)實時計算
Spark階段項目

Hadoop基礎(chǔ)實戰(zhàn)項目

項目名稱:搜狗搜索日志分析系統(tǒng)
數(shù)據(jù)體量:5000W+/日
硬件環(huán)境:Hadoop集群 12臺
軟件環(huán)境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項目描述:
搜狗每天產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù),從日志數(shù)據(jù)里面能提取到有用的數(shù)據(jù)包括每個用戶的ID、瀏覽次數(shù)、月/日瀏覽頻率、訪問源、瀏覽內(nèi)容等等,提取這些內(nèi)容、統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析每個用戶行為,從而做出有利的決定。

大數(shù)據(jù)離線實戰(zhàn)項目

項目名稱:新浪微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
日均數(shù)據(jù)體量:3GB+
硬件環(huán)境:Hadoop集群 50臺
軟件環(huán)境:MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
項目描述:
此次項目我們需要處理微博產(chǎn)生的數(shù)據(jù),通過對數(shù)據(jù)的處理得到所需的數(shù)據(jù),微博擁有大量的用戶,大量的用戶潛在的價值是巨大,怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項目最直接的目的,為了能夠?qū)崟r的進行數(shù)據(jù)處理使用Storm流式計算系統(tǒng),和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架,對數(shù)據(jù)進行處理,當(dāng)然這些都是建立在hadoop集群上實現(xiàn)的,底層的存儲還是HDFS。

大數(shù)據(jù)實時全真項目

項目名稱:網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號統(tǒng)計項目
數(shù)據(jù)體量:每天1000億,每秒峰值100 000
硬件環(huán)境:Hadoop集群 600臺
軟件環(huán)境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項目描述:
運營商骨干網(wǎng)上采集現(xiàn)網(wǎng)流量流向信息,根據(jù)這些原始信息檢測賬號是否存在異常,如果多個終端使用同一個寬帶賬號,超過一定閾值則觸發(fā)報警機制,例如閾值為5時,同一個賬號同時連接的終端數(shù)量不能超過該值,如果超過則報警。

Spark階段項目

項目名稱:京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析平臺
數(shù)據(jù)體量:5000W+/日
硬件環(huán)境:centos-6.5-x86 集群:spark standalone(Master-1,Worker-3)
軟件環(huán)境:hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日處理的數(shù)據(jù)量:3GB
項目描述:
基于京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析平臺--該項目采用了目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常流行的技術(shù)——Spark。本項目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中最常用的三個技術(shù)框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,進行離線計算和實時計算業(yè)務(wù)模塊的開發(fā)。實現(xiàn)了包括:統(tǒng)計和分析UV、PV、登錄、留存、熱門商品離線統(tǒng)計、廣告流量實時統(tǒng)計3個業(yè)務(wù)模塊。

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北大青鳥廈門軟件園校區(qū) 北大青鳥APTECH廈門軟件園中心擁有專業(yè)的學(xué)術(shù)講師團隊、教質(zhì)教務(wù)團隊、就業(yè)服務(wù)團隊,良好的學(xué)習(xí)環(huán)境和先進的核心機房。學(xué)校還配置了大型實驗室和軟件開發(fā)訓(xùn)練基地,為學(xué)員提供完善的IT學(xué)習(xí)、實訓(xùn)、就業(yè)服務(wù) 北大青鳥 北大青鳥APTECH成立于1999年。依托北京大學(xué)優(yōu)質(zhì)雄厚的教育資源和背景,秉承教育改變生活的發(fā)展理念,一直致力于培養(yǎng)中國IT技能型緊缺人才。北大青鳥以完善的標準化管理為依托實現(xiàn)了體系的規(guī)?;l(fā)展,2 北大青鳥東莞金碼學(xué)校 東莞市金碼信息技術(shù)咨詢有限公司(北大青鳥東莞金碼學(xué)校)隸屬于嘉華教育集團(KEG:KAWA EDUCATION GROUP),是北大青鳥APTECH東莞授權(quán)培訓(xùn)校區(qū)、深圳大學(xué)實習(xí)基地、國家信息化人才培 廣州市寶比萬像職業(yè)培訓(xùn)學(xué)校 廣州市寶比萬像職業(yè)培訓(xùn)學(xué)校是一所專業(yè)從事中高端IT人才培訓(xùn)的職業(yè)培訓(xùn)學(xué)校,經(jīng)人力資源和社會保障局審批,按國家培訓(xùn)標準成立的計算機職業(yè)培訓(xùn)學(xué)校。 廣州市寶比萬像職業(yè)培訓(xùn)學(xué)校致力于社會緊缺型IT職業(yè)技術(shù) 北京積云教育 積云教育致力于打造北京IT職業(yè)教育領(lǐng)導(dǎo)品牌,服務(wù)北京眾多的IT企業(yè)和有前沿IT技術(shù)需求的傳統(tǒng)企業(yè)。同時為提供一流的學(xué)習(xí)和廣闊的發(fā)展平臺。打造學(xué)生價值,提高企業(yè)價值,創(chuàng)造社會價值。

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通州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

分類:大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn) 作者:鍍金池 發(fā)布時間:2020-06-16

大數(shù)據(jù)分析專業(yè)要求比較高,同學(xué)要掌握數(shù)據(jù)的收集方法以及分析數(shù)據(jù)的技巧,然后了解數(shù)據(jù)評價以及改進的過程,從而發(fā)揮出大數(shù)據(jù)分析工作崗位的價值。通州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)或者結(jié)合各個應(yīng)用領(lǐng)域,為大家展示應(yīng)用的課程,提供許多大數(shù)據(jù)入門教學(xué)內(nèi)容,從而體現(xiàn)出學(xué)習(xí)的作用。大數(shù)據(jù)分析的過程是比較明確的,首先學(xué)生在取得數(shù)據(jù)之后,用肉眼可能很難觀測出這些數(shù)據(jù)的規(guī)律,這時可以通過表格制作以及圖像分析等等形式,進行量化考核探索數(shù)據(jù)的規(guī)律性,然后再通過模型選定分析的方法找到數(shù)據(jù)的規(guī)律。通常情況下,在數(shù)據(jù)分析的時候,技術(shù)人員會采用列表方式以及做圖的方法,進行簡單的處理,然后找到其中的邏輯。如果只是自學(xué),可能會比較難分析這些內(nèi)容,所以同學(xué)要加把勁學(xué)習(xí)。