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大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中應(yīng)用廣泛 沒有什么能逃出你的掌心

大數(shù)據(jù)特點(diǎn) 數(shù)據(jù)量大 數(shù)據(jù)種類多 要求實(shí)時(shí)性強(qiáng) 主導(dǎo)氣質(zhì)無法掩蓋

同時(shí)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(hù)
大型項(xiàng)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(jī)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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真實(shí)就業(yè)數(shù)據(jù) 震撼你的小心臟

無論按照工作經(jīng)驗(yàn)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(jìn),當(dāng)之無愧的互聯(lián)網(wǎng)貴族!

市場招聘條件分析

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(dá)35%。經(jīng)驗(yàn)要求,3-5年工作經(jīng)驗(yàn)要求的占比最多,達(dá)63%;學(xué)歷要求,本科學(xué)歷要求的占比最多,達(dá)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(xiàng)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(jì)算模型
5.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)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(shí)訓(xùn)項(xiàng)目

04 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)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(shí)時(shí)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(shí)訓(xùn)綜合項(xiàng)目

05 Spark數(shù)據(jù)計(jì)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(shí)戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)離線實(shí)戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算
Spark階段項(xiàng)目

Hadoop基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

項(xiàng)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(xiàng)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(gè)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(jì)數(shù)據(jù)分析每個(gè)用戶行為,從而做出有利的決定。

大數(shù)據(jù)離線實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

項(xiàng)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(xiàng)目描述:
此次項(xiàng)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(jià)值是巨大,怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項(xiàng)目最直接的目的,為了能夠?qū)崟r(shí)的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理使用Storm流式計(jì)算系統(tǒng),和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架,對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,當(dāng)然這些都是建立在hadoop集群上實(shí)現(xiàn)的,底層的存儲還是HDFS。

大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)全真項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱:網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號統(tǒng)計(jì)項(xiàng)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(xiàng)目描述:
運(yùn)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(gè)終端使用同一個(gè)寬帶賬號,超過一定閾值則觸發(fā)報(bào)警機(jī)制,例如閾值為5時(shí),同一個(gè)賬號同時(shí)連接的終端數(shù)量不能超過該值,如果超過則報(bào)警。

Spark階段項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱:京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(xiàng)目描述:
基于京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺--該項(xiàng)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(xiàng)目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中最常用的三個(gè)技術(shù)框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,進(jìn)行離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開發(fā)。實(shí)現(xiàn)了包括:統(tǒng)計(jì)和分析UV、PV、登錄、留存、熱門商品離線統(tǒng)計(jì)、廣告流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)3個(gè)業(yè)務(wù)模塊。

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昆明大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

分類:大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn) 作者:鍍金池 發(fā)布時(shí)間:2018-10-22

大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)在哪里?大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)其實(shí)在各個(gè)地區(qū)都存在著。想要知道當(dāng)昆明大數(shù)據(jù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?就到自己當(dāng)?shù)氐拇髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn),看一下就知道了。其實(shí)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)都挺好的。因?yàn)橹灰阍谶@里學(xué)到專業(yè)的技術(shù),就可以了嘛。最重要的就是這些大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu),能夠把你培訓(xùn)得比較的出色,才是最重要的。所以不要把心思放在大數(shù)據(jù)分析,培訓(xùn)哪里好上面。最近得去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)才是,現(xiàn)在目前最重要的。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)對于學(xué)員來說是不錯(cuò)的。他們可以,經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn),把自己變得更加的優(yōu)秀。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn),都是,不錯(cuò)的方法。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn),主要的就是幫助人員來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析這門技術(shù)的??梢詼p短時(shí)間,輕松的學(xué)習(xí)。即然要進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)。那么大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)需要多少錢呢。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)需要很多錢嗎?其實(shí)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)并不需要太多的錢。只要你想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)的這些錢都可以付得起。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn),需要付多少錢,都是根據(jù)你的學(xué)習(xí),選擇的時(shí)間的長短來,制定的。你在大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)學(xué)習(xí)的時(shí)間越久,他們收的錢肯定就要多一些。但是他們的目的并不是,收取你的錢。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)主要就是為了幫助我們更好的去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。所以說花一點(diǎn)錢無所謂的。只要能把大數(shù)據(jù)分析技術(shù)學(xué)會(huì)不就可以嘛。再說了,大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)真的不需要花太多的錢。有許多機(jī)構(gòu)都打著專業(yè)的名義來騙取學(xué)生的錢財(cái)。只要你認(rèn)真的區(qū)分開來,并不會(huì)花一些冤枉錢。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)到底如何,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)很難學(xué)會(huì)嗎?其實(shí)并不是這樣子的。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也只是入門的時(shí)候有一點(diǎn)難。當(dāng)你把基礎(chǔ)的知識學(xué)會(huì)之后,再學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就會(huì)很簡單。昆明大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)一般不需要花太多的費(fèi)用。但是大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)是一定要去,培訓(xùn)的。每一位學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人員,都會(huì)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)。 說明了大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)很重要。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn),價(jià)錢多少并不重要,重要的就是他這一個(gè)內(nèi)容。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn),就是專業(yè)培訓(xùn)人才大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)技術(shù)的。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)需要花費(fèi)很多的心力才可以學(xué)會(huì)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)就會(huì)幫助你,輕松一點(diǎn)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析的過程,愉快一些。這樣就可以,快樂的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。在未來從事大數(shù)據(jù)分析行業(yè),比較有發(fā)展的前景。所以說現(xiàn)在就放心學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就是的。