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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(tái)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)

查看更多行業(yè)應(yīng)用

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(chǎng)本身的薪資變化趨勢(shì)
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(chǎng)招聘條件分析

北京大數(shù)據(jù)工程師就業(yè)形勢(shì)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(jí)一次，緊跟市場(chǎng)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(chǔ)系統(tǒng)
6.Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)
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(tái)
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(tái)
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(duì)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(duì)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(chǔ)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(hào)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(tái)
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(cè)賬號(hào)是否存在異常，如果多個(gè)終端使用同一個(gè)寬帶賬號(hào)，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(hào)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(tái)
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(tái)--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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株洲大數(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:2018-11-14

株洲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)就是讓一些正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人可以更好的了解大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一些機(jī)構(gòu)。株洲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)真的可以學(xué)到大數(shù)據(jù)分析技術(shù)嗎？株洲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)當(dāng)然可以學(xué)到大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)需要學(xué)習(xí)多門課程，到株洲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)里面可以更好的去學(xué)習(xí)這些相關(guān)大數(shù)據(jù)分析的課程。掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的關(guān)鍵就是在株洲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)里面好好的學(xué)習(xí)，經(jīng)過專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)之后就能完全的掌握到大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是一門學(xué)習(xí)起來有難度和挑戰(zhàn)性的這么一門技術(shù)。所以說才需要我們到大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班里面學(xué)株洲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)情況習(xí)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人來說非常的重要。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就是大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個(gè)課程。株洲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？全國有那么多家大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)，其實(shí)都很好的。而且大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)專業(yè)課挺多的。每一門課程涉及的知識(shí)點(diǎn)和內(nèi)容都不一樣。有基礎(chǔ)型的課程有更加復(fù)雜的課程。不同的學(xué)習(xí)水平學(xué)習(xí)不同的大數(shù)據(jù)分析課。把這些關(guān)于大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課學(xué)完之后就可以真正的掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)對(duì)于一個(gè)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人來說非常的重要。進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)非常的有必要。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課學(xué)習(xí)起來也需要時(shí)間，所以要認(rèn)真的學(xué)習(xí)才可以。那么多的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)就是讓一些對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有興趣的人可以更好地學(xué)習(xí)到大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。而大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課真的有必要去上。只有經(jīng)過專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)之后才會(huì)成為大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人才。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，是比較難懂的，專業(yè)性過強(qiáng)的技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)都很好。經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)后，是真的可以學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。一些學(xué)員經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)后，都成為了，大數(shù)據(jù)分析方面的精英，現(xiàn)在都從事著不錯(cuò)的工作。選擇大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)，是非常的有必要。可以讓自己更好的學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)專業(yè)課很多嗎術(shù)。從而掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)非常的好，對(duì)于不曾了解過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人來說，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)，可以節(jié)省不少的時(shí)間。學(xué)到的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，都是比較的專業(yè)的?？梢愿由钊氲膶W(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)就可以為你節(jié)省時(shí)間。運(yùn)用極短的時(shí)間學(xué)到精髓的知識(shí)。選擇大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)會(huì)比較的輕松對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來說。