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大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中應(yīng)用廣泛 沒(méi)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(wú)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(kāi)發(fā)語(yǔ)言

大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器開(kāi)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(wú)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(wú)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(lái)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(cāng)庫(kù)
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(kù)
3.Redis數(shù)據(jù)庫(kù)
4.mogDB數(shù)據(jù)庫(kù)
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(chóng)
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(wèn)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(guò)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(yíng)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(guò)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(guò)該值,如果超過(guò)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(kāi)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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黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

分類:大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)培訓(xùn) 作者:鍍金池 發(fā)布時(shí)間:2019-01-27

黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn),有著海量的資源。而且在黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)上面,可以,享受到非常多的關(guān)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā),技術(shù)方面的,知識(shí)資源。這些都是很不錯(cuò)的。但是就開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)平臺(tái),非常的受大家的認(rèn)可。因?yàn)樗拇_給大家提供了學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的比較,快的方法。通過(guò)黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn),學(xué)習(xí)之后。掌握到的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù),都是比較專業(yè)的一些知識(shí)。而且,很多人都在大數(shù)據(jù)開(kāi)放學(xué)習(xí)平臺(tái)上互相交流,一起共同的監(jiān)督,彼此學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)。這樣即使說(shuō)自己想要偷懶的時(shí)候,也會(huì)有人提醒你一起去學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)。黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn),非常的有必要去,嘗試一下。在黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)上學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也是,掌握大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)的比較不錯(cuò)的方法。總有一部分人,想要更好的去學(xué)習(xí),這一門大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)。這一部分人,就會(huì)通過(guò)黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)。在黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù),學(xué)到的最起碼都是一些比較專業(yè)的知識(shí)。而且黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)里面的教師團(tuán)隊(duì)都是專業(yè)的。而且教師團(tuán)隊(duì)非常的強(qiáng)大。在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)學(xué)班里面學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù),可以放心。黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn),里面的,知識(shí)內(nèi)容,都是比較全面的。在黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)里面,可以學(xué)到詳細(xì)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方面的知識(shí)。比起自己在家里面學(xué)習(xí),要學(xué)到的知識(shí)還要多一些。黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)里面的教師,都會(huì)用專業(yè)的教學(xué)方式能讓你,快速的學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)。只要說(shuō)你想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù),在黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)里面都可以得到不錯(cuò)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)還是需要去選擇的。畢竟經(jīng)過(guò)黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn),過(guò)后,學(xué)到了大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)知識(shí)就會(huì)更加的牢固。正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)的人員,如果去進(jìn)行大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)培訓(xùn)。就會(huì)可以,更全面的了解大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)。黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)非常的重要。是每一位想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)的人員,必須得去選擇的。如果你剛剛開(kāi)始了解大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù),就更加需要去選擇黃岡大數(shù)據(jù)培黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)方式受大家認(rèn)可嗎訓(xùn)。只有通過(guò)黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn),你才可以,從最簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)知識(shí),上升到學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)比較難懂的一些知識(shí)。黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn),需要更多的人選擇。就通過(guò)黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)之后再去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù),就會(huì)相對(duì)輕松一些。經(jīng)過(guò)黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)以后,就不必?fù)?dān)心自己不懂大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù),不會(huì)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技黃岡大數(shù)據(jù)培訓(xùn)重要性術(shù)。