课程简介
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JavaSE
掌握能力:掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力
胜任职位:具备Java基础编程能力,但几乎不能胜任相关开发岗
就业月薪范围:5000+ -
Hadoop生态
掌握能力:掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力
胜任职位:实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师
就业月薪范围:15K-30K+ -
Spark生态
掌握能力:离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力
胜任职位:Spark研发工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、实时研发工程师
就业月薪范围:12K-22K -
Flink生态
掌握能力:掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力
胜任职位:实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师
就业月薪范围:15K-30K+
2.Spark技术栈:本阶段主要学习Scala语言、SparkSQL、SparkMlib Spark GraphX、;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE。
机构优势
Course objectives-
01
处理海量数据
采用分布式架构处理海量数据,更大集群规模达到20台
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02
任务详情
详细清楚的监控各项任务的进展情况
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03
硬件监控
监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源,通过HTTP , ICMP等通用网络协议监控互联网应用的可用性
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04
负载均衡
多台云主机间实现应用程序流量的自动分配。可实现故障自动切换,提高业务可用性,并提高资源利用率
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05
大数据云主机
达内提供大数据云主机试验环境的机构
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06
24h学习
随时随地的练习,便于师生交流
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07
积累经验
提前体验云环境,为云越来越普遍的趋势提前积累经验
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08
避免事故
云平台可以有效地避免项目,数据等的丢失
1. 编程语言基础:新手学大数据,首先要具备的是编程语言基础,,掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多,需要学习的软件主要包括JAVA、C++等,有时候编程语言要比大数据学习的时间更长;
2. Linux系统的基本操作:重点是要学习一下Linux环境的搭建,Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分,搭建平台有Ubuntu、Centos,内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等;
3. 数据库:只要跟数据打交道就离不开数据库,SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能,当然,学习大数据SQL也是必经之路;
4. Hadoop架构设计:要学大数据,首先要了解的是如何在单台Windows系
5. 统上经过虚拟机搭建多台Linux虚拟机,从而构建Hadoop集群,再建立spark开发环境,完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的重要一步。