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大数据特点 数据量大 数据种类多 要求实时性强 主导气质无法掩盖
同时推出大数据hadoop
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市场招聘条件分析
北京大数据工程师就业形势分析:招聘待遇,工资20000-29999占比最多,达35%。经验要求,3-5年工作经验要求的占比最多,达63%;学历要求,本科学历要求的占比最多,达66%。该数据仅供参考
以上数据来自百度搜索
我要入门潮流技能 颠覆性课程
拒绝用老掉牙的淘汰项目练手 要做就做前沿
覆盖大数据行业主流技术岗位,课程半年升级一次,紧跟市场与企业步伐
01 大数据入门基础课程
1.JavaSE
2.MySQL
3.JDBC
4.Linux
5.shell
6.HTML
7.CSS
8.JavaScript
9.JSP
10.Servlet
02 大数据Hadoop基础
1.大数据概论
2.Hadoop框架
3.HDFS分布式文件系统
4.MapReduce计算模型
5.全真实训项目
03 大数据离线分析
1.Hive数据仓库
2.Sqoop ETL工具
3.Azkaban工作流引擎
4.Ooize
5.Impala
6.全真实训项目
04 大数据实时计算
1.Zookeeper分布式协调系统
2.HBase分布式数据库
3.Redis数据库
4.mogDB数据库
5.Kudu列式存储系统
6.Storm实时数据处理平台
7.Kafka分布式发布订阅消息系统
8.Flume海量日志采集系统
9.全真实训综合项目
05 Spark数据计算
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爬虫
13.ElasticSearch
14.Lucene
Hadoop基础实战项目
项目名称:搜狗搜索日志分析系统
数据体量:5000W+/日
硬件环境:Hadoop集群 12台
软件环境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述:
搜狗每天产生大量的日志数据,从日志数据里面能提取到有用的数据包括每个用户的ID、浏览次数、月/日浏览频率、访问源、浏览内容等等,提取这些内容、统计数据分析每个用户行为,从而做出有利的决定。
大数据离线实战项目
项目名称:新浪微博数据分析系统
日均数据体量:3GB+
硬件环境:Hadoop集群 50台
软件环境:MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
项目描述:
此次项目我们需要处理微博产生的数据,通过对数据的处理得到所需的数据,微博拥有大量的用户,大量的用户潜在的价值是巨大,怎么挖掘这些潜在的宝藏就是我们项目最直接的目的,为了能够实时的进行数据处理使用Storm流式计算系统,和HBase、Zookeeper、Kafka组成框架,对数据进行处理,当然这些都是建立在hadoop集群上实现的,底层的存储还是HDFS。
大数据实时全真项目
项目名称:网络流量流向异常账号统计项目
数据体量:每天1000亿,每秒峰值100 000
硬件环境:Hadoop集群 600台
软件环境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述:
运营商骨干网上采集现网流量流向信息,根据这些原始信息检测账号是否存在异常,如果多个终端使用同一个宽带账号,超过一定阈值则触发报警机制,例如阈值为5时,同一个账号同时连接的终端数量不能超过该值,如果超过则报警。
Spark阶段项目
项目名称:京东网上商城数据统计分析平台
数据体量:5000W+/日
硬件环境:centos-6.5-x86 集群:spark standalone(Master-1,Worker-3)
软件环境:hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日处理的数据量:3GB
项目描述:
基于京东网上商城数据统计分析平台--该项目采用了目前大数据领域非常流行的技术——Spark。本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括:统计和分析UV、PV、登录、留存、热门商品离线统计、广告流量实时统计3个业务模块。
大数据是很重要的内容,因为现在信息发展的时代,会储存大量的数据,可以作为技术发展支持,也可以作为商业的数据。当然并不是每一种数据都有用,所以要掌握一些基本的筛选方法,懂得大数据分析的技巧。丰台大数据培训学校可以培养学生的信心,增强大数据分析专业的学习能力,明确数据分析的知识结构。另外,辅导机构可结合大数据培训方法,为同学分析不一样的数据课程。大数据分析如何应用,应用大数据分析课程时,除了要结合个人的基础和理论,还要尝试应用,虽然学习过程会有点枯燥,但通常情况下收获和时间是成正比的,假如投入时间多,也能认真分析应用知识,学习水准会更强。但如果技术很差,也不愿意投入精力,成绩很容易下滑,竞争能力也会受影响。
曾工作于联想担任系统开发工程师,曾在博彦科技股份有限公司担任项目经理从事移动互联网管理及研发工作,曾创办蓝懿科技有限责任公司从事总经理职务负责iOS教学及管理工作。
浪潮集团项目经理。精通Java与.NET 技术, 熟练的跨平台面向对象开发经验,技术功底深厚。 授课风格 授课风格清新自然、条理清晰、主次分明、重点难点突出、引人入胜。
精通HTML5和CSS3;Javascript及主流js库,具有快速界面开发的能力,对浏览器兼容性、前端性能优化等有深入理解。精通网页制作和网页游戏开发。
具有10 年的Java 企业应用开发经验。曾经历任德国Software AG 技术顾问,美国Dachieve 系统架构师,美国AngelEngineers Inc. 系统架构师。