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(jí)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(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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培訓(xùn)機(jī)構(gòu)定向輸出大數(shù)據(jù)工程師。千錘百煉,磨煉成鋼!每個(gè)學(xué)員的實(shí)力都不可小覷

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長春大數(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:2018-10-28

隨著學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)人數(shù)的不斷增多,很多人都比較關(guān)心,長春大數(shù)據(jù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu),其實(shí)各地的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu),都挺多的,想進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的培訓(xùn),是不錯(cuò)的選擇。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)的多樣性,所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)方面,有著非常大的難度。只有進(jìn)行專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后,才可以掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)。所以說,大數(shù)據(jù)培訓(xùn),是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)不錯(cuò)的方法。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后可以掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)。只有進(jìn)行大數(shù)據(jù)培訓(xùn),才會(huì)減輕學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的難度。大數(shù)據(jù)培訓(xùn),可以幫助非常多的想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員。讓許多學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)方面的人員,在經(jīng)過大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后,成為大數(shù)據(jù)方面的專業(yè)性的人大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后可以掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)嗎才。這樣可以對(duì)這個(gè)社會(huì)做出不少貢獻(xiàn),畢竟,社會(huì)上面在大數(shù)據(jù)人才方面是比較的稀缺的。大數(shù)據(jù)技術(shù)是發(fā)展前景不錯(cuò)的專業(yè)性技術(shù)。而長春大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu),大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)的東西還是比較多的。沒有學(xué)習(xí)過大數(shù)據(jù)專業(yè)的人員得從基礎(chǔ)知識(shí)開始學(xué)習(xí)。從事大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)比較的吃香,大數(shù)據(jù)行業(yè)方面的工資待遇也非常的不錯(cuò)。所以大數(shù)據(jù)技術(shù)非常的值得選擇。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)在 如今社會(huì)中是比較受歡迎的。未來的發(fā)展趨勢不可小瞧。很多學(xué)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)員都覺得大數(shù)據(jù)技術(shù)值得選擇。當(dāng)然,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)課程就非常的多。只有把最基礎(chǔ)的關(guān)于大數(shù)據(jù)專業(yè)課程學(xué)習(xí)好,才可以真正掌握大數(shù)據(jù)專業(yè)。大數(shù)據(jù)專業(yè)是非常的受歡迎一門專業(yè)性比較強(qiáng)專業(yè)。大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)的內(nèi)容比較的多,需要有持之以恒的心才可以。想要比別人學(xué)的快,就得好好努力學(xué)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的人員越來越多,想要快速的掌握大數(shù)據(jù)技術(shù),就需要到大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)。長春大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?一般當(dāng)?shù)囟紩?huì)有而且都比較專業(yè)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè),在現(xiàn)如今社會(huì)是非常的有必要的。大數(shù)據(jù)相關(guān)方面的人才,在找工作方面有著比較多的選擇。所以大部分人都在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù),就要到大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班都非常的好。一般大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班都比較專業(yè),而且有培訓(xùn)資質(zhì)。選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)是非常不錯(cuò)的??梢钥焖僬莆沾髷?shù)據(jù)技術(shù)。到大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí),比自己學(xué)習(xí)要快速得多。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班里面,有著專業(yè)的教師團(tuán)隊(duì),在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班里面,才可以學(xué)到專業(yè)的關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的知識(shí)。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班比較多,供想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員選大數(shù)據(jù)培訓(xùn)情況擇。