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)目必選開發(fā)語(yǔ)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(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
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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西寧大數(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:2018-11-21

有那么多的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)。具體西寧大數(shù)據(jù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)呢。當(dāng)然在每個(gè)區(qū)域都有著不錯(cuò)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)存在。所以說(shuō)就不要非得比較一個(gè)好壞。只要說(shuō)你進(jìn)行大數(shù)據(jù)培訓(xùn)之后,能學(xué)到知識(shí),那他就是比較好的。有一些人想要問(wèn),我了解一下大數(shù)據(jù)技術(shù)需要,大數(shù)據(jù)培訓(xùn)嗎?當(dāng)然需要。你不去進(jìn)行大數(shù)據(jù)方面的專業(yè)培訓(xùn)那到什么時(shí)候才可以真正的學(xué)到專業(yè)的大數(shù)據(jù)方面的知識(shí)呢?這是一個(gè)快節(jié)奏的時(shí)代。不允許任何人拖拖拉拉。想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就趕緊去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),快速的去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。有那么多的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)中心幫助你,你又擔(dān)心什么呢?只要努力的學(xué)習(xí)知識(shí)就好了。不要說(shuō)等到自己的年齡上去了,工資卻從來(lái)不漲,然后再想到去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù),那到時(shí)候就晚了。因?yàn)榈綍r(shí)候大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才就不會(huì)說(shuō)像現(xiàn)在那么的稀缺。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),最關(guān)心的問(wèn)題就是如何去學(xué)習(xí),才可以快速的掌握大數(shù)據(jù),這門專業(yè)技術(shù)。其實(shí)進(jìn)行大數(shù)據(jù)培訓(xùn)就是一個(gè)不錯(cuò)的辦法。那么大數(shù)據(jù)培訓(xùn)需要花很多錢嗎,并不是這樣子的,大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班價(jià)格并不貴。因?yàn)檎n程內(nèi)容都很豐富,學(xué)員可以任意選大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班貴嗎擇。收費(fèi)都是根據(jù)不同的上課方式來(lái)收費(fèi)的。所以說(shuō)進(jìn)行大數(shù)據(jù)培訓(xùn),要不了多少錢。但是想著大數(shù)據(jù)培訓(xùn),是必須的。是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)必須得選擇的。他是去培訓(xùn)班,到現(xiàn)在就是為了幫助你去更好的學(xué)習(xí)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就得接受大數(shù)據(jù)培訓(xùn)。這樣才可以。學(xué)到的也都是精西寧大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)髓。對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣,就要進(jìn)行專業(yè)的培訓(xùn)學(xué)習(xí)。才會(huì)掌握的大數(shù)據(jù)技術(shù)。大數(shù)據(jù)這門技術(shù)比較重要。關(guān)系到自己的未來(lái)發(fā)展。畢竟企業(yè)還是看重人才。大數(shù)據(jù)這門專業(yè)就是比較的深?yuàn)W。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè),剛開始學(xué)習(xí)學(xué)到的都是,一些籠統(tǒng)的知識(shí)。不容易領(lǐng)略。只有長(zhǎng)時(shí)間的去學(xué)習(xí)之后,才可以掌握專業(yè)的知識(shí)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)非常好。所以,放心去學(xué)習(xí)就可以。而且大數(shù)據(jù)培訓(xùn),一般不需要多少錢。畢竟知識(shí)是無(wú)價(jià)的,只要可以學(xué)到大數(shù)據(jù)專業(yè)的知識(shí),花點(diǎn)錢又算得了什么?學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)和不學(xué)大數(shù)據(jù)專業(yè)的人的工資待遇就有差異。同樣是應(yīng)聘工作,會(huì)大數(shù)據(jù)專業(yè)的就會(huì)被優(yōu)先錄取。所以才會(huì)說(shuō)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)比較好。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)雖然需要學(xué)習(xí)很多專業(yè)知識(shí),可能有些辛苦,但是,掌握之后前途一片光亮。不要總抱怨命運(yùn)的不公平,要腳踏實(shí)地的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專西寧大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)業(yè)。剛開始雖然困難但是堅(jiān)持下來(lái)之后會(huì)發(fā)現(xiàn)收獲的很多。