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
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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    介紹： 我院是省政府國(guó)家教育部批準(zhǔn)設(shè)立的普通高校，是省政府計(jì)劃升本院校。是全國(guó)先進(jìn)職業(yè)院校、國(guó)家重點(diǎn)專業(yè)院校。學(xué)院黨委是高工委直接領(lǐng)導(dǎo)的黨委。位于鄭東新區(qū)、鄭州航空港區(qū)、中原經(jīng)濟(jì)區(qū)三區(qū)疊加處，鄭汴一體化的中心。承擔(dān)著航空港區(qū)電子、信息、物流等八大產(chǎn)業(yè)園，鄭州汽車工業(yè)園

鄭州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪個(gè)好

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:2019-08-08

有一些學(xué)生在掌握大數(shù)據(jù)專業(yè)知識(shí)內(nèi)容時(shí)，發(fā)現(xiàn)自己一直都突破不了，很大原因就是沒(méi)有找對(duì)正確的方法，又或者是沒(méi)有足夠的學(xué)習(xí)動(dòng)力。面對(duì)這些情況，如果只通過(guò)自己的學(xué)習(xí)很容易鉆牛角尖，不妨和他人交流，比如和周圍的朋友一起學(xué)習(xí)交流、分享經(jīng)驗(yàn)等等。如果平時(shí)沒(méi)有這樣的機(jī)會(huì)，可以考慮報(bào)名大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，有更多專業(yè)的老師來(lái)指導(dǎo)，也可以作為傾聽(tīng)者，了解學(xué)生的問(wèn)題。鄭州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪個(gè)好，要看學(xué)校的課程比例，因?yàn)閷I(yè)的輔導(dǎo)課程大多數(shù)都不一樣，如果難度比較低，往往是有更高的學(xué)習(xí)效率，也有大量的課程是屬于基礎(chǔ)性或者是低端性的課程，都有不同的學(xué)習(xí)教學(xué)方法，效果也會(huì)不同。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有沒(méi)有作用，部分大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)優(yōu)勢(shì)能夠發(fā)揮出來(lái)，作用明顯，讓學(xué)生可以更了解大數(shù)據(jù)專業(yè)應(yīng)用方法。