大数据开发课程 

　　本课程详细讲解了大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术。包括Hadoop体系中的HDFS,Hbase、ZooKeeper进行数据操作,MapReduce进行数据开发,YARN进行资源配置,Hive完成数据仓库,Pig进行数据分析,理解其基本原理,Storm实时流式处理,Spark大数据处理框架等。并通过实验掌握其操作和编程开发。

　　Java高级开发人员,数据分析、数据统计相关在职人群,想从事大数据开发工作的在职人士有职业技能、岗位晋升需求的在职人员对大数据开发感兴趣的业界人士。

　　掌握大数据主流技术体系各个模块的功能和基本原理,掌握各个技术模块的安装,基本操作与开发,能够根据需求,完成对应模块上的应用开发,理解大数据解决方案中的技术框架,能够基于已有的框架完成一般项目的大数据应用开发。

　　章节1:Linux基础
　　章节2:Java负基础扫盲课程
　　章节3:JAVA语言基础入门
　　章节4:JAVA核心编程
　　章节5:JavaWeb开发技术
　　章节6:传统核心框架之SSH
　　章节7:MySQL基础
　　章节8:Storm实时流式处理
　　章节9:Hadoop介绍
　　章节10:数据仓库HIVE
　　章节11:分布式数据库Hbase
　　章节12:计算模型MapReduce
　　章节13:分布式协作系统ZooKeeper
　　章节14:分布式文件系统HDFS体系结构
　　章节15:Spark项目入门与提高
　　章节16:Spark项目编译
　　章节17:Spark平台下的机器学习
　　章节18:Scala编程语言
　　章节19:ElasticSearch搜索引擎
　　章节20:Flink精讲
　　章节21:机器学习
　　章节22:超大集群调优

　　项目一:通过PAI基于机器学习的精细化营销方法、案例和算法。
　　项目二:互联网电商数据爬虫项目,分析抓取、解析、存储和监控。
　　项目三:Web应用云高频实时处理项目,包含Web服务、Web日志及其他实时数据。
　　项目四:某大型网站日志分析项目,使用hadoop、mapreduce、hive清理进行分析。
　　项目五:移动业务感知项目,使用MR对多类数据分析,使用hive完成用户维度关联汇总。
　　项目六:用户画像分析系统项目,通过sqoop导入hdfs或spark的jdbc连接传统数据库。
　　项目七:非法网站监测系统项目,对日志数据进行实时采集、转换与分发。
　　项目八:搭建个性化推荐系统。了解算法原理及引擎RecEng操作,搭建电商推荐系统上线。