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大数据,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据定义大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
02 扫清知识死角,精选经典内容 阶级 学习内容 学习目标阶段
大数据基础课
Redis存储、HBase存储、ELK 1、掌握Redis原理及架构 2、掌握Redis命令操作、数据结构 3、掌握Hbase原理及架构 4、掌握HBase命令操作、MapReduce编程 5、掌握Phoneix二级索引优化查询 6、掌握ELK开发第二阶段
Java语言编程
编程基础、面向对象、常用类、集合操作、I0操作、Java基础增强、爬虫案例 1、掌握Java程序基础数据类型 2、掌握开发中常用类如集合、I0流、常用类等操作 3、掌握Java异常处理机制 4、掌握反射、网络编程、多线程开发 5、掌握Jsoup的网络爬虫开发 6、掌握JDBC数据库连接操作 7、掌握ETL数据处理和BI报表开发 第三阶段 Hadoop技术栈 Linux操作系统高级、大数据基础和硬件介绍、Zookeeper、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive 1、掌握Shell命令 2、掌握zookeeper原理并应用 3、掌握HDFS的使用和MapReduce编程 4、理解MapReduce原理和调优 5、掌握Yarn的原理和调优 6、掌握Hive的使用和调优 第四阶段 后端数据微服务接口开发 Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Spring Cloud案例 1、掌握SpringBoot整合SpringMVC开发 2、掌握SpringBoot整合MyBatis开发 3、掌握Eureka搭建 4、掌握Feign的使用 第五阶段 NoSQL存储 Redis存储、HBase存储、ELK 1、掌握Redis原理及架构 2、掌握Redis命令操作、数据结构 3、掌握Hbase原理及架构 4、掌握HBase命令操作、MapReduce编程 5、掌握Phoneix二级索引优化查询 6、掌握ELK开发第六阶段
Flink技术栈
Kafka、Flink流式计算、Flink批处理、Flink Core、Flink SQL、Flink综合案例 1、掌握Kafka原理及架构 2、掌握KafkaStreams开发 3、掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析 4、掌握基于Flink的多流并行处理技术 5、掌握千万级高速实时采集技术第七阶段
Spark技术栈
Scala语言、Spark core、Spark sql、SparkStreaming、Structure streaming 1、掌握Scala语言基础、数据结构 2、掌握Scala语言高阶语法特性 3、掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想 4、掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark 0n Hive整合 5、掌握SparkStreaming整合Kafka完成实时数据处理 6、掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint 7、掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理 03 选择码上未来,选择成功!实力派授课
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毕业就业推荐
随问随答,学习不留空白
04 带您走进大连码上未来世界