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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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衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

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:2018-11-16

大數(shù)據(jù)分析,在線學(xué)習(xí)。就可以很好的利用自己的一些,閑暇的時(shí)間學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析這門專業(yè)。衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班需要很多的時(shí)間嗎?大數(shù)據(jù)分析,在線學(xué)習(xí)并不需要花費(fèi)很多的時(shí)間。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析,在線學(xué)習(xí),就是為了節(jié)省時(shí)間而存在的。大部分人,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,在線學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)分析這門專業(yè),大大的減少了,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的時(shí)間。省下來(lái)的時(shí)間,可以做一些其他的事情。用最短的時(shí)間,學(xué)到最專業(yè)的知識(shí)。是每個(gè)人都想要,得到的。大數(shù)據(jù)分析,在線學(xué)習(xí)的人員逐漸的在增多。據(jù)目前來(lái)看,大部分都是一些上班族想要,學(xué)習(xí),更多的知識(shí),提升自己。合理化利用自己的時(shí)間。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,在線學(xué)習(xí),掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。而且大數(shù)據(jù)分析,技術(shù),學(xué)習(xí)起來(lái)其實(shí)是比較輕松的。大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)非常的重要。所以說(shuō)很多人也在觀看衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班。通過(guò)衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班,來(lái)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析這枚鏡子。就應(yīng)該重視大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí),因?yàn)閺氖麓髷?shù)據(jù)分析這個(gè)行業(yè),從未來(lái)發(fā)展前景來(lái)看是不錯(cuò)的。大數(shù)據(jù)分析行業(yè)相關(guān)人才是比較少的。需要大量的人員,從事大數(shù)據(jù)分析這門行業(yè)。所以說(shuō)就需要我們從現(xiàn)在開(kāi)始進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)。那么剛開(kāi)始的,學(xué)習(xí)階段就需要,看一些衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班來(lái)了解大數(shù)據(jù)分析這門技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析,學(xué)習(xí)視頻的存在的意義,就是給大部分人提供方便之處。讓很多想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人員得到機(jī)會(huì)。而且大數(shù)據(jù)分析視頻又不需要花費(fèi)太多的時(shí)間。只要是每天觀看一段時(shí)間,一個(gè)階段之后,就會(huì)有學(xué)習(xí)效果。在衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班上面,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析這門技術(shù)。也是一個(gè)不錯(cuò)的辦法。但是衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班上面的老師專業(yè)嗎?事實(shí)證明,衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班上面的老師都是專業(yè)的老師。他們無(wú)論是,教課經(jīng)驗(yàn)方面還是,培訓(xùn)人才方面,都有著,比較好的,聲衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班時(shí)間譽(yù)。所以在衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班上面學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就完全能學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)了。那數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)網(wǎng)站,綜合很多的,關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方面的,知識(shí)內(nèi)容。然后給很多需要,大數(shù)據(jù)分析,學(xué)習(xí),的人員來(lái),使用。衡陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班,被大部分的人所接受。而且他們也都樂(lè)于在大數(shù)據(jù),分析學(xué)習(xí)網(wǎng)站上的學(xué)習(xí)。因?yàn)檫@個(gè)過(guò)程是一個(gè)比較愉快的學(xué)習(xí)過(guò)程。大家也都認(rèn)同這種學(xué)習(xí)方式。利用上網(wǎng),在家就可以學(xué)習(xí)的這種學(xué)習(xí)方式。