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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(chóng)
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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溫州大數(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:2019-01-26

溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班并不少見(jiàn)。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班是干什么的呢?溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班,就是讓許多,正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人員,通過(guò)這個(gè)學(xué)習(xí)平臺(tái),來(lái)一起交流學(xué)習(xí)心得的。大家可以在溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班上面,互相交流學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)。從而互相幫助,更好地學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析,這門技術(shù)。在溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班上面,有比較多的關(guān)于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的相關(guān)的知識(shí),可以更好的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班非常的多,但是全部都是一些,專業(yè)的交流學(xué)習(xí)心得的平臺(tái)。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班存在的意義,就是方便我們學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。用最快的方法學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)??梢愿玫卣莆沾髷?shù)據(jù)分析這門技術(shù)。在溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班上面學(xué)到的知識(shí)都是比較專業(yè)的一些知識(shí)。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班,可以幫助很多的想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人員,來(lái)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班都是專業(yè)的培訓(xùn)班,在大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班里面可以學(xué)到許多自己想要學(xué)到的專業(yè)知識(shí)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的學(xué)員都認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班很好。值得一些想要了解學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的學(xué)員選擇。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班,很適合,不太了解大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人,去學(xué)習(xí)。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班,里面的學(xué)員也是比較多的。所以在溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班里面學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),是不錯(cuò)的選擇的。而且大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)吧,真的是可以幫助人員來(lái)更好的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)。這一點(diǎn)就非常的好。給很多學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人提供了方溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班情況便。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班就是如此的受歡迎。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班是需要去選擇的。剛開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),并不了解大數(shù)據(jù)分析這門技術(shù)和這門專業(yè)。所以需要進(jìn)行溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班。從大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)開(kāi)始了解,大數(shù)據(jù)分析這門技術(shù)。從而進(jìn)一步的,學(xué)好大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),是比較多的人的,選擇。但是并不是所有人,都會(huì)大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)的。所以要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),第一步就得先學(xué)習(xí)一章數(shù)學(xué)分析基礎(chǔ)知識(shí)。大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí),只能去進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析技術(shù)培訓(xùn),才可以學(xué)會(huì)。溫州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的,必經(jīng)的一個(gè)過(guò)程。通過(guò)了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)培訓(xùn)之后,再去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),就會(huì)覺(jué)得簡(jiǎn)單得多了。而且學(xué)習(xí)起來(lái)也不會(huì)太吃力。基本上一聽(tīng)就懂,一聽(tīng)就會(huì)快速的,就能學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。