福州大數(shù)匠大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓班

1.課程簡介

本課程詳細講解了大數(shù)據(jù)生態(tài)體系的各個模塊的功能和開發(fā)技術。包括Hadoop體系中的HDFS，Hbase、ZooKeeper進行數(shù)據(jù)操作，MapReduce進行數(shù)據(jù)開發(fā)，YARN進行資源配置，Hive完成數(shù)據(jù)倉庫，Pig進行數(shù)據(jù)分析，理解其基本原理， Storm實時流式處理，Spark大數(shù)據(jù)處理框架等。并通過實驗掌握其操作和編程開發(fā)。

2.教學目標

掌握大數(shù)據(jù)主流技術體系各個模塊的功能和基本原理，掌握各個技術模塊的安裝，基本操作與開發(fā)，能夠根據(jù)需求，完成對應模塊上的應用開發(fā)，理解大數(shù)據(jù)解決方案中的技術框架，能夠基于已有的框架完成一般項目的大數(shù)據(jù)應用開發(fā)。

3.適合人群

Java高級開發(fā)人員，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計相關在職人群，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)工作的在職人士 有職業(yè)技能、崗位晉升需求的在職人員 對大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣的業(yè)界人士。

4.課程內容

章節(jié)1：Linux基礎

章節(jié)2：Java負基礎掃盲課程

章節(jié)3：JAVA語言基礎入門

章節(jié)4：JAVA核心編程

章節(jié)5：JavaWeb開發(fā)技術

章節(jié)6：傳統(tǒng)核心框架之SSH

章節(jié)7：MySQL基礎

章節(jié)8：Storm實時流式處理

章節(jié)9：Hadoop介紹

章節(jié)10：數(shù)據(jù)倉庫HIVE

章節(jié)11：分布式數(shù)據(jù)庫Hbase

章節(jié)12：計算模型MapReduce

章節(jié)13：分布式協(xié)作系統(tǒng)ZooKeeper

章節(jié)14：分布式文件系統(tǒng)HDFS體系結構

章節(jié)15：Spark項目入門與提高

章節(jié)16：Spark項目編譯

章節(jié)17：Spark平臺下的機器學習

章節(jié)18：Scala編程語言

章節(jié)19：ElasticSearch搜索引擎

章節(jié)20：Flink精講

章節(jié)21：機器學習

章節(jié)22：超大集群調優(yōu)

5.項目實戰(zhàn)

項目一：通過PAI基于機器學習的精細化營銷方法、案例和算法。

項目二：互聯(lián)網電商數(shù)據(jù)爬蟲項目，分析抓取、解析、存儲和監(jiān)控。

項目三：Web應用云高頻實時處理項目，包含Web服務、Web日志及其他實時數(shù)據(jù)。

項目四：某大型網站日志分析項目，使用hadoop、mapreduce、hive清理進行分析。

項目五：移動業(yè)務感知項目，使用MR對多類數(shù)據(jù)分析，使用hive完成用戶維度關聯(lián)匯總。

項目六：用戶畫像分析系統(tǒng)項目，通過sqoop導入hdfs或spark的jdbc連接傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

項目七：非法網站監(jiān)測系統(tǒng)項目，對日志數(shù)據(jù)進行實時采集、轉換與分發(fā)。

項目八：搭建個性化推薦系統(tǒng)。了解算法原理及引擎RecEng操作，搭建電商推薦系統(tǒng)上線。