沈陽(yáng)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)中心
大數(shù)據(jù)是各國(guó)搶占新一輪經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展制高點(diǎn)的戰(zhàn)略選擇，實(shí)力技術(shù)人才遭到企業(yè)瘋搶，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，就業(yè)口徑寬廣，"錢(qián)途"無(wú)量！通過(guò)構(gòu)建在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)之上的用戶畫(huà)像和推薦系統(tǒng)將數(shù)據(jù)與算法融合，學(xué)員真正完成企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)。重新定義大數(shù)據(jù)高級(jí)培訓(xùn)，開(kāi)啟大數(shù)據(jù)架構(gòu)師進(jìn)階之路。
為什么要選擇大數(shù)據(jù)行業(yè)？ 
1 有政策支持
2 行業(yè)前景廣
3 人才缺口大
4 平均月薪高
核心教學(xué)優(yōu)勢(shì)，專為提升設(shè)計(jì) 
專業(yè)教研團(tuán)隊(duì)
為提高課程前瞻先導(dǎo)性，及與企業(yè)無(wú)縫對(duì)接，對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行階段性調(diào)研，專人專職提高課程科學(xué)性。
嚴(yán)格考核機(jī)制
學(xué)員入學(xué)需嚴(yán)格測(cè)試，入班后每周小測(cè)、階段大測(cè)，通過(guò)嚴(yán)格考核，了解學(xué)員對(duì)知識(shí)的掌握情況。
企業(yè)技術(shù)老師
特聘請(qǐng)?jiān)吕?、?guó)企等大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人，從技術(shù)角度講述實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，吊打其他機(jī)構(gòu)初級(jí)授課講師。
學(xué)習(xí)硬件支撐
課程項(xiàng)目與企業(yè)無(wú)縫對(duì)接，重金采購(gòu)10臺(tái)集群與服務(wù)器提供硬件支撐，拒絕虛擬小作坊式學(xué)習(xí)。
精選課程只為滿足你的要求 學(xué)什么？重點(diǎn)我們幫你圈 - 第一階段 JavaSE
主題 主要內(nèi)容 Java基礎(chǔ)語(yǔ)法 計(jì)算機(jī)理論介紹編程基礎(chǔ)--進(jìn)制分類,進(jìn)制轉(zhuǎn)換等JDK的安裝與環(huán)境變量的配置注釋數(shù)據(jù)類型標(biāo)識(shí)符變量和常量轉(zhuǎn)義字符數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換常用運(yùn)算符分支流程控制-if分支流程控制-switch循環(huán)流程控制-while循環(huán)流程控制-for方法的定義與調(diào)用方法的參數(shù)與返回值方法的重載方法的遞歸數(shù)組的定義與元素訪問(wèn)數(shù)組的內(nèi)存分析數(shù)組的常見(jiàn)操作數(shù)組排序Java面向?qū)ο?/td> 面向?qū)ο笈c面向過(guò)程類的設(shè)計(jì)對(duì)象的實(shí)例化對(duì)象的內(nèi)存分析類中成員的訪問(wèn)類是一種自定義的類型this關(guān)鍵字包(package)的創(chuàng)建與使用構(gòu)造方法private關(guān)鍵字與屬性封裝單例設(shè)計(jì)模式繼承基本的概念繼承中的特點(diǎn)繼承中的構(gòu)造方法方法的重寫(xiě)final關(guān)鍵字super關(guān)鍵字的使用Object類對(duì)象的轉(zhuǎn)型instanceof關(guān)鍵字抽象類與抽象方法接口常用類、異常、集合 Lambda表達(dá)式內(nèi)部類包裝類型常用類Random、Date、SimpleDateFormat、Calendar枚舉異常定義常用結(jié)構(gòu).finally關(guān)鍵的應(yīng)用自定義異常String類常用方法StringBuffer/StringBuilder的常用方法正則表達(dá)式集合框架Collection集合中元素排序Collections工具類泛型集合框架MapHashMap集合TreeMap集合可變參數(shù)Arrays工具類基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Java多線程和IO 多線程概念并發(fā)與并行創(chuàng)建線程的方式線程常用方法線程生命周期臨界資源問(wèn)題同步代碼段synchronized關(guān)鍵字同步方法synchronized關(guān)鍵字lock和unlock線程死鎖生產(chǎn)者消費(fèi)者設(shè)計(jì)模式(一對(duì)一)懶漢式單例設(shè)計(jì)模式中的線程安全問(wèn)題File常用方法流的基礎(chǔ)流的分類字節(jié)流字符流轉(zhuǎn)換流緩沖流對(duì)象流Properties文件操作NIO和NIO.2（緩沖區(qū)、通道、Paths.get、Files）Class類Class獲取對(duì)象的三種方式Constructor構(gòu)造方法Field 屬性Method方法反射實(shí)例MySQL+JDBC SQL簡(jiǎn)介SQL表的概念數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝卸載登錄MySQL和MySQL常用命令MySQL中常用的基本數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)庫(kù)DDL操作數(shù)據(jù)庫(kù)DML操作 數(shù)據(jù)庫(kù)DQL操作數(shù)據(jù)庫(kù)DQL操作數(shù)據(jù)完整性數(shù)據(jù)庫(kù)的索引操作表與表之間的關(guān)系多表查詢常見(jiàn)函數(shù)應(yīng)用數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)JDBC原理JDBC的實(shí)現(xiàn)JDBC實(shí)例-模擬登陸SQL注入問(wèn)題xml和json講解數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)連接池連接池原理常用的三方連接池DBCP、C3P0和DruidDBUtils三方工具的使用 - 第二階段 Hadoop生態(tài)
主題 主要內(nèi)容 Linux和Shell腳本 CentOS 7.7安裝部署
常見(jiàn)文件操作命令
常用系統(tǒng)操作命令
常用的四種軟件安裝部署
Shell腳本中變量
Shell腳本數(shù)組、if-el分支、循環(huán)和方法等
Shell腳本調(diào)試
crontab定時(shí)器HDFS分布式文件系統(tǒng) HDFS組件概述
Hadoop安裝部署
HDFS中的服務(wù)功能
HDFS工作機(jī)制
HDFS讀寫(xiě)流程
HDFS的api操作Zookeeper Zookeeper的定義
Zookeeper的應(yīng)用場(chǎng)景
Zookeeper的服務(wù)及功能
Zookeeper整體架構(gòu)
Zookeeper的選舉機(jī)制
Zookeeper中事務(wù)
Zookeeper安裝部署
Zookeeper操作
HDFS的HA部署MapReduce YARN的組件
YARN的架構(gòu)
YARN的調(diào)度方式
YARN工作原理
MapReduce模型
MapReduce中shuffle機(jī)制
MapReduce中的partitioner
MapReduce中的自定義輸入輸出
MapReduce中的join操作
MapReduce中的壓縮
MapReduce優(yōu)化Hive Hive架構(gòu)
Hive安裝部署
Hive的DDL操作
Hive的DML操作
Hive分區(qū)
Hive分桶
Hive數(shù)據(jù)加載
Hive中數(shù)據(jù)類型
Hive的常見(jiàn)內(nèi)部函數(shù)
Hive自定義函數(shù)(UDF|UDAF)
Hive視圖
Hive索引
Hive優(yōu)化Presto Presto部署
Presto命令行接口
Presto的JDBC驅(qū)動(dòng)
Presto隊(duì)列配置
Presto的連接器
Presto的函數(shù)和運(yùn)算符
Presto的數(shù)據(jù)類型
Presto的sql操作
Presto從Hive遷移
Presto的函數(shù)Hbase Hbase架構(gòu)
Hbase組件
Hbase工作原理
Hbase的shell操作
Hbase的api操作
Hbase的合并
Hbase的觸發(fā)器
Hbase的過(guò)濾器
Hbase的RowKey設(shè)計(jì)
Hbase的優(yōu)化操作Phoenix Phoenix安裝部署
Phoenix的四種操作方式
Phoenix的DDL和DML
Phoenix的視圖
Phoenix的二級(jí)索引
Phoenix的分頁(yè)實(shí)現(xiàn)Kylin Kylin架構(gòu)
Kylin安裝部署
Kylin數(shù)據(jù)源添加
Kylin的Mode創(chuàng)建
Kylin的Cube構(gòu)建
Kylin的Cube運(yùn)行
Kylin的支持的操作
Kylin的優(yōu)化Sqoop Sqoop架構(gòu)
Sqoop安裝部署
Sqoop的工作原理
Sqoop的Import和Export
Sqoop增量和全量操作
Sqoop元數(shù)據(jù)
Sqoop的Job操作
Sqoop代碼腳本化Flume Flume架構(gòu)
Flume安裝部署
Flume的source、channel、sink
Flume的selector使用
Flume的實(shí)時(shí)采集
Flume自帶攔截器和自定義攔截器
Flume多agent部署
Flume的容錯(cuò)Azkaban Azkaban架構(gòu)
Azkaban部署
Azkaban的Shell案例
Azkaban的MapReduce案例
Azkaban的Hive案例
Azkaban的Sqoop案例
Azkaban的定時(shí)案例
Azkaban的2.0語(yǔ)法
Azkaban的用戶和權(quán)限
Azkaban的優(yōu)化Git Git相關(guān)概念
Git安裝部署
Git命令行操作
Git版本庫(kù)創(chuàng)建
Git中分支操作
Git沖突解決
GitHub和GitLab介紹使用
Git和IDEA整合使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)四大特征
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集市
數(shù)據(jù)粒度
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中維度
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中緩慢數(shù)據(jù)變化處理
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層 - 第三階段 Spark生態(tài)
主題 主要內(nèi)容 Scala基礎(chǔ) Scala環(huán)境部署
編碼規(guī)范
var和val的區(qū)別
數(shù)據(jù)類型
表達(dá)式
循環(huán)
定義方法和函數(shù)
數(shù)組(Array)
映射(Map)
元組(Tuple)
列表(List)
Set
集合的重要函數(shù)
類、特質(zhì)、抽象類、對(duì)象、繼承
模式匹配和樣例類
高階函數(shù)
隱式轉(zhuǎn)換和隱示參數(shù)
泛型
Netty的概念Spark Core Spark簡(jiǎn)介
Spark運(yùn)行模式
SparkShell
RDD的概念詳解
Transformation算子
Action算子
DAG有向無(wú)環(huán)圖
RDD任務(wù)的切分
Lineage(血統(tǒng))
Checkpoint檢查點(diǎn)機(jī)制
Spark集群?jiǎn)?dòng)流程和任務(wù)提交流程
自定義排序
自定義分區(qū)
Accumulator累加器
Broadcast廣播變量
Shuffle原理剖析與源碼分析
SparkSubmit執(zhí)行流程
集群?jiǎn)?dòng)流程詳解
SparkContext執(zhí)行流程
Task提交流程詳解
Stage劃分過(guò)程詳解Spark內(nèi)核源碼 Spark啟動(dòng)腳本解析
Spark提交流程解析
應(yīng)用提交和Driver進(jìn)程
SparkContext解析
Spark executor解析
Spark的部署模式
Spark的shuffle流程
Spark的內(nèi)存管理Spark SQL SparkSQL介紹
SparkSQL的操作方式
SparkSQL的數(shù)據(jù)抽象
Spark-shell基本操作
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(RDD,DataFrame,DataSet)
數(shù)據(jù)操作方法(DSL和SQL)
SparkSQL自定義函數(shù)(UDF,UDAF,開(kāi)窗函數(shù))
Spark集成Hive(內(nèi)置Hive和外置Hive)Kafka消息隊(duì)列 Kafka的組件介紹
Kafka集群部署
Kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制
topic中partitioner的分布
Kafka分區(qū)中的Segment
Kafka分區(qū)和消費(fèi)者的關(guān)系
kafka日志合并
kafka的生產(chǎn)者案例
Kafka的消費(fèi)者案例
Kafka自定義分區(qū)器
Kafka消費(fèi)者組
Zookeeper如何管理KafkaRedis Redis的應(yīng)用場(chǎng)景
Redis安裝部署
Redis數(shù)據(jù)類型的cli和api操作
Redis的數(shù)據(jù)類型和操作案例
Redis主從復(fù)制
Redis集群部署
Redis的連接池
Redis中的雪崩、穿透和擊穿問(wèn)題Spark Streaming Spark Streaming的原理介紹
DStream的概念
DStream原語(yǔ)類型介紹
DStream的Transformation(轉(zhuǎn)換)、Output(輸出)
窗口操作案例實(shí)現(xiàn)
Spark Streaming結(jié)合Kafka案例實(shí)現(xiàn)
背壓和反壓機(jī)制
如何保證數(shù)據(jù)的一致性
Structured Streaming實(shí)戰(zhàn)Spark Mllib Spark MLlib簡(jiǎn)介
Spark MLlib組件介紹
Word2Vec
TF-IDF
ALS
GBDT
LR
MinMaxScaler
OneHotEncoderElasticsearch Elasticsearch的相關(guān)概念
Elasticsearch及插件安裝部署
Index的概念
Document的概念
Mapping映射的概念
Elasticsearch的數(shù)據(jù)類型
Elasticsearch的聚合操作
索引rest和api相關(guān)操作
Elasticsearch的SQL操作
Elasticsearch過(guò)濾器
IK分詞器集成Elasticsearch
查詢文檔分頁(yè)操作
Kibana插件操作ClickHouse ClickHouse概念
ClickHouse安裝部署
客戶端連接和JDBC方式訪問(wèn)ClickHouse
數(shù)據(jù)類型
ClickHouse的ddl和dml操作
ClickHouse表引擎
ClickHouse優(yōu)化 - 第四階段 Flink生態(tài)
主題 主要內(nèi)容 Flink基礎(chǔ) Flink部署模式
Flink Streaming DataStream API介紹
Flink Streaming DataSource、Transformations、Sink詳解
Flink的connector
Flink的自定義輸入輸出
Flink中兩階段提交
Flink中的操作鏈
Flink DataSet的DataSource、Transformations、Sink詳解
Flink Table API和SQL應(yīng)用
Blink Table的操作
Sql與hive的整合
Flink的序列化
Flink的廣播變量
Flink的累加器
Flink的分布式緩存
Flink的狀態(tài)管理和恢復(fù)
Flink的CheckPoint
Flink失敗重啟
Flink中Time
Flink窗口
EventTime與Watermarks
Flink的CEP
Flink的新特性
Flink的優(yōu)化
完善就業(yè)服務(wù)，助你進(jìn)入好企業(yè) 
就業(yè)復(fù)盤(pán)
統(tǒng)計(jì)數(shù)千名畢業(yè)老學(xué)員所在公司使用到的實(shí)際企業(yè)技術(shù)及學(xué)員大廠面試反饋。
輔導(dǎo)職業(yè)素養(yǎng)
提升職業(yè)素養(yǎng)及職業(yè)能力，掌握企業(yè)生存的法則，提升級(jí)職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，激發(fā)潛能。
技術(shù)提升服務(wù)
老學(xué)員可享技術(shù)提升，根據(jù)市場(chǎng)需求課程實(shí)時(shí)更新發(fā)布，企業(yè)主流技術(shù)。
熱門(mén)課程更多+
