狂野大數(shù)據(jù)課程好學(xué)嗎？難不難？

狂野大數(shù)據(jù)課程好學(xué)嗎？難不難？這門(mén)課程對(duì)標(biāo)企業(yè)5年真實(shí)?數(shù)據(jù)從業(yè)?員的技能?平，因此學(xué)習(xí)這門(mén)課程需要有一定的基礎(chǔ)，假設(shè)課程內(nèi)容100%吸收?以對(duì)標(biāo)甚?秒殺企業(yè)中5年?數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)?員。學(xué)成后知識(shí)儲(chǔ)備完全勝任?級(jí)?數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)職稱。

狂野大數(shù)據(jù)課程學(xué)習(xí)并非很困難，想要成為?端?才努?學(xué)習(xí)是必要的，同時(shí)也要有?定的學(xué)習(xí)?法去提?效率。課上認(rèn)真聽(tīng)講課后努?練習(xí)的?式進(jìn)?學(xué)習(xí)，編程的世界其實(shí)很簡(jiǎn)單，鍵盤(pán)敲爛年薪數(shù)?萬(wàn)。

課程設(shè)計(jì)?標(biāo)培養(yǎng)?級(jí)?數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)?才，對(duì)標(biāo)企業(yè)5年真實(shí)?數(shù)據(jù)從業(yè)?員的技能?平。課程內(nèi)容由學(xué)科中多位?數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的業(yè)界??設(shè)計(jì)，知識(shí)深度完全覆蓋并超出企業(yè)開(kāi)發(fā)所需的要求，內(nèi)容?度也覆蓋?數(shù)據(jù)?業(yè)中?乎全部常?的技術(shù)組件和知識(shí)點(diǎn),除了提供優(yōu)質(zhì)的課程內(nèi)容，我們還提供全方位的教學(xué)服務(wù)：

狂野大數(shù)據(jù)課程好學(xué)嗎？學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？課程學(xué)習(xí)安排路線遵循企業(yè)中?數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者的真實(shí)成?路徑，從分布式??Hadoop到Flink計(jì)算框架，由淺?深，循序漸進(jìn)，并在學(xué)習(xí)路線中穿插實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)?學(xué)習(xí)，確保學(xué)習(xí)效果。

第?階段：?數(shù)據(jù)的專屬操作系統(tǒng)

本階段重點(diǎn)講解?數(shù)據(jù)的最常?的操作系統(tǒng)Linux與分布式協(xié)調(diào)服務(wù)ZooKeeper，是?數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，需要重點(diǎn)學(xué)習(xí)。

第?階段：開(kāi)源?數(shù)據(jù)框架

本階段屬于?數(shù)據(jù)的核?框架類課程——Hadoop。Hadoop技術(shù)體系?前在?數(shù)據(jù)?業(yè)應(yīng)??常?泛（例如：HDFS、以及YARN），例如：字節(jié)跳動(dòng)、美團(tuán)、滴滴等，同時(shí)Hadoop框架在功能強(qiáng)?的同時(shí)概念也?較簡(jiǎn)單，??很輕松，是學(xué)習(xí)后續(xù)?階課程的基礎(chǔ)。該階段主要是教會(huì)學(xué)?如何進(jìn)?海?數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、以及海量數(shù)據(jù)的處理，均采?分布式技術(shù)。

內(nèi)容主要圍繞Hadoop的?個(gè)核?組件展開(kāi)：HDFS、MapReduce以及YARN。課程將教會(huì)學(xué)?如何搭建Hadoop集群，如何使?HDFS存儲(chǔ)海?數(shù)據(jù)，如何編寫(xiě)MapReduce分布式計(jì)算程序，到如何將分布式計(jì)算程序部署在YARN資源管理器上，并基于Hadoop進(jìn)?存儲(chǔ)、計(jì)算資源調(diào)優(yōu)，以及對(duì)各個(gè)組件原理進(jìn)?深度剖析。

第三階段：千億級(jí)數(shù)倉(cāng)技術(shù)

本階段是學(xué)習(xí)?數(shù)據(jù)的核?框架——Hive。本階段重點(diǎn)在于培養(yǎng)企業(yè)級(jí)海?數(shù)據(jù)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)??的開(kāi)發(fā)能?。Hive作為?規(guī)模數(shù)據(jù)集離線數(shù)倉(cāng)?具成本低，效果好，企業(yè)使?最多，也需要重點(diǎn)學(xué)習(xí)；

第四階段：企業(yè)級(jí)?數(shù)據(jù)數(shù)倉(cāng)平臺(tái)項(xiàng)?實(shí)戰(zhàn)

本階段為?數(shù)據(jù)的核?項(xiàng)?實(shí)戰(zhàn)課程，該階段課程將之前所學(xué)習(xí)的所有階段課程集成在?起，將技術(shù)真正地應(yīng)?在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。該項(xiàng)?課程為新零售?業(yè)的真實(shí)?數(shù)據(jù)項(xiàng)?轉(zhuǎn)換?來(lái)，項(xiàng)?中??使?到?前離線數(shù)倉(cāng)的主流技術(shù)。例如：采?ClouderaManager快速搭建?數(shù)據(jù)平臺(tái)，并采?sqoop進(jìn)?數(shù)據(jù)導(dǎo)?導(dǎo)出、采?Hive作為離線數(shù)倉(cāng)引擎、采?Oozie作為離線作業(yè)調(diào)度、使?FineBI?具作為可視化BI?具等。

學(xué)?通過(guò)學(xué)習(xí)該項(xiàng)?，能夠勝任企業(yè)?數(shù)據(jù)離線數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)能?。項(xiàng)?經(jīng)過(guò)精?設(shè)計(jì)，從項(xiàng)?的需求、技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、部署平臺(tái)、ETL設(shè)計(jì)、作業(yè)調(diào)度等整套完pipeline，能夠保證學(xué)?學(xué)會(huì)真實(shí)項(xiàng)?的開(kāi)發(fā)過(guò)程，并能夠在企業(yè)中應(yīng)對(duì)各個(gè)階段的開(kāi)發(fā)、溝通、團(tuán)隊(duì)協(xié)作等過(guò)程。

第五階段：PB級(jí)內(nèi)存計(jì)算框架

本階段學(xué)習(xí)當(dāng)下全球最熱?的分布式計(jì)算框架：Spark技術(shù)棧

Spark是?款分布式的內(nèi)存迭代計(jì)算框架，其性能超出前代計(jì)算框架MapReduce 100倍以上。Spark計(jì)算框架是?前全球范圍內(nèi)最熱?的?數(shù)據(jù)體系下的計(jì)算框架（沒(méi)有之?），是我們需要第五階段：PB級(jí)內(nèi)存計(jì)算框架重點(diǎn)學(xué)習(xí)的內(nèi)容。

第六階段：Spark?數(shù)據(jù)項(xiàng)?實(shí)戰(zhàn)

涵蓋真實(shí)保險(xiǎn)?業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)和實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，從項(xiàng)?核?架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程、Hive數(shù)倉(cāng)建模 、Sqoop數(shù)據(jù)同步開(kāi)發(fā)DolphinScheduler任務(wù)調(diào)度、使?lag，sum等窗?函數(shù) 、使?UDAF函數(shù)計(jì)算有效保單數(shù)字段、計(jì)算現(xiàn)?價(jià)值、計(jì)算和準(zhǔn)備?、分區(qū)表的使? 、指標(biāo)匯總計(jì)算 、Shuffle優(yōu)化。以企業(yè)主流的Spark?態(tài)圈為核?技術(shù)（Spark、Spark SQL、Structured Streaming）、Spring Cloud數(shù)據(jù)微服務(wù)開(kāi)發(fā)、存儲(chǔ)和計(jì)算性能調(diào)優(yōu)、還原企業(yè)搭建?數(shù)據(jù)平臺(tái)的完整過(guò)程。

第七階段：?性能NoSQL存儲(chǔ)與秒處理百萬(wàn)級(jí)消息的頂級(jí)MQ

本階段為?性能NoSQL存儲(chǔ)（Redis、Hbase、ElasticSearch）以及?吞吐低延遲的分布式多 副本消息隊(duì)列-Kafka的學(xué)習(xí)。

第?階段：性能之巔——亞秒級(jí)實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)

本階段為?數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算中的核?框架階段——Flink。Flink從19年開(kāi)始，隨著阿?、滴滴、騰訊、京東、美團(tuán)等?型互聯(lián)?公司的推動(dòng)下，越來(lái)越多的公司開(kāi)始紛紛效仿，轉(zhuǎn)向使?Flink作為實(shí)時(shí)計(jì)算的引擎。因Flink在流式上的性能、容錯(cuò)等優(yōu)勢(shì)，在全球范圍內(nèi)快速圈粉。當(dāng)今的?數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，學(xué)習(xí)Flink是?常有必要的。學(xué)?通過(guò)本階段的學(xué)習(xí)，能夠?qū)W習(xí)到Flink計(jì)算引擎在實(shí)時(shí)計(jì)算上的巨?優(yōu)勢(shì)，將來(lái)在企業(yè)中能夠合理地運(yùn)?Flink來(lái)解決實(shí)際的業(yè)務(wù)計(jì)算問(wèn)題。本階段將以Flink實(shí)時(shí)計(jì)算為主，展示講解，也會(huì)介紹?量Flink中的要技術(shù)。

第九階段：實(shí)時(shí)?數(shù)據(jù)項(xiàng)?實(shí)戰(zhàn)

本階段為?數(shù)據(jù)體系中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理?向的項(xiàng)?實(shí)戰(zhàn)階段。近些年來(lái)，眾多企業(yè)開(kāi)始進(jìn)?數(shù)字化轉(zhuǎn)型，越來(lái)越多的業(yè)務(wù)直接依賴于?數(shù)據(jù)技術(shù)的?撐。企業(yè)對(duì)?數(shù)據(jù)技術(shù)的時(shí)效性要求也越來(lái)越?，很多企業(yè)都開(kāi)始啟動(dòng)實(shí)時(shí)?數(shù)據(jù)項(xiàng)?，以??的?性能、低延遲、?容錯(cuò)的實(shí)時(shí)組件來(lái)完善實(shí)時(shí)?數(shù)據(jù)項(xiàng)?的架構(gòu)。該項(xiàng)?中覆蓋了?型實(shí)時(shí)項(xiàng)?的完整流程。從海?實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集、到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的計(jì)算、到落地存儲(chǔ)、到監(jiān)控預(yù)警、到實(shí)時(shí)展示等。并且能夠從項(xiàng)?中學(xué)習(xí)到?量的技術(shù)解決?案實(shí)現(xiàn)，幫助學(xué)?完成更?層級(jí)的就業(yè)。

第?階段：???試題就業(yè)階段

本階段是專?為?數(shù)據(jù)就業(yè)設(shè)計(jì)的核?階段，它為學(xué)?的就業(yè)保駕護(hù)航。將對(duì)前?所學(xué)的內(nèi)容進(jìn)?整體回顧，幫助學(xué)?更好的復(fù)習(xí)，并進(jìn)?歸納總結(jié)。同時(shí)也 將帶領(lǐng)同學(xué)們直????試題，并進(jìn)?專項(xiàng)訓(xùn)練。在本階段的學(xué)習(xí)中，學(xué)?不僅能夠?qū)夹g(shù)進(jìn)?沉淀和升華，也能學(xué)習(xí)到更多的?試技巧、溝通表達(dá)技巧等軟技能，助??薪就業(yè)。

IT?業(yè)在不斷發(fā)展技術(shù)迭代?常頻繁。博學(xué)?大數(shù)據(jù)課程也在不斷的根據(jù)?業(yè)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)更新課程內(nèi)容。針對(duì)有?定?作經(jīng)驗(yàn)的IT從業(yè)?員的?數(shù)據(jù)在職訓(xùn)練營(yíng)。為已?作的IT從業(yè)?員提供?條新的職業(yè)發(fā)展道路為學(xué)員實(shí)現(xiàn)個(gè)?價(jià)值增添助?。