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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邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

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:2018-10-27

學(xué)習(xí)邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)技術(shù)是一些上班族的選擇。因?yàn)?a href="/it/detail6304.html">學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),人工智能技術(shù)。可以鍛煉自己,提升個(gè)人的修養(yǎng)。許多上班族都比較關(guān)心學(xué)習(xí)邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)技術(shù)有發(fā)展前景嗎?當(dāng)然有了。無(wú)論是大數(shù)據(jù)行業(yè),還是人工智能行業(yè),發(fā)展前景,都是不小的。而且學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)之后,接著就能,掌握人工智能技術(shù)。所以說(shuō)邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)技術(shù),學(xué)習(xí)起來(lái)也并不是很困難。邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)技術(shù)屬于,兩門專業(yè)技術(shù)。設(shè)計(jì)的知識(shí),也是比較多一點(diǎn)的。學(xué)習(xí)起來(lái)的時(shí)間可能會(huì)比較的久。但是一定要堅(jiān)持下去。為了自己的發(fā)展前景也要把邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)技術(shù)學(xué)會(huì)。就算找工作,有了,大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)之后,用人單位也會(huì)比較刮目相看。自己也可以受重用。何樂(lè)而不為呢。上班族學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),人工智能技術(shù),是非常好的。邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)有必要嗎?其實(shí)是很有必要的。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)。與其自己默默的學(xué)習(xí),不如去進(jìn)行邯鄲大數(shù)據(jù)培邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)專業(yè)訓(xùn)。因?yàn)榕嘤?xùn)之后自己學(xué)到的都是專業(yè)性知識(shí)。現(xiàn)實(shí)中的例子告訴我,想要掌握一門專業(yè)技術(shù),就得去進(jìn)行專業(yè)的系統(tǒng)化的培訓(xùn)學(xué)習(xí),是最快速的方法。除非你對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)并不感興趣,因?yàn)楦信d趣的話,一定可以結(jié)束邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)。也一定想成為大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的人才。每一個(gè)人都是想要進(jìn)步的,而且都有著上進(jìn)心。因此學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù),成為每個(gè)人必不可少的選擇。大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)方面的人才是比較少的。因此從事大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè),競(jìng)爭(zhēng)力也比較輕一些。在找工作方面,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員,要比不學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員要好找的多一些。而且有很多的工作崗位可以選擇。想要進(jìn)行大數(shù)據(jù)方面的學(xué)習(xí)。你下定決心去學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)技術(shù)。卻總是擔(dān)心自己是不是學(xué)不好?或者說(shuō)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù),自己適合嗎。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)是不是挺難的?其實(shí)現(xiàn),現(xiàn)實(shí)中并沒(méi)有那么多的問(wèn)題。只要報(bào)一個(gè)關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的培訓(xùn)班,就可以解決這些問(wèn)題。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù),好的方法就是到邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)。因?yàn)檫@些邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)很專業(yè)。這并不是瞎說(shuō)的。因?yàn)槭怯幸恍┤俗C實(shí)了這種說(shuō)法。他們學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。然后發(fā)現(xiàn),在培訓(xùn)班學(xué)習(xí)與自己學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),并不一樣,結(jié)果。在邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)里面,學(xué)習(xí)的人員比不在邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn)里面學(xué)習(xí)的人員,要更先掌握大數(shù)據(jù)技術(shù),而且學(xué)到的都是,一些專業(yè)性知識(shí)。不在邯鄲大數(shù)據(jù)培訓(xùn),學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù),自己學(xué)習(xí)會(huì)非常的慢。