SLS：海量日志数据管理利器
发表于 11:16|
摘要：SLS是阿里云自主研发的针对日志数据的实时、大规模集中式管理服务平台，可满足各种类型的日志处理分析需求，减轻广大开发者的负担。
日志是大规模集群管理系统中非常关键的部分，服务器上的各种日志数据（如访问日志、应用日志等）可以帮助我们回答各种问题，例如：然而要想从日志中获取这些信息，通常需要开发大量脚本和工具，从头到底搭建端对端系统，并且为了保证服务可靠性和稳定性，要做大量维护开发工作。阿里云自主研发的针对日志数据的实时、大规模集中式管理服务SLS（Simple Log Service，简单日志服务），能够提供一个从日志采集、过滤、处理、聚合到在线查询的完整的海量日志处理平台，满足各种类型的日志处理分析需求，减轻广大开发者的负担。应用价值SLS从2012年开始主要服务于阿里巴巴内部用户。后来随着外部用户对日志服务的需求越来越强烈，我们在2014年4月开始对外开放SLS的试用。为何用户对SLS有如此之高的需求，我们认为出于以下几方面的原因。要基于数据分析结果做运营。根据日志数据，分析每个用户的行为轨迹（如何使用产品，在哪些使用场景下会遇到哪些问题等），对于改善产品设计思路和运营方向都很重要。要定位细小问题。互联网化使得任何小问题被放大的概率大大增加。例如，有万分之五的失败率不足为奇，但在大促销等时间段内这个影响就会非常之大。日志服务有助于在较短时间内精准定位到一些细小的问题。要快速响应用户需求。在用户反馈订单失败，或遇到错误，客服借助日志服务能马上找出问题，并尽快解决，这将极大提升用户满意度，以及对产品和服务的认可程度。要降低研发成本。虽然可以通过开发信息系统（例如客服系统、运营记录系统）来满足运营和运维需求，但开发系统本身的时间、成本、维护负担等，都会影响企业的核心业务。而使用SLS，用户可以投入很少的研发成本，就能得到很好的日志服务。为了便于理解，我们来看看用户是如何使用SLS的。小A创业开发了一个应用，有10台ECS，分别运行了App、Web服务器等。由于团队人数有限，他需要身兼运维、开发、运营等多种岗位职责于一身。于是小A借助于SLS来进行日志管理服务。小A首先创建SLS Project，以及对应的日志类型（Category）和保存时间等选项（例如应用服务器、系统日志30天轮转，审计日志90天轮转）。为了能收集应用日志，小A在SLS控制台上配置了描述日志路径及其格式（LogConfig），定义了每个应用的机器分组（Machine Group）。设置完成后，SLS客户端和服务端开始提供服务（小A配置了access_log、 errorlog和oplog三种日志见图1，并为access_log打开了ODPS的离线归档功能，以便进行离线分析）。当需要查询日志时，既可以用API/SDK等方式进行调用，也可以通过SLS提供的控制台直接服务（例如在access_log中定位validate步骤执行见图2）。小A的日志及其用途如下。访问日志：通常在线系统的最前端都是Apache或者Nginx类的HTTP服务器，它的日志记录了不同用户在特定时间的访问行为。以下是一条常见的服务器访问日志。213.60.233.243 - - [25/May/:09 +1200] "GET /internet/index.html HTTP/1.1" 200 6792 “http://www." "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; es-ES; rv:1.6) Gecko/ Debian/1.6-5"小A比较关心每天从过来的流量有多少。于是他在SLS中选中时间段，输入ref:“http://www.”，控制台就能马上筛选出对应的访问日志和次数。分析请求处理是否正常：在经过前端服务器处理后，请求会交由具体的后端服务进行处理。以下是Java应用服务的异常日志。日志中包含了错误发生的页面、传递的参数、错误发生的接口和具体错误堆栈等信息。小A通过查询“Level:ERORR”及其他关键词筛选每天的错误，并找到出错的地方进行修复。但在查询过程中难免会遇到因为日志不严谨引起的误伤情况，此时除了调整日志输出外，小A也可以通过在查询中加上not来排除这些已知原因。是否有安全隐患或漏洞：在正常提供服务的同时，小A也十分关心是否有漏洞或者安全隐患可能对存储的数据或者其他敏感信息造成泄露。以下是用户登录时的访问日志。日志中包含某个时间点用户从何处登录特定账号的记录。小A可以通过写一个监控程序调用SLS API获悉是否有紧急的异常登录行为。一般黑客入侵会删除系统中的日志，但SLS实时收集日志的机制，能杜绝这种情况的发生。&服务器是否正常：在服务器运行期间，硬件或者系统可能出现各种各样的故障，通过系统日志（类似/var/log/messages）用户可以获悉是否有异常发生。以上日志内容表明，mysqld进程由于内存使用超过内核限制而被kill。小A升级了ECS内存后，再次查询“kill” 或“out of memory”，就可以发现问题已经解决了。其实以上只是典型的在线服务系统的一部分日志，还有数据库、网络服务、文件系统等的日志能够帮助管理人员在出现问题时及时处理。6个月之后，小A的应用非常受欢迎，不仅数据量和机器数目随之增加，SLS服务能力也随之动态扩展。除了以上例子外，我们还可以基于SLS的API进行二次开发，支撑运维、运营和客服等系统。让我们来看一下在阿里内部使用SLS的几个典型场景。应用监控：得益于强大的日志收集和查询能力，飞天监控系统神农底层也是基于SLS开发的，现已成为各个集群标配（图3）。性能诊断分析：使用SLS日志收集和查询功能可以存储所有模块的请求日志，当发现服务问题时，只需输入RequestId进行查询，就能分析该请求的生命周期。例如系统记录到有一个请求超过10秒，需要快速找到最消耗的时间占据在哪台机器上、在哪个模块里、是哪个参数引起。以往需要各个应用进行调查，而现在输入RequestId，就能把问题找到（见图4）。客服系统：基于SLS可以快速开发客服系统。CNZZ、RDS等控制台已经通过该方法向终端用户提供日志，让用户自主做查询和分析（见图5）。SLS之所以具有如此全面的日志分析能力，和它与生俱来的基因分不开，即为解决阿里云的实践难题而生。下面就从SLS的“身世”开始，解析其背后的技术架构和核心优势。创建初衷与研发过程飞天系统研发初期，为了让系统顺利地运行起来，我们经常要面对“调试基本靠摸，运维基本靠人肉，解决Bug基本靠猜”的困境。为了解决这些问题，最直接的方法就是基于日志开发工具，以降低人力成本。刚开始两年中，我们开发了以下几种工具。虽然这些工具帮我们解决了很多问题，但每次面临新的业务场景时都需要重新搭建一套服务，重新部署一个脚本、写工具。这些工具背后用户真正的痛是什么？我们发现，开发人员和运维人员的大部分时间和精力都耗费在定位和分析上。然而为什么开发环境（特别是分布式环境）调试会变得这么复杂呢？总体来讲，大致有以下几方面困难。&从以上几点看，异构系统、机器位置和数据量等都会使传统调试变得复杂，但问题的复杂性可以分解为以下几部分：要降低问题复杂度，理想的情况是将分布式和异构系统的调试降维成单机问题。那么是否可以给用户提供一种模式，让他像用单机一样来调试和诊断复杂系统呢？&于是我们开始研发SLS，解决思路是将日志集中起来，并提供一套简单而灵活的日志接口满足各类日志数据需求，优势在于：构建在飞天系统之上，天生就有扩展性；灵活易用，像瑞士军刀一样适配各类日志需求。因此开发人员和运维人员只需将注意力放在具体的业务逻辑上，所有异构系统、机器等细节问题都由SLS服务解决，将所有机器上日志当成在一台机器上使用。例如：有一个业务场景横向分布在3台机器（Machine1、Machine2和Machine3）上，纵向每台机器分别有三套服务运行（Scheduler、Executor和JobWorker）（图6）。在SLS设计中，由于所有日志都已中心化存储，用户不需要再担心日志轮转、硬盘损坏等问题，也无需登录多台机器写任何脚本和处理程序。只需要输入指定查询条件（InstanceID:“2003…” and Project:“apsara_profiling”），SLS服务端会在秒级扫描指定时间段的所有日志数据，并且根据语义（and）对结果进行join，把符合条件的日志反馈给用户。此外，用户还能输入任意模块的任意条件进行查找，例如查找错误的GET请求，统计一个数据的访问行为等。架构简析从图7中可以清楚地看出SLS的架构思路。SLS服务端基于飞天服务模式开发，由伏羲（Fuxi）进行调度，存储基于盘古（Pangu）和OTS（开放结构化数据服务），在服务前端使用Nginx服务器进行Restful API托管。除服务端API外，SLS提供了SDK和客户端（Logtail）。Logtail对于SLS API进行了封装，将日志数据监控、抓取、过滤和可靠性传输等问题进行了处理，减少了用户收集日志的门槛。考虑到伴随日志实时需求的同时，大部分用户会将日志用以离线分析，因此SLS服务端还提供了一种ODPS数据同步机制，能够将SLS中的数据定时归档到ODPS表中。因此对于日志而言，在线查询和离线分析的需求都能够简单地配置使用。为了服务用户这些需求，SLS有哪些挑战呢？举两个例子。用户环境千差万别、日志多样化，如何保证日志收集稳定可靠？&例如，日志格式有几百种，如何来适配？如何从文件夹中筛选到特定模式的日志文件？日志什么时候开始写数据？日志轮转怎么处理？当网络发生闪断时，如何保证数据不丢？在用户写错程序输出大量日志后，如何保护Logtail不消耗过度的性能等？如何快速配置5000台机器的日志收集？在过去两年中，我们花了大量时间从细节中学习，深入用户场景抽象日志变化的本质原因。在阿里内部SLS的客户端Logtail迭代了不下十几个版本，从场景覆盖和对于错误处理能力中积累了大量的经验，不断把使用体验做好，把错误处理做细。以文件轮转为例，轮转过程中会出现边界丢少量日志的情况，同时操作系统的不同行为、日志轮转方法（按大小或时间）、轮转参数（时间命名、顺序编号、压缩等）等都会将这个问题复杂化。为此我们在操作系统文件层面之上抽象了轮转动作，定义了一套系统原语，能够追溯轮转的上下游关系和生命周期，能保证任何轮转方式都能灵活应对。对于服务端，如何能够对一天几亿的日志进行实时存储和查询？日志的数据量和规模通常是非常庞大的。对于一个100MB的日志文件，如果按每条100字节计算有一百万条。当这些日志被写入时，如何保证将日志产生到可以查询的时间控制在1分钟之内？当用户查询数据时，如何能在尽可能短的时间（例如2秒内）根据筛选条件在几千万数据中找到符合的日志？如何平衡性能和存储的成本？针对这些问题，我们最主要的解决方法是采用分布式、批处理以及多级索引技术。由于日志大部分情况下是连续流格式，所以我们对相邻日志进行切块，每块数据内部通过bitmap和linkedlist进行索引存储，而块则通过倒排索引的方式建立。这样既能节省日志数据庞大的索引空间，又能在不影响索引速度的情况下保证查询质量。&核心优势对日志研究是从20世纪80年代开始的，在各个领域内积累了丰富的经验，在安全、监控、运营分析等领域，也有不少关于日志的垂直化应用。使用Splunk等日志服务。Splunk为日志解决方案提供较完整的解决方案，然而高昂的使用费及有限的免费数据量，加上传统软件部署方式使得其使用成本较高。而SLS在规模、性能和服务能力很不错，只是由于开发时间还不长，在查询丰富语义上还有较大提升空间，我们会不断完善SLS查询能力。通过MySQL+Web Application搭建解决方案。MySQL在千万级以下作为存储非常理想，但超过该规模后，性能和稳定性等指标会直接下降。开源阵营（Elastic Search+LogStash+Kibana)。利用第三方开源软件来搭建一套日志系统，维护和建设成本通常较高，并且ES依赖Lucene主要处理中长文档，面对日志这样的短文档，索引存储成本会比较高。而使用SLS可以减少开发时间及维护代价，简单地点几下配置，就能获得全面服务，并且具备弹性扩展能力。此外，SLS在技术上还有以下亮点。客户端功能：支持正则表达式支持所有日志。高性能：每秒十MB级别吞吐量（单Core）。可靠性：处理网络中断，文件轮转，文件删除，新建日志等。管理性：Web管理，自动推送，可部署上万台机器。服务端吞吐量：几十TB/天。整体延时：日志产生后30秒可查询，最快5秒。查询速度：1秒内过亿级别日志。查询能力：and or not逻辑组合，支持键值以及全文两种查询模式。可靠性：无单点，不丢失数据。总结与展望从2012年开始，SLS以一套标准化的接口进行支撑，逐步完善服务环节的各个功能，例如客户端管理、权限控制、增强服务的规模化管理能力。到目前为止，SLS每天接受千万级查询请求，处理百TB日志数据，可以为运维、开发、运营和安全等多个部门提供服务。例如在阿里云官网所有云产品的日志数据（ECS、RDS、OTS等）已经全部通过SLS进行管理。未来，我们会在使用体验和查询能力上不断进行优化，包括提供全套API让用户来自动化运维自己的集群，用户可以定义自己的日志模板、机器分组等信息，自动化管理所有产品的日志；提供更多的表达条件满足日志查询的需求。
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传统企业如何管理分散的数据？云城数据做了一套存储管理系统
来源：36Kr&
　　新的数据正以前所未有的速度产生。2003年以前，人类一共创造了5EB(百亿亿字节)数据。而今天，每两天就能创造同样数量的数据。谷歌首席经济学家Hal Varian曾预测，2020年，数据总量将达到53ZB(十万亿亿字节)。
　　数据的飞速增长也带来了数据存储缺口的扩大。业内普遍认为，存储市场本身是一个万亿市场，而且是一个典型的增量市场，尤其是在中国，数据量18个月翻一番，基于数据存储的分析、机器学习、人工智能的市场则更大。
　　这也给传统企业带来了挑战。过去，企业中的数据都同业务系统绑定，许多业务系统的应用底下都有自己的数据库。这些数据往往有独特的格式，很难迁移或者被其他业务系统使用，在一个系统或单位内部，数据也无法互通。另外还存在数据的重复存储、缺失、遗漏、以及不同步等等问题。
　　比如一些银行、工厂，有大量的设备是70、80年代采购的，经过长时间的更迭，逐渐积累了一套IT系统，涉及几千个不同的业务场景、业务系统，而且彼此互相依存，牵一发而动全身。很多时候，不同的数据存在不同的业务系统中，或者同一个业务系统但由不同的机器在采集，这都导致了数据没有统一的标准，而是以割裂的形态存在，也就是数据孤岛。数据只有流动起来，快速有效的进入其他系统，梳理、分析、共享、大数据挖掘及机器学习才有了可能性。因此，如何将库存、销售、财务等不同要素整合起来，打通业务流程，让信息在不同部门间流动起来是传统企业的一大痛点。
　　互联网公司往往有自己的技术解决方案，但绝大多数中小传统企业无力自行建设数据中心。一些大企业虽然有能力购买大量服务器，但数据增长太快，传统的SAN/NAS等存储方式过于昂贵，对运维也有很高要求，传统企业往往没有相应的IT能力。
　　36氪最近接触的云城数据，主要为传统中小企业提供冷数据、温数据的集存及管理服务，解决企业对于数据存储的隐私+可用性的需求。目前主要针对教育科研、物联网工业制造行业的用户。
　　今年2月，云城数据推出了一套企业级解决方案，主要包括一体机和技术服务。一体机本身融合了计算和存储功能，硬件部分主要从思科、紫光等合作伙伴处采购，搭载了自研的数据存储管理系统。CEO王轶捷告诉36氪，企业本地化部署后，一般能在半小时内交付完毕，在不打扰用户的情况下，将企业原本散落在各个员工电脑上的数据分类存到中央服务器上，所有操作后台跟踪记录，遇到员工离职、设备遗失等，只要维护好中央服务器上的数据，数据依然是完整可用的。
　　之所以主要做冷数据和温数据存储，王轶捷解释，热数据主要是结构化的数据，本身量不大，oracle等公司已经做的很好了，市场空间不大。而非结构化的冷数据、温数据占数据总量的80%以上，增长幅度也很大。
　　目前涉足存储的公司主要有两类，一是偏硬件做底层存储介质，比如传统的IBM、戴尔、浪潮等，还有36氪此前报道过的中科开迪，二是偏云端服务，比如阿里云、AWS等。云城数据则主要做存储管理系统，企业可以选择将数据存在本地，也可放在云端。简单的说，云城数据相当于为企业提供一个内部网盘，建立项目存储空间，但与一般企业网盘的区别是，它不仅能将人产生的文件同步进来，也能集存设备和系统产生的数据，比如服务器日志、生产线数据等。在这个基础上，云城数据还会提供标准的接口，更好地支持数据分析、挖掘、学习等等工具，方便传统企业与新兴平台之间的对接。
　　王轶捷说，数据存储管理系统最主要是技术壁垒和思维壁垒。如何把多样、陈旧、海量的数据和业务系统统一存储管理，做一套简单好用的产品，本身是一件很难的事。另外，创始团队主要来自硅谷的数据存储及领域，曾服务美国硅谷各大IT企业多年，非常熟悉企业客户需要什么形式的对接，这是很多互联网思维产生的产品无法做到的。
　　目前，云城数据已在北京、硅谷设立了研发中心。创始人王轶捷曾是思科总公司SVP移动战略委员会成员，CTO黄青锋由16年硅谷行业经验，CDO单羽曾是谷歌计算中心infrastructure计算及机器学习资深技术带头人，COO怀千江曾任北京无限讯奇( &12580&业务)创始人，并有多次创业经验。
　　去年5月，公司获得TEEC Angel Fund、水木资本、启迪之星的天使轮投资。
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杭州市,北京市
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阿里云事业群
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岗位描述：
1. 负责文件系统元数据层的功能制定开发方案，参与实现、运维工作； 2. 负责分析大数据业务场景，包括由各种计算框架提供的SQL引擎、流计算框架、深度学习框架，抽象出对文件系统层的功能需求，更好的满足业务需求； 3. 负责元数据层各模块实例的调度工作，在不使用特殊机型和保证服务质量的前提下，充分利用集群资源达到元数据规模的扩大；
岗位要求：
强制条件：有分布式开发经验，熟练运用Java/C++语言，可以读懂和编写简单的Python脚本，具有分布式环境下调查问题的能力； 强制条件：对工作认真，负责到底，能坚持不懈的通过各种途径解决技术难题，接受项目时间压力下的工作调整安排； 加分：具有多年分布式存储系统开发经验，了解不同存储介质的特性、Paxos一致性协议、Erasure coding编码技术等； 加分：具有Hadoop开源系统设计和开发经验，了解Hadoop中HBase、Spark、FLink底层实现； 加分：具有虚拟化技术开发和设计经验，了解KVM、Docker等虚拟化容器技术，了解网络隔离技术； 加分：具有分布式环境下性能调优经验，有Linux环境下多种性能分析工具的使用经验；
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大数据的定义
所谓大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据可视化
随着互联网的发展，很多从事数据分析的人已经不能够满足大型企业的需求。数据可视化所涵盖的技术要广泛的多。大数据可视化实际应用已深入到各个行业，通信、能源、医疗、零售、游戏、体育、影视、旅游、交通行业等各行各业，都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大经济价值，全球企业都从中获益。
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行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发。市面所谓“大数据”机构85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习（大数据课程含量不超过15%），初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据！！！
国家政策支持
经李克强总理签批，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》李克强在致辞中说，当今世界，信息化浪潮席卷全球，大数据、云计算、物联网等蓬勃发展，使互联网时代迈上一个新台阶。今天的中国要把握住世界科技革命的历史机遇。
门槛低，就业广，前景好，薪资高！
大数据就业前景
人才缺口大，换工作不用愁
数据表明，近几年间大数据人才缺口就已高达百万，目前企业高薪都难以找到足够的大数据开发人才，大数据从业者的增长量，远远满足不了市场需求的扩张，大数据人才需求将出现“井喷”现象。
升职、加薪快，受重视
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就业选择多，工资高待遇好
随着大数据时代的到来，与之相关的职业需求也呈爆发式增长，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。零售、保险、电子商务、政府数据中心、医药和银行、
金融机构、互联网企业。
行业前景好，发展潜力大
大数据行业应用广泛，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。职业选择多达几十种，要升职加薪很容易！可以说，未来的大数据工作，就意味着高薪、稳定、广泛的职业使用度、优越感……
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北航硕士，11年IT研发与培训经验，曾在多家软件开发企业和大型教育培训机构担任技术经理、 中心校长等职务。精通通JavaEE、复杂数据库开发、软件开发流程。对Java、Hadoop、Scala、Spark、机器学习等技术具有深厚的功底。
10年Java开发与培训经验。精通JavaSE，Java Web，数据库方向开发与LoadRunner。参与开发与测试多个大型Web、门户网站、云桌面等项目。曾出版图书《细说Java》与《Java深入解析》，受到广大读者与学生的一致好评。
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京东数据库系统研发部负责人，分别就职于搜狐，新浪，腾讯等大型互联网公司任资深架构师等职位，拥有超过10年大型互联网公司架构设计经验，擅长大规模网站架构设计及主流分布式系统技术，分布式缓存／数据库／文件系统等。
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先后在微软和IBM从事数据系统和算法等相关工作，专注于Spark，NoSQL以及数 据分析算法开发，性能优化以及架构设计规划，熟悉SQL 数据库和SQL开发调优， 有多年数据处理系统和分析项目开发及企业内训授课经验。
多年大数据实战开发经验，多年大数据技术研发与培训经验,对超级大型集群有深厚的架构调优经验， 精通Java、Spark、Hive、hbase等实战技术，曾发布《Hadoop实战+超大集群调优》，《Spark全面精讲》等技术视频深受广大学生好评。
多年Java技术研发与培训经验，曾任职知名互联网企业甲骨文和动批网，具备丰富的大数据研发和培训经验。熟练运用hadoop和spark技术研发。在大数据技术领域有扎实的技术功底，注重理论与实践相结合教学，深得学生好评。
12年IT从业经验，系统架构师，BI专家，数据可视化专家；曾为国内外多家机构，企业提供商业智能BI，架构，实施，开发，咨询服务。包括中石化，中石油，鞍钢，国家核电卫星；擅长数据仓库设计，BI，可视化开发，Tableau，MSTR。
7年的web前端开发与培训经验。精通PS、H5、CSS3、JavaScript相关技术，开发过程中熟练使用JQuery，bootstrap等框架。参与多个大型web前端相关项目的开发工作，将实践经验深入到教学培训中，幽默风趣的上课风格，深受学生的喜爱。
曾担任Hadoop研发工程师，参与开发全国农业市场信息和云南省党务信息大数据分析平台，参与编著清华大学出版社出版的大数据开发技术图书《大数据技术基础》，可以熟练使用Java、Linux、Hadoop等技术进行开发。
精通软件开发流程、JAVAEE技术体系，熟悉各种流行开源框架。项目开发经验丰富，亦有丰富的培训和教学经验。能够熟练使用Oracle、Mysql数据库,SSH, SSM、等主流框架进行项目开发，参与知名品牌智能门禁管理系统、网络商城系统等大型项目。
光环大数据项目实战老师。长期致力于Java技术、大数据的研究和培训工作，曾参与过汇智wise designer表单设计器开发，项目中代码的管理工作及wise viewer证单精确打印应用。主要研究方向为Java EE平台，精通SSH框架，EJB技术等。
拥有多年集团及大型海外上市公司管理工作经验，并从事人力资源招聘，职业发展高级经理，IT职场达人学院，共指导毕业学员4260+人，输送人才进入阿里、百度、新浪、中软、凤凰网等知名企业，并取得国家金牌教师资格认定。
7年IT职业教育就业工作，对IT互联网、数据分析行业人才需求有深入了解，擅长对于大学毕业生，IT行业从业者等进行职业心态辅导、求职面试辅导、职业素质类培训，明确职业问题，为学员提供专业的就业服务及优质的就业平台。
12年大学生就业工作经验，对IT人才的市场需求结构、发展空间等有着深入的认识，具备丰富的职业规划经验。对大学生职业规划及就业形势有深入了解，能够根据学生的特点作出正确的职业规划, 帮助学生选择最适合自己的IT职业生涯。
5年一线教育管理工作经验，注重日常与学员的沟通，积极帮助学员解决生活和学习问题，和同学建立了深厚的友谊。一直坚持用严谨的态度浇筑学员，幽默的生活引领学员快乐人生。生活中秉持用真诚打动每位学子，用爱心诠释教师真谛。
多年来从事IT行业人力资源及猎头，能精准把握IT行业人才市场动向，专注从事应往届大学生就业指导，擅长挖掘学生隐藏的亮点，精通各类软件开发专业就业面试技巧，举办专场就业讲座100多场，指导数万应往届学生找到满意的工作。
三、360度完善的教育体系，全方位把控教学质量！
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四、光环大数据与中关村软件园形成战略合作，为学员就业保驾护航
光环大数据作为行业知名上市机构，为保证学员高薪就业，与中关村软件园签订战略合作协议，并与行业众多知名大数据公司签订人才合作协议（其中，与哈尔滨工业大学，太原理工，东北石油大学，黑龙江外国语大学等10多所高校达成合作）。
五、光环大数据成立16年，在全国32省市共举办142场活动
光环大数据成立16年，为汇聚行业精英，并为所有在校大学生，研究生，转行人员等提供一个优秀的学习平台，迄今为止，在全国32省市共做大型论坛38次，大型讲座104场。
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让学习由传统的压迫式转化自我主动式，目标明确！
全覆盖课程内容涵盖大数据各个岗位技能
课程体系严密，围绕企业需求，以实战项目导入教学体系；
模块课程完整，每个模块对应一类岗位，将所有岗位能力对应到各个模块；
课程内容全面，所有课程内容吸纳最新大数据技术，全面覆盖了各个知识点；
大数据职业发展路线
Java核心开发
Linux管理配置
hadoop架构
MapReduce快速入门
MapReduce编程开发
数据服务类公司
互联网公司
移动开发公司
Java核心开发
Linux管理配置
hadoop架构
MapReduce开发
spark生态开发
大型互联网公司
数据开发类公司
大型电商公司
综合开发类公司
Java核心开发
hadoop架构
MapReduce开发
Spark生态开发
Storm实时开发
大数据核心开发
软件开发类公司
游戏开发公司
互联网公司
综合开发类公司
BAT系列公司
世界500强公司
Java核心开发
hadoop架构研发
Spark生态开发
Storm实时开发
大数据框架开发
机器学习开发
大数据算法研发
大数据项目总监
架构师技术总监
IT开发公司CTO
BAT系列企业
世界500强公司
世界大型企业
从上图看出，大数据开发学习人员的职业发展随着技能的增加，其职业发展与就业呈多样化发展，月薪也从8K至40K大幅增加，所以选择大数据开发就意味着就意味着高薪、稳定、广泛的职业使用度、优越感……
工作，工资高是一方面，能自主管理、有话语权的才算好！
改变职业现状，其实很简单
纵然现在不是得志时光，但总有许多别的机会能让你一展风采，只待你发现。
光环实战专家亲自授课，结合企业真实项目阶段性讲解，跟着老师理论+实战，从入门到精通不过数月。
大数据就业培训
比其他行业高75%，起薪过8K；70%就业者月薪过11K，35%就业者月薪过14K，大数据一年经验即可达到15-25K月薪！
各大主流招聘网站信息年增长189%，大数据人才缺口巨大，十大高薪职业之一，供求比超过1:14！
企业对大数据人才的学历要不高，更注重的是实战能力。一年经验占59.46%，一年以上二年内占28.83%。
如果你是大数据人才，就意味着高薪、稳定、广泛的职业使用度、优越感……
现在的你，有能力去面对机遇吗？
学大数据胜任什么工作
学大数据，所有高薪职位一网打尽！
大数据开发工程师&&&&&&RMB12000+
大数据运维工程师&&&&&&RMB11000+
Hadoop开发工程师&&&&&&RMB9000+
大数据分析工程师&&&&&&RMB8500+
大数据研发工程师&&&&&&RMB13000+
大数据架构工程师 &&&&&&RMB15000+
大数据算法工程师&&&&&&RMB12000+
大数据可视化工程师&&&&&&RMB9500+
大数据平台工程师 &&&&&&RMB8500+
大数据机器学习&&&&&&RMB11500+
大数据挖掘工程师&&&&&&RMB9500+
大数据开发工程师&&&&&&RMB12000+
大数据云计算工程师&&&&&&RMB12000+
大数据技术工程师&&&&&&RMB9000+