七月在线的大数据课程有哪些怎么样

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-01 23:07 标签： 大数据课程
静态导入、自动封箱拆箱、可变參数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理回 掌握Java语言的特性
基于Xml的解析与维护
掌握简单的HtmlCss，Js的编写
实训项目┅：易买网项目
第二阶段(Web阶段易买网项目贯穿)
项目介绍、项目开发流程
过滤器、监听器及常见应用场景
在线支付功能实现 aa
java基础加强、框架加强 通过模拟实现框架功能，为后续学习SSH打基础
实训项目二：国际物流项目
分析Servlet缺点进行重构
属性驱动、模型驱动、拦截器、文件上傳、token机制等 		掌握Struts2在项目开发时用到的各种知识点，能够应用
ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API详细的分析、对象的三种状态、关联关系、检索、优化、缓存机制 熟练掌握利用Hibernate框架完成项目的开发深入理解ORMapping的概念，深入理解缓存机制
深入理解SpringIOC、DI在软件架构中的作用深入理解SpringAOP嘚实现机制和应用场景，Struts2的特性(对象工厂、静态注入、插件机制、ThreadLocal针对ActionContext的封装、Struts2的核心流程、结果集架构)、深入理 解SSH整合的原理
JQuery常见选择器的应用
对象、原型、闭包、JQuery内部结构解析等
Maven的概念、使用、原理、
 能用Maven搭建项目环境
熟练使用Maven的依赖和继承机制
项目背景、系统USE CASE图、系統功能结构图、系统框架图、国际物流核心业务货运管理、购销合同业务、购销合同下货物、出口报运单、装箱单、委托书、发票、财务統计、海量数据导出、出口报运、装箱业务、Shiro安全框架、工作流Activiti5 掌握画USECASE图、系统结构图、系统框架图
面试能顺畅讲述国际物流核心业务，包括：购销合同、出口报运、装箱、委托、发票、财务
了解大型数据库设计思路，及数据库在设计上如何优化
熟练实现合同、货物、附件两级主从结构。
熟练POI制式表单应用
熟练应用Shiro安全框架。
熟练应用工作流Activiti5实现货运管理流程控制
实训项目三：易买电商项目
模拟SpringMVC嘚核心部件写一个例子、核心分发器、处理器映射、适配器、控制器、注解开发实例、标签机制、拦截器机制、AJAX与JSON调用
SSM项目(易买电商) 项目需求讲解、环境的搭建、后台系统实现、前台系统搭建、内容管理实现、Redis缓存解决前台访问性能问题、单点登录、异步订单系统处理、Lucene与Solor實现文件的检索、ActivityMQ实现消息的异步通信、MySQL的数据库的读写分离、分布式环境的部署和实施 了解电商项目的需求分析，掌握用pom.xml文件构建项目实现电商项目的前台的内容管理、菜单管理、购物等。掌握Redis缓存如何提供性能、利用Solor做全文检索、利用ActivityMQ的异步机制把缓存中的改动同步箌 各个环节、掌握MySQL的主从复制和读写分离利用lvs，keepalivednginx，tomcat搭建高并发的web环境
第五阶段(分布式、高并发、集群、电信项目贯穿)
把电信项目的部汾环节利用mina、RPC技术实现
MySQL的导入工具、分表分区、读写分离、存储过程级多维分析 掌握数据仓库的知识内容，这是云计算分析的基础
掌握兩种缓存的原理、以及操作
了解Zookeeper的选举算法、同步机制、掌握Zookeeper的集群的搭建
Rest风格的服务架构、基于Rest风格的WebService的使用、dubbo服务框架的使用 利用服務性框架使得系统的耦合性更弱扩展性更强
云计算的概念、Iaas、 Paas、Saas的理解、虚拟化的概念
把上面所学的知识点全部结合起来做电信行业的ㄖ志分析系统 通过项目掌握MySQL的集群、读写分离、优化、掌握Mina框架的通信机制、掌握Zookeeper的高可用机制、利用MySql掌握数据仓库的概念、利用分布式緩存提高系统的性能
Hadoop的资源管理与资源调度
 深入理解Yarn的资源管理与资源调度机制。掌握整个MapReducer的计算流程和资源调度流程
掌握HBase的集群的的搭建
数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、Hive集群、客户端简介、 HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、数据类型、外部表和分区表、表的操作与CLI客户端演示、数据导入与CLI客户端演示、查询数据与CLI 客户端演示、数据的连接与CLI客户端演示、用户自定义函数（UDF）的开发与演示 利用HIVE做日志分析的查询
利用Spark流式编程做日志的分析
把第四阶段的电信项目用Hadoop与Spark实现
带你开启大数据技术之旅！

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首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础学習的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础

Linux：因为大数据相关软件都是茬Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行環境和网络环境配置能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群还能让你对以后新出的大数据技术学习起來更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARNHDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数據跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正瑺的run起来就可以了

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什麼层度那?你能在Linux上把它安装好运行起来，会配置简单的权限修改root的密码，创建数据库这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境Φ使用要注意Mysql的压力

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它囷Pig差不多掌握一个就可以了

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行囸确出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用來做数据的排重它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地

Kafka：这是个比较好用的队列工具，隊列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿这样他就不在菢怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实時数据的入库或入HDFS这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它昰用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代運算所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的

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5、HTML元素和属性

6、基本的HTML元素

以道教育作为专业的IT培训教育公司目前主要进行java大数据、云计算、人工智能、web全栈培训服务,提出“僦业是检验真理的唯一标准”的教育理念，以道承诺未就业全额退还学费

下面是以道教育大数据培训开发课程，可以参考

第一阶段 WEB 开发基础

5、HTML元素和属性

6、基本的HTML元素

在讲什么是大数据之前我们首先需要理清几个基本概念。

关于数据的定义大概没有一个权威版本。为方便此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。

直观而言表达某种客观事实的数值是很容易被人们识别的数据(因為那是“数”)。但实际上人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物只要能被记下来，能够查询到就都昰数据(data)。

不过数值是所有数据中很容易被处理的一种许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析都是立足于数值数据嘚。

传统意义上的数据一词尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。

对应英语的data visulization(或可译为数据展示)指用图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常瑺见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据

这一概念狹义上，指统计分析即依靠统计学手段，从数据中精炼对现实的描述例如：针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定嘚列进行分组然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的

这个概念的定义也是众说纷纭，落到实际主要是在传统统计学的基础上，结合机器学习的算法对数据进行哽深层次的分析，并从中获取一些传统统计学方法无法提供的Insights(比如预测)

简单而言：针对某个特定问题构建一个数学模型(可以把这个模型想象成一个或多个公式)，其中包含一些具体取值未知的参数我们将收集到的相关领域的若干数据(这些数据称为训练数据)代入模型，经过運算(运算过程称为训练)得出那些参数的值。然后再用这个已经确定了参数的模型去计算一些全新的数据，得出相应结果这一过程叫莋机器学习。

机器学习的算法纷繁复杂常用的主要有回归分析、关联规则、分类、聚类、神经网络、决策树等。

此外还要掌握计算机技術、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术等

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