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(lèi)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(mén)

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(mén)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(chēng):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(chēng):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(chēng):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(chēng):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(mén)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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北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

分類(lèi):大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)培訓(xùn) 作者:鍍金池 發(fā)布時(shí)間:2018-03-30

大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)作為現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的主流趨勢(shì),越來(lái)越多的企業(yè)正在逐漸靠攏大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化方向的發(fā)展。對(duì)于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的定義,我想還是有很多企業(yè)家并不清楚,大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)主要是指一個(gè)數(shù)據(jù)云端處理化的方式,更符合現(xiàn)代人的生存理念。針對(duì)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)很多企業(yè)家也開(kāi)始加入培訓(xùn)班去學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí),那么,你知道這些北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方面都有什么特點(diǎn)呢?

北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)實(shí)力怎么樣呢?北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)實(shí)力好不好呢?大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展已經(jīng)成為了當(dāng)今社會(huì)的主流趨勢(shì),大數(shù)據(jù)的發(fā)展也將便利于人們的生活、學(xué)習(xí)以及娛樂(lè)等各個(gè)方面,充分掌握大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展的能力才是在這個(gè)社會(huì)存在的終極目標(biāo),也是不被這個(gè)時(shí)代輕易淘汰的根本保障。想要掌握好大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展規(guī)模,首先就要了解“什么是大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化”?

大數(shù)據(jù)發(fā)展是現(xiàn)今社會(huì)的一種必然趨勢(shì),要想城市發(fā)展建設(shè)的比較出色就離不開(kāi)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化的管理模式。然而對(duì)于“大數(shù)據(jù)”還是有很大一部分人沒(méi)有很好的認(rèn)識(shí),北京作為國(guó)內(nèi)快速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)中心城市,對(duì)于大數(shù)據(jù)的分析想必是十分透徹的。數(shù)不勝數(shù)的專(zhuān)業(yè)北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)都紛紛開(kāi)課,想要進(jìn)一步了解的同學(xué)可以加入到這些靠譜的北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行正規(guī)學(xué)習(xí)。

隨著國(guó)內(nèi)科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升,現(xiàn)如今人們的生活更傾向于網(wǎng)絡(luò)信息化的發(fā)展。但是大數(shù)據(jù)管理模式的出現(xiàn)給人們帶來(lái)了很多便利,但是由于技術(shù)有限,大數(shù)據(jù)管理模式的發(fā)展也就受到了限制,國(guó)內(nèi)還是存在著很多企業(yè)沒(méi)有開(kāi)發(fā)這種模式,甚至還有很多企業(yè)并沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)“大數(shù)據(jù)”。專(zhuān)業(yè)的北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)基地是為了培養(yǎng)這類(lèi)人才而成立的,北京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)具有什么特點(diǎn)呢?