大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中應(yīng)用廣泛 沒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)目必選開發(fā)語(yǔ)言

大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器開發(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
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)量不能超過該值,如果超過則報(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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培訓(xùn)機(jī)構(gòu)定向輸出大數(shù)據(jù)工程師。千錘百煉,磨煉成鋼!每個(gè)學(xué)員的實(shí)力都不可小覷

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高博應(yīng)諾 高博應(yīng)諾信息科技有限公司以下簡(jiǎn)稱高博應(yīng)諾(GEM-INNO)是一家致力于培養(yǎng)高素質(zhì)、實(shí)用型和國(guó)際化軟件人才的專業(yè)教育機(jī)構(gòu),由高博教育管理(蘇州)有限公司投資設(shè)立。高博教育管理(蘇州)有限公司由原馬來西 甲骨文 1977 年 ,拉里·艾利森( Larry Ellison )看到了有關(guān)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)工作原理的描述,他發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)沒有一家公司從事這種技術(shù)的商用開發(fā),但他意識(shí)到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的巨大商用潛力,于是抓 深圳市金蛛教育科技有限公司 金蛛教育核心優(yōu)勢(shì) 課工場(chǎng)子品牌,網(wǎng)營(yíng)電商培訓(xùn)品牌 課工場(chǎng)是由北京大學(xué)杰出校辦產(chǎn)業(yè)北大青鳥集團(tuán)全資建設(shè)的互聯(lián)網(wǎng)教育平臺(tái),與北京大學(xué)保持有良好的教育研究合作關(guān)系。金蛛教育作為其子品牌,始終秉持嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹?/span> 加米谷大數(shù)據(jù) 成都加米谷大數(shù)據(jù)科技有限公司是一家專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的機(jī)構(gòu)。由來自阿里、華為、京東、星環(huán)等國(guó)內(nèi)知名企業(yè)的多位技術(shù)大牛聯(lián)合創(chuàng)辦,技術(shù)底蘊(yùn)豐厚,勤奮創(chuàng)新,精通主流前沿大數(shù)據(jù)及人工智能相關(guān)技術(shù)。 北大青鳥嘉華學(xué)校 深圳市南山區(qū)嘉華職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)學(xué)校,一直秉承“全心全意為學(xué)員企業(yè)辦學(xué)治?!钡睦砟罘?wù)廣大學(xué)子與社會(huì)企業(yè),是廣東省北大青鳥全課程授權(quán)中心、深圳市培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、深圳高技能人才培訓(xùn)基地、深圳大學(xué)實(shí)習(xí)基地,致力于培

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    公辦學(xué)校

    學(xué)校地址: 江蘇 連云港市新浦區(qū)圣湖路28號(hào)

    介紹: 連云港師范高等??茖W(xué)校是教育部批準(zhǔn)成立的一所全日制普通高等學(xué)校。學(xué)校前身是創(chuàng)建于1914年的江蘇省立第八師范,后更名為江蘇省海州師范學(xué)校。1998年經(jīng)江蘇省人民政府批準(zhǔn),由江蘇省海州師范學(xué)校、江蘇省連云港師范學(xué)校和連云港教育學(xué)院三校合并,籌建連云港師范專科學(xué)校

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    學(xué)校地址: 山東 煙臺(tái)市萊山區(qū)成海路1001號(hào)

    介紹: 山東省城市服務(wù)技術(shù)學(xué)院是經(jīng)國(guó)家勞動(dòng)和社會(huì)保障部、山東省政府批準(zhǔn)在山東烹飪高級(jí)技工學(xué)校的基礎(chǔ)上建立的一所全日制公辦省屬重點(diǎn)高等技術(shù)院校,辦學(xué)歷史可追溯到1965年。學(xué)院現(xiàn)有教職工334人,高級(jí)職稱126人,中級(jí)職稱92人。四十多年來,經(jīng)過學(xué)院幾代人的共同努力,現(xiàn)

大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心

分類:大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn) 作者:鍍金池 發(fā)布時(shí)間:2018-07-29

大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心會(huì)用,獨(dú)特的方法,來讓學(xué)員們,用最短的時(shí)間,學(xué)到,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心真的可以學(xué)到,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心,可以把每一位學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的,學(xué)員培訓(xùn)成專業(yè)的人才。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心有著非常多的,培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。通過大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)??梢允∠虏簧俚臅r(shí)間了。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心。培訓(xùn)的都是,專業(yè)的,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。有的學(xué)員可能會(huì),跟不上學(xué)習(xí)的進(jìn)度。但是通過大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心,就可以跟著上學(xué)習(xí)的進(jìn)度。因?yàn)槊總€(gè)學(xué)員都會(huì)有不同的學(xué)習(xí)計(jì)劃。從而,都能學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),這一點(diǎn)是比較重要的。在大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)中心。就可以學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。