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来源：南宁优就业IT培训学校时间：2020/9/16 16:45:01

邕宁区大数据培训班那个好

　　邕宁区大数据培训班那个好？给您推荐南宁优就业IT培训学校。优就业是中公教育旗下IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的高端人才，以学员就业为目的，优质就业为宗旨，是一家集UI 设计培训、Web前端培训、Java开发培训、Python培训、大数据工培训、软件测试培训等课程为一体的IT培训机构。

　　随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有了广泛的应用，而今天我们就一起来了解一下，大数据技术应用过程中都出现了哪些问题需要解决。

邕宁区大数据培训班那个好

　　1、容量问题

　　这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。在解决容量问题上，不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化闪存解决方案，采用Nytro产品，客户可以将数据库事务处理性能提高30倍，并且超过每秒4.0GB的持续吞吐能力，非常适用于大数据分析。

　　2、延迟问题

　　“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储，自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSINytro系列产品等等都在蓬勃发展。

　　3、安全问题

　　某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题，这就充分体现出利用基于DuraClass™技术的LSISandForce®闪存处理器的优势了，实现了企业级闪存性能和可靠性，实现简单、透明的应用加速，既安全又方便。

　　4、成本问题

　　对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，这种锱铢必较的服务器也只有LSI推出的Syncro™MX-B机架服务器启动盘设备都能够获得明显的投资回报，当今，数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高，而且具有较高的维修和更换成本。如果用它替换数据中心的独立服务器引导驱动器，则能将可靠性提升多达100倍。并且对主机系统是透明的，能为每一个附加服务器提供的引导镜像，可简化系统管理，提升可靠性，并且节电率高达60%，真正做到了节省成本的问题。

　　5、数据的积累

　　许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了增加患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他增加长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

　　6、灵活性

　　大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能增加存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。

　　7、应用感知

　　早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以，应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

　　8、针对小用户

　　依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

南宁优就业大数据培训课程

大数据来袭，你准备好推塔了吗？

　　大数据是一种在获取、存储、管理、分析等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。它具有大量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低特征。未来大数据相关人才缺口巨大。

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薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨

只有想不想学，没有能不能学

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入学勤能补拙	现有工作枯燥，工资太低	已有的技术太落伍，担心被企业淘汰

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求职压力大，同专业市场需求饱和	对所学专业没有兴趣，为日后就业提早打算

理论、实战双向并行，奠定入行扎实基础

第一阶段

Java基础

　　Java基础:

　　Java基础语法面向对象编程常用类和工具类集合框架体系异常处理机制文件和IO流移动开户管理系统多线程枚举和垃圾回收反射 JDK新特性通讯录系统

　　培养方向：

　　Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想；掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性；掌握抽象类接口的特点和使用方式；充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题；掌握异常的体系和处理机制；深入理解集合类的特点和底层实现原理；掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法；培养阅读源码的习惯和能力; Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术；掌握Java的反射机制以及JDK的新特性。

　　职业方向:

　　初级Java工程师

第二阶段

JavaEE核心

　　JavaEE核心:

　　前端技术数据库 JDBC技术服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git

　　培养方向：

　　静态的网页技术，并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术；数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用；DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 服务器基本使用；Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术，使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用；如何对组件对象进行参数注入；Spring声明式事务处理；理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用。

　　职业方向:

初中级Java工程师

第三阶段

Hadoop生态体系

　　Hadoop生态体系

　　Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台

　　培养方向：

　　Linux操作系统安装及基本命令；shell脚本编程；大数据架构Hadoop原理及编程使用；熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制，以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用以及调优; Phoenix基本使用; Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统；掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用。

　　职业方向:

　　大数据开发工程师

第四阶段

Spark生态体系

　　Spark生态体系:

　　Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink

　　培养方向：

　　Scala多范式编程语言编写程序； Spark大数据计算框架原理；Spark实时流处理技术；Spark大数据计算框架调优；要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知，能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能； Flink实时流处理技术；熟悉项目中应用开发。

　　职业方向:

大数据Spark开发工程师

第五阶段

项目实战+机器学习

　　项目实战+机器学习:

　　高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习

　　培养方向：

　　熟悉大数据开发基本流程和技术架构；熟悉机器学习算法理论基础；熟悉Python语言基础及数据算法库；熟悉机器学习应用场景；熟悉Spark机器学习框架；熟悉数据分析平台开发全流程；熟悉大数据推荐系统的开发全流程。

　　职业方向:

　　中级大数据工程师

第六阶段

就业指导

　　就业指导:

　　企业面试前期准备与技巧专业指导企业面试复盘

　　课程内容：

　　1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、强化实战项目（项目模块的介绍，业务流程的梳理）真实面试复盘（晚自习时间）（总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解）

　　培养方向:

　　从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作；通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好就业

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优就业

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大班授课，老师精力有限，学员问题无法及时得到解决。

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案例陈旧，无法适应需求，小众非典型案例，不具行业代表性。

短暂虚拟操作，方法一带而过，学员对知识一知半解。

指导学员简历作假，或干脆无就业服务，无法按学员真实情况推荐就业，就业不稳定或薪资达不到预期。

日常管理散漫，食宿自理，后续费用接踵而至，经济压力大，影响学习质量。

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大数据毕业学员薪资统计

数据来源于内部学员就业情况统计，非广告宣传

2018年11月平均就业薪资	2018年12月平均就业薪资	2019年1月平均就业薪资
15000元/月	13633元/月	12500元/月

2019年2月平均就业薪资	2019年3月平均就业薪资	2019年4月平均就业薪资
11333元/月	11833元/月	11167元/月

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