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深圳大数据培训


为什么有些Java工程师待遇不高?

Java技术在国内兴起已经过去近20个年头,Java开发界可谓人才济济,

想要告别“蚁族”的地位,也绝非易事,须具备如下3项核心技能

系统架构能力
底层编码能力
Java新技术

Java软件系统通常庞大而复杂,系统架构是其要害!Java开发团队通常人数众多,架构师是其灵魂。互联网系统、企业应用系统虽然都可以用Java语言,但系统架构天壤之别。针对不同行业的应用系统,系统架构也不尽相同。高并发、面向服务、...这些都是架构师要解决的问题。


真正的人才不满足于现有的思路开发,不满足长期的围绕已有代码进行维护。大数据工程师要深入了解底层编码原理,拥有从头开始创建完整项目的能力,开发属于自己的框架和工具要能做出符合企业需求的底层架构。


当今的Java,无论是开发工具和开发技术都层出不穷,各有千秋。大数据工程师要掌握行业新技术,这样才能从容的应对眼下企业眼花缭乱的功能的实现。对新兴技术的掌握和识别对企业应用系统的开发具有重要意义。


大数据互联网+课程

阶段
第二阶段
第三阶段
项目介绍









Java语言接触
Web
JavaEE项目
Spark
EasyMA||项目









Java面向对象
SSI
Zeabra
Hive_Basic
汇通项目









JavaSe
Web项目
Hadoop
Fiume_Basic
京淘项目



提供“大数据云主机”试验环境

提供完全真实的互联网大数据开发部署环境,学员可拥有几十台主机节点以完成开发部署试验


云平台功能


处理海量数据
任务详情
硬件监控
负载均衡







采用分布式架构处理海量数据,集群规模达到20台任务详情

详细清楚的监控各项任务的进展情况硬件监控

监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源,通过HTTP , ICMP等通用网络协议监控互联网应用的可用性

多台云主机间实现应用程序流量的自动分配。可实现故障自动切换,提高业务可用性,并提高资源利用率

云平台优势

业内
24h学习
积累经验
避免事故







培训界内提供大数据云主机试验环境的机构

随时随地的练习,便于师生交流

提前体验云环境,为云越来越普遍的趋势提前积累经验

云平台可以有效地避免项目,数据等的丢失


为什么跟他们学

一线讲师授课,多年实战经验

签订“指定讲师授课承诺书”保证宣传讲师即授课讲师


赵栋


陈子枢

实战讲师

从事多年的软件开发工作,曾担任过软件架构师,精通JavaEE方面的框架。


实战讲师

15年开发,管理,多年教学经验,具有非常丰富的、物流、电力多个行业软件开发管理教学经验。







朴乾



满一航

实战讲师

多年Java开发及教学经验,先后在多家金融行业有影响力的企业任职工程师、项目经理。


实战讲师

多年软件开发经验,具有多年项目开发经验,曾经担任软件架构师,6年以上培训和教学经验。



贯穿整个学习过程的实训项目

易买网

实训项目一:Web阶段项目

项目介绍: 项目贯穿整个JavaWeb学习阶段。利用项目需求引申出知识点进行授课。需求引领思路,应用驱动学习。可以整体提升学员的编程思想、编码能力、实现对Java后台知识的熟练掌握,并为后续课程学习做铺垫。

项目涉及:HTTP协议、Tomcat服务器、静态Web资源开发技术(HTML、CSS、JS)/Java后台开发技术(Servlet、JSP)、数据库技术、手写基础框架、编程思想实践、在线支付、权限控制等重点功能点。






汇通物流

项目实训二:SSH阶段项目

项目介绍: 项目中比较核心的业务逻辑比较复杂的功能实现。 并熟练使用各种主流核心技术。如工作流、WebService服务、安全框架、 大型数据库应用等。了解国际物流行业,进出口贸易,货运管理核心业务。

项目涉及:基于SSH框架+Maven+Apache Shiro 安全框架+Apache CXF+Activity5工作流。






电商数据分析平台

项目实训三:大数据阶段

项目介绍:通过收集数据源中不同数据,聚集在HDFS上,通过多维方式进行分析,导出到关系型数据库中进行展示,负责网站整体经营情况概览,按照地域进行数据结果展示。

项目涉及:Pig日志清洗,Hive离线分析,Sqoop关系型数据库和HDFS数据传输,ZooKeeper整体集群协调,Ooziezhengti diaodu。





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  深圳大数据培训该选那个机构?给您推荐深圳达内教育IT培训机构。达内教育是美国上市公司,直接引进北美IT技术,并结合中国IT企业的现状,定制化培养高端IT人才。致力于为中高端IT企业培训并输送基于Unix/Linux平台、Oracle大型关系数据库、IP网络协议、Web和企业级应用的中软件人才。

  大数据平台是随着大数据技术的发展而逐渐被企业所关注的一个技术,而今天我们就一起来了解一下,大数据平台搭建都有哪些架构层次。

深圳大数据培训该选那个机构

  1、 数据传输层

  Sqoop:支持RDBMS和HDFS之间的双向数据迁移,通常用于抽取业务数据库(比如MySQL、SQLServer、Oracle)的数据到HDFS.

  Cannal:阿里开源的数据同步工具,通过监听MySQL binlog,实现增量数据订阅和近实时同步。

  Flume:用于海量日志采集、聚合和传输,将产生的数据保存到HDFS或者HBase中。

  Flume + Kafka:满足实时流式日志的处理,后面再通过Spark Streaming等流式处理技术,可完成日志的实时解析和应用。

  2、数据存储层

  HDFS:分布式文件系统,它是分布式计算中数据存储管理的基础,是Google GFS的开源实现,可部署在廉价商用机器上,具备高容错、高吞吐和高扩展性。

  HBase:分布式的、面向列的NoSQL KV数据库, 它是Google BigTable的开源实现,利用HDFS作为其文件存储系统,适合大数据的实时查询(比如:IM场景)。

  Kudu:折中了HDFS和HBase的分布式数据库,既支持随机读写、又支持OLAP分析的大数据存储引擎(解决HBase不适合批量分析的痛点)。

  3、资源管理层

  Yarn:Hadoop的资源管理器,负责Hadoop集群资源的统一管理和调度,为运算程序(MR任务)提供服务器运算资源(CPU、内存),能支持MR、Spark、Flink等多种框架。

  Kubernates:由Google开源,一种云平台的容器化编排引擎,提供应用的容器化管理,可在不同云、不同版本操作系统之间进行迁移。目前,Spark、Storm已经支持K8S。

  4、数据计算层

  大数据计算引擎决定了计算效率,是大数据平台核心的部分,它大致了经历以下4代的发展,又可以分成离线计算框架和实时计算框架。

  5、离线计算框架

  MapReduce:面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台(将计算向数据靠拢、减少数据传输,这个设计思路非常巧妙)。

  Hive:一个数据仓库工具,能管理HDFS存储的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能(实际运行时,是将Hive SQL翻译成了MapReduce任务),适用离线非实时数据分析。

  Spark sql:引入RDD(弹性分布式数据集)这一特殊的数据结构,将SQL转换成RDD的计算,并将计算的中间结果放在内存中,因此相对于Hive性能更高,适用实时性要求较高的数据分析场景。

  6、实时计算框架

  Spark Streaming:实时流数据处理框架(按时间片分成小批次,s级延迟),可以接收Kafka、Flume、HDFS等数据源的实时输入数据,经过处理后,将结果保存在HDFS、RDBMS、HBase、Redis、Dashboard等地方。

  Storm:实时流数据处理框架,真正的流式处理,每条数据都会触发计算,低延迟(ms级延迟)。

  Flink:更的实时流数据处理框架,相比Storm,延迟比storm低,而且吞吐量更高,另外支持乱序和调整延迟时间。

  7、多维分析层

  Kylin:分布式分析引擎,能在亚秒内查询巨大的Hive表,通过预计算(用空间换时间)将多维组合计算好的结果保存成Cube存储在HBase中,用户执行SQL查询时,将SQL转换成对Cube查询,具有查询和高并发能力。

  Druid:适用于实时数据分析的高容错、高性能开源分布式系统,可实现在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的聚合分析。

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