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大数据学习都有哪些课程?

时间:2017-11-09 19:12:13作者:[!--zuozhe--]

大数据是一个吃香的行业,大数据学习都有哪些课程?大数据培训的学生都需要学习什么课程,课程是一个大数据培训机构最重要的支柱之一,下面以魔据大数据为例,总结性的介绍一下大数据的课程。

第一阶段课程:

1.Java基础课程,主要学习内容包括Java编程语言基础,主要讲解Java环境变量搭建,JVM虚拟机运行原理性能参数调整,Java基本数据类型等;Java面向对象编程,主要讲解Java类和对象的概念,程序设计,构造方法,以及面向对象三大特性,Java集合框架,主要讲解Java线程的基本操作和相关知识,如何建立生产消费者模型。

2.关系型数据库MySql,主要讲解SQL语句相关方面的知识,数据库的操作基本流程,JDBC主要讲解jdbc相关知识,比如jdbc基本操作,web开发课程,主要讲解一些简单的jsp和servlet应用,保证学生能够使用最基本的增删改查;Linux操作系统,主要了解什么是操作系统、什么是Linux;了解Linux之前,Unix的历史;了解GNU计划;Linux的发展以及Linux的各个发行版本。

第二阶段课程:

1.Hadoop课程,比如Hadoop集群的搭建,主要讲解单机版和伪分布式安装,掌握Hadoop集群的搭建等一系列内容。主要讲解介绍单机版和伪分布式安装,详细介绍每个方式的区别,解决什么问题以及详细的配置,并对每个配置文件做深入讲解。

 

大数据学习都有哪些课程

大数据学习都有哪些课程

2.HDFS基础概念介绍,主要讲解块的概念、块的好处等,HDFS文件操作过程,元数据的持久化;什么是EditsLog和FSImage静像文件等知识。DataNode工作原理;Secondary NameNode;客户端含义;HDFS文件操作过程;元数据的持久化;什么是EditsLog和FSImage静像文件

HDFS简化了文件一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序,它提供了一次写入多次读取的机制,数据以块的形式,同时分布在集群不同物理机器

3Mapreduce

源自于谷歌的MapReduce论文,用以进行大数据量的计算,它屏蔽了分布式计算框架细节,将计算抽象成map和reduce两部分。MapReduc计算流程:inputsplit、mapper、combine、shuffle、sort、reducer;MapReduce容错性

4HBASE(分布式列存数据库)

源自谷歌的Bigtable论文,是一个建立在HDFS之上,面向列的针对结构化的数据可伸缩,高可靠,高性能分布式和面向列的动态模式数据库。

5HIVE

Facebook开源,定义了一种类似sql查询语言,将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop上面执行。

6flume

日志收集工具。

7yarn分布式资源管理器

是下一代mapreduce,主要解决原始的Hadoop扩展性较差,不支持多种计算框架而提出的。

8spark

spark提供了一个更快更通用的数据处理平台,和Hadoop相比,spark可以让你的程序在内存中运行。

9、kafka

分布式消息队列,主要用于处理活跃的流式数据。

10、Hadoop伪分布式部署

第三阶段:大数据综合实战项目课程

项目名称:

高校学生大数据分析项目(对海量学生行为数据的计算和分析。);

互联网精准营销大数据分析项目(通过海量数据建立用户的精准画像,及购买行为预测。)

魔据的大数据课程体系有什么优势?魔据大数据已帮助上千人成功进入大数据行业90%的学员薪资超过20K,工资比之前翻了一倍。魔据教育大数据针对市场及学员需求,科学合理安排课程,从入门到深入循序渐进,课程环环相扣。想要学习大数据技能,魔据学员的经历可以告诉你,来魔据大数据绝对让你感激这次学习之旅。

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