大数据运维培训

大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。"

【课程名称】：大数据培训

【上课时段】：全日制/白天班/晚班/周末班//灵活安排

【班级人数】：小班授课，10-15人以内

【上课方式】：面授/直播

【招生对象】：想从事数据领域工作，缺乏实践技能的在校学生；有数据化运营需求的产品运营、市场人员及管理者。

【课程内容】：

1、Java语言基础

JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。

2、HTML、CSS与Java

网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。

3、Linux系统和Hadoop生态体系

大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

4、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

5.其他课程

数据收集：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;

大数据技术：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;

数据存储：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;

资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper。

【学习目标】：让学员建立起大数据软件设计思想；使学员熟练掌握大数据开发的专业技术。

【课程亮点】：1.入门快、实用度高；2.教学驱动，学习效果有保障；3.行业精英教学团队授课；4.大数据工程师课程全。

【机构优势】：终身学习，无限课程循环；线上直播，老师互动性强；价格低廉，当于线下一半；一对一辅导，线上快速答疑