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大数据课程内容由浅入深，由基础的技术学习阶段着手，为专业技能的提升和及开发人员个人技能的提升奠定了良好的基础。在夯实基础学习内容以后，结合各个领域不同大数据项目进行逐步的研究与分析，让学员在案例学习中逐步的加深对于专业知识的理解与运用，并且丰富自己的知识架构和知识储备，成为一名优异的大数据开发工程师。

您可能关心的问题？

对大数据感兴趣，想学习进入IT行业？

自学能力差，零基础怎么学好大数据？

想转入IT行业，学习大数据提升能力？

目前工作没前途，工资低，想转行IT行业？

从事大数据工作多年，难以突破工作瓶颈？

大数据要学什么知识

一是学习mysql：我们学习了大数据处理，然后学习了mysql数据库处理小数据的工具，因为现在还在使用mysql，mysql需要掌握多少层那？您可以在Linux上安装、运行它，配置简单的权限、修改root密码、创建数据库。在这里，我们主要学习SQL的语法，因为hive的语法非常类似于此。二是学习sqoop：此文件用于从Mysql导入数据到Hadoop。同样的，您也可以不用它，直接将Mysql数据表导出为文件放入HDFS，当然，在生产环境中使用Mysql时也要小心。

核心优势，更胜一筹

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处理海量数据

达内提供大数据云主机试验环境的机构，采用分布式架构处理海量数据，更大集群规模达到20台，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。

大数据应用领域

一是进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。二是电商户崛起产来了大量网上交易数据，包含支付数据，查询行为，物流运输、购买喜好，点击顺序，评价行为等，其是信息流和资金流数据。三是传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

南昌达内大数据课程内容

阶段	教学内容
JavaSE阶段	Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门案例。关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this 关键字、代码块。
	面向对象的特征（封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制、object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。Io、线程、套接字。反射、注解、断言。
	jm内存大小调节、常见回收机制。接口中的默认方法、Lambda表达式，函数式接口、时间包。版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。
Java Web阶段	XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式JSTL标签库、MVC 设计模式 / 三层架构、过滤器 / 监听器、JavaWeb 高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall 项目开发
JavaEE框架阶段	Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目
大数据互联网架构阶段	Linux、云平台使用、Redis 与 SpringBoot整合、Mycat 与 SpringBoot整合、Rabbitmq与SpringBoot整合、lucene、ElasticSearch与SpringBoot整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合
大数据框架阶段	大数据 java 加强、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra 项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、推荐系统项目
大数据框架阶段	Python语言及爬虫、数据可视化、统计学基础、R语言基础、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM 模型、推荐系统模型