云时代来到时,大数据也受到人们的关注。按照专业人员的解释,大数据用来描述公司创建的非结构化和半结构化数据的数量,这些数据需要花费大量的时间和金钱才能下载到关系数据库进行分析。大数据分析通常与云计算相关联,因为对大数据集的实时分析需要MapReduce等框架将工作分配到数十台、数百台甚至数千台计算机上。
大数据要专业的技术实现处理大量数据。常用于大数据的技术包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可伸缩存储系统。
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Java核心内容;掌握数据类型与运算符,数组、类与对象;掌握IO流与反射、多线程、JDBC。
javaEE核心内容;Mysq|l数据基础知识,Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript核心语法。
Linux命令、 文件、配置,Shell、 Awk、Sed;搭建负载均衡、高靠的服务器集群,可大网站并发访问量,保证服务不间断。
HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie;掌握HDFS原理、操作和应用开发,掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
Zookeeper、HBase、Storm;实时数据掌握Storm程序的开发及底层原理,具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
Scala函数、 Spark SQL、机器学习;熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用,挖掘出其中有价值的数据。
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曾参与多项重点工程项目的开发和设计,如中国石化加油卡网上营业厅、中国工商银行统一消息平台、黑龙江联通增值业务综合运营平台等。精通SSH框架,对大数据领域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。
精通Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka等大数据相关技术,擅长分布式数据库技术在大数据分析场景下的具体应用。熟练掌握spring、 springMVC、mybatis、struts2、 hibernate等框架。
精通SSH、SSM等J2EE架构体系设计和开发流程。熟悉Oracle、MySQL等关系型数据库及Redis非关系型数据库。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据领域中的常用框架,擅长结合业务从大量数据中梳理计算模型。
拓宽眼界的思维部分,与语言无关,是都可以学习的。只是不进行开发来加强理解的话,可能会浮于表面。
同学说的其他语言基础,是后端开发语言吗?如果有其他语言的开发经验,可以找免费课补充下Java语法 和 Spring Boot 的使用,因为项目主要是使用Java开发的。
我们的重点是后端的搭建,由于篇幅限制,不会过多的介绍前端的内容。前端部分基于的是Vue d2-admin,在后端模块搭建过程中,怎么把官 网上的前端模块拿下来改的会提及。
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以上各行业都可以从其数据的采集,传输,存储,分析等各个环节产生巨大的经济价值,而提供大数据基础设施的企业,大数据软件技术服务的企业,行业大数据内容咨询服务的企业都将从大数据的广泛应用而得到快速发展。但是,目前市场上合格的大数据分析人才稀缺,所以大数据人才的薪资非常高,入行越早,随着实践经验的增加身价也越高。
大数据是一个新的职业。据我所知,很多培训学校对大数据的教学并不清楚。大多数教学基于Java、Hadoop和其他开发语言。事实上,在当今的企业中,这种“体力劳动”对于个人发展存在相当大的阻力,如年终奖金、加薪、职称评定等,短期内很难有大的提升。
我们发现这个问题,在教学的过程中,将使用实际情况,根据相关的业务,从理论知识,培养学生的分析能力和逻辑思维,然后设置发展,为了让学生体验企业的“脑力劳动”的重要性,当学生毕业后到企业,会发现这种“脑力劳动”对个人发展的培养在企业中有很大的帮助,可以让它更容易进入企业的内部圈子。
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