課程詳情

杭州兄弟連以“讓學(xué)員技術(shù)靠譜、做人更靠譜”為使命，傳承更好的工匠精神，深耕PHP、JAVA、大數(shù)據(jù)、Python全棧+人工智能、Linux云計(jì)算、UI設(shè)計(jì)、前端全棧、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)等學(xué)科教研，擁有來(lái)自北大、清華和BAT等知名校企的專(zhuān)兼職教師數(shù)百名。

潮流技能顛覆性課程

拒絕用老掉牙的淘汰項(xiàng)目練手要做就做前沿

覆蓋大數(shù)據(jù)行業(yè)主流技術(shù)崗位，課程半年升級(jí)一次，緊跟市場(chǎng)與企業(yè)步伐

01 大數(shù)據(jù)入門(mén)基礎(chǔ)課程	1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet
02 大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ)	1.大數(shù)據(jù)概論；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系統(tǒng)；4.MapReduce計(jì)算模型；5.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
03 大數(shù)據(jù)離線分析	1.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
04 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算	1.Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)；2.HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)；3.Redis數(shù)據(jù)庫(kù)；4.mogDB數(shù)據(jù)庫(kù)；5.Kudu列式存儲(chǔ)系統(tǒng)；6.Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)；7.Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)；8.Flume海量日志采集系統(tǒng)；9.全真實(shí)訓(xùn)綜合項(xiàng)目
05 Spark數(shù)據(jù)計(jì)算	1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬蟲(chóng)；13.ElasticSearch；14.Lucene
Hadoop基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)	項(xiàng)目名稱(chēng)：搜狗搜索日志分析系統(tǒng) 數(shù)據(jù)體量：5000W+/日硬件環(huán)境：Hadoop集群 12臺(tái) 軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項(xiàng)目描述：搜狗每天產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù)，從日志數(shù)據(jù)里面能提取到有用的數(shù)據(jù)包括每個(gè)用戶(hù)的ID、瀏覽次數(shù)、月/日瀏覽頻率、訪問(wèn)源、瀏覽內(nèi)容等等，提取這些內(nèi)容、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析每個(gè)用戶(hù)行為，從而做出有利的決定。
大數(shù)據(jù)離線實(shí)戰(zhàn)	項(xiàng)目名稱(chēng)：新浪微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 日均數(shù)據(jù)體量：3GB+ 硬件環(huán)境：Hadoop集群 50臺(tái) 軟件環(huán)境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke eper3.4.5+CentOS-6.5-X86 項(xiàng)目描述：此次項(xiàng)目我們需要處理微博產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理得到所需的數(shù)據(jù)，微博擁有大量的用戶(hù)，大量的用戶(hù)潛在的價(jià)值是巨大，怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項(xiàng)目最直接的目的，為了能夠?qū)崟r(shí)的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理使用Storm流式計(jì)算系統(tǒng)，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，當(dāng)然這些都是建立在hadoop集群上實(shí)現(xiàn)的，底層的存儲(chǔ)還是HDFS。
大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算	項(xiàng)目名稱(chēng)：網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號(hào)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)體量：每天1000億，每秒峰值100 000 硬件環(huán)境：Hadoop集群 600臺(tái) 軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項(xiàng)目描述：運(yùn)營(yíng)商骨干網(wǎng)上采集現(xiàn)網(wǎng)流量流向信息，根據(jù)這些原始信息檢測(cè)賬號(hào)是否存在異常，如果多個(gè)終端使用同一個(gè)寬帶賬號(hào)，超過(guò)一定閾值則觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，例如閾值為5時(shí)，同一個(gè)賬號(hào)同時(shí)連接的終端數(shù)量不能超過(guò)該值，如果超過(guò)則報(bào)警。
Spark階段項(xiàng)目	項(xiàng)目名稱(chēng)：京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái) 數(shù)據(jù)體量：5000W+/日硬件環(huán)境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3) 軟件環(huán)境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume 每日處理的數(shù)據(jù)量：3GB 項(xiàng)目描述：基于京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)--該項(xiàng)目采用了目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常流行的技術(shù)——Spark。本項(xiàng)目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中最常用的三個(gè)技術(shù)框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進(jìn)行離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開(kāi)發(fā)。實(shí)現(xiàn)了包括:統(tǒng)計(jì)和分析UV、PV、登錄、留存、熱門(mén)商品離線統(tǒng)計(jì)、廣告流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)3個(gè)業(yè)務(wù)模塊。

大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中應(yīng)用廣泛沒(méi)有什么能逃出你的掌心
大數(shù)據(jù)特點(diǎn) 數(shù)據(jù)量大數(shù)據(jù)種類(lèi)多要求實(shí)時(shí)性強(qiáng) 主導(dǎo)氣質(zhì)無(wú)法掩蓋


同時(shí)推出大數(shù)據(jù)hadoop 引領(lǐng)大數(shù)據(jù)行業(yè)風(fēng)潮	網(wǎng)站后臺(tái)維護(hù) 大型項(xiàng)目必選開(kāi)發(fā)語(yǔ)言	大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器開(kāi)發(fā)

金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用	智能家居家電	銀行管理系統(tǒng)

師資介紹

梁建全

大數(shù)據(jù)高級(jí)講

師畢業(yè)于北京大學(xué)，12年以上JAVA企業(yè)項(xiàng)目架構(gòu)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾在二炮科技處、UPS科技、日本UCI科技等多家知名企業(yè)擔(dān)任過(guò)項(xiàng)目經(jīng)理和研發(fā)總監(jiān)。

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杭州大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師培訓(xùn)

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