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詳細了解大數據培訓課程路線
學習實戰大數據技術

目前課程升級時間2024年1月

SYSTEM

優就業大數據課程體系

  • 緊跟企業所需

    程研發隨時關注最近技術與企業中使用頻率高的技術,根據調研結果研發符合現在情況與未來潮流的課程大綱,課程中會去掉淘汰很久并且無用的技術,整套課程最終為培養成高級大數據開發工程師為目標,在講解基礎的同時,更會深入的講解其原理,做到知其然也知其所以然,課程中也會涉及到Java基礎、JDBC技術、服務器端技術、Maven、Spring、SpringBoot、Git、Hadoop、Scala、Spark、Flink等。為學員在就業中更加有競爭力。

  • 豐富實戰項目

    程的每個階段都有實戰項目穿插,包含海王星大數據金融平臺、交通流量實時可視化大屏、暢游天涯旅游實時分析項目、EWR消費信用風險輿情系統、Monoceros物流大數據平臺、物流Kubernetes+Docker項目遷移等項目,項目種類繁多,而且項目中包含了每個階段的知識點,在了解原理的同時,提升自己的動手操作能力。

  • 一體化學習模式

    過面授:老師面對面講授、手把手輔導、搭配CTS系統晚上可以看白天錄屏課程、保時保量,網課:優質團隊隨時隨地在線學習、一年內反復聽,直播:優就業講師授課、直播+錄播互動式教學、隨時互動答疑、不定期推出眾多免費公開課,圖書:提供優就業自主研發書籍,可以更輕松的了解課程知識。并配備各種專業老師,如教務老師、就業老師、學管師、助教老師、實訓老師等等,為大家提供專項的服務。

ROUTE

優就業大數據課程學習路線

開始大數據學習

Java基礎

面向對象

Spring+SpringBoot

Java Web

Linux

Hadoop生態系統

Flink技術棧

Spark技術棧

項目實戰

機器學習

恭喜達成

初級Java工程師

恭喜達成

中級Java工程師

恭喜達成

大數據開發工程師

恭喜達成

大數據Spark開發工程師

恭喜達成

中級大數據工程師

繼續
晉級
繼續
晉級
繼續
晉級
繼續
晉級

主要介紹JDK的安裝和配置,Java的分支結構,循環結構,數組的使用,掌握編程學習技巧。

培養學員面向對象的編程思想,理解封裝、繼承、多態等特性,掌握常用類、異常、IO操作、多線程、集合的特點和使用,充分理解并運用Java面向對象思想來進行程序開發,掌握JDK新特性的使用。

主要學習Spring框架的企業級開發,熟悉Spring模塊結構和作用,理解掌握SpringIOC和SpringAOP,掌握Maven項目構建和管理,掌握版本控制器Git的使用,能夠使用SpringBoot簡化項目開發。

主要介紹前端技術,MySQL的安裝與使用,事務及連接池的使用,服務器的使用,Servlet的基礎和進階,JSP的原理及使用,MVC設計模式。

主要學習虛擬機的安裝,Linux操作系統安裝及基本命令,掌握shell腳本編程。

主要學習Hadoop集群的安裝和配置,Hadoop框架的原理和編程,Hadoop生態圈最火的十幾種技術:Hive、HBase、Phoeinx、Impala、Kylin、Flume、Sqoop、DataX、Oozie、Azkaban、Hue等;智慧農業數倉分析平臺大項目數據實戰。

主要包含Flink實時計算、Flink離線計算、Flink并行處理技術等,使學員熟練掌握目前市面上最火的Flink框架的開發和調優。

主要學習Scala、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技術,使學員熟練掌握Spark的離線和實時計算,對Spark的機器學習模塊和圖形計算也有一定的了解和認知;交通領域汽車流量監控大項目數據實戰。

多行業大型項目、大廠級深度項目。目前采用的是高鐵電務設備智能監控項目、中國移動公司手機充值項目、中國天氣網流量數據統計分析項目、智慧農場項目和交通領域汽車流量監控項目。

主要是Python+機器學習算法等,使學員掌握機器學習算法理論基礎,熟悉Python語言基礎及數據算法庫,掌握SparkMLlib機器學習框架的基本使用。

小貼士:通過以上技術的學習大家都可以找到比較理想的工作,如果想要成為更頂級的大佬,還需要更多的實踐。學習過程中不要忘了多上手操作。

OUTLINE

優就業大數據課程大綱

  • 第一階段

    Java基礎

  • 第二階段

    Hadoop技術棧

  • 第三階段

    Spark技術棧

  • 第四階段

    Flink流式處理框架

  • 第五階段

    項目實戰+機器學習

  • Java基礎語法
  • 面向對象編程
  • 集合&異常&IO&多線程&JDK新特性

Java基礎語法

Java語言介紹
JDK下載與安裝
環境變量配置
HelloWorld案例
注釋
關鍵字
標識符
運算符
流程控制
方法
數組

面向對象編程

OOP編程思想
類與對象
封裝
繼承
多態
抽象類
接口
內部類
包與訪問控制權限

常用類和工具類

API簡介
Object
String
StringBuilder
常用工具類
正則
包裝類

集合框架體系

集合體系結構
Collection
List
Set
Map
泛型
迭代器
Collections

異常處理機制

異常概念
異常體系結構
異常傳遞
異常處理機制
異常分類
自定義異常

文件和IO流

文件的操作
IO流的概念
字節流
字符流
轉換流
緩沖流
對象序列化
壓縮流
Properties

多線程

線程概念
線程與進程
并行與并發
Thread Runnable
線程常用方法
線程共享
線程池
線程相關類

JDK新特性

Lamdba表達式
函數式接口概念
Consumer
Supplier
Function
Predicate
方法引用
Stream類型
  • Linux
  • Hadoop
  • Hadoop生態圈

Linux

Linux入門
安裝VMWare
Linux目錄結構
VI/VIM編輯器
Linux常用命令
shell腳本

Hadoop

大數據概論
Hadoop介紹
Hadoop集群搭建
HDFS
MapReduce
YARN
企業級優化
典型應用案例

ZooKeeper

ZooKeeper特點
ZooKeeper安裝和部署
客戶端命令
Java客戶端
Hadoop HA部署

Hive

數據倉庫概念
數據倉庫架構
Hive的概念
Hive架構
Hive安裝部署
Hive的使用及調優

HBase

HBase的架構
HBase特點
HBase安裝部署
HBase shell操作
HBase讀寫原理
HBase Java API
HBase與Hive整合
HBase企業級調優

Phoenix

Phoenix簡介
Phoenix安裝
Phoenix數據類型
Phoenix操作HBase
CRUD操作
索引

Impala

Impala架構
Impala shell
Impala查詢
Impala相關資源
Impala優化

Kylin

OLAP背景
Kylin原理及核心概念
Kylin構建Cube過程
Cube設計優化
Kylin精確去重

Flume

Flume概念
Flume組成結構
Flume安裝部署
Flume拓撲結構
Flume實操練習

Kafka

消息隊列概述
Kafka安裝和部署
Kafka生產者
Kafka消費者
Java API操作Kafka
Kafka與Flume集成
Kafka攔截器

Oozie&Azkaban

Oozie架構
Oozie安裝配置
Oozie shell操作
Azkaban簡介
Azkaban和Oozie的對比
Azkaban server安裝配置
Azkaban executor安裝配置
Azkaban案例

Hue

Hue簡介
安裝Hue
Hue與HDFS
Hue與YARN
Hue與Hive
Hue與MySQL
Hue與Oozie
Hue與HBase
Hue與ZooKeeper
  • Scala
  • Spark
  • Kafka

Scala

Scala概述
Scala安裝
變量
類型
條件表達式
循環
方法和函數
數組
元組
集合
映射
模式匹配
異常
隱式轉換

Spark

Spark概述
Spark集群安裝
Spark Core
RDD
常用算子
Spark SQL
Spark Streaming

Kafka

消息隊列的分類
Kafka簡介
Kafka分布式安裝
Kafka生產與消費
Kafka與Flume的整合
Kafka的分布式模型
topic中的partition
  • Flink
  • ClickHouse
  • Elasticsearch

Flink

Flink簡介
Flink安裝部署
Flink Environment
UDF 函數
Flink Window
檢查點
Flink CEP

ClickHouse

ClickHouse簡介
ClickHouse分布式安裝
ClickHouse interface
ClickHouse架構
ClickHouse與Spark整合
ClickHouse與Flink整合
ClickHouse性能優化

暢游天涯旅游實時分析項目

Lambda和Kappa架構
Flink+Elasticsearch
Flink+ClickHouse
Flink CEP
  • 項目實戰
  • 機器學習

EWR消費信用風險輿情系統

掌握根據業務制定合理;
的技術框架(技術選型)
掌握前臺工作整體機制
以及技術應用
掌握后臺綜合分析展示
應用系統
掌握大量數據的ETL處理方式
掌握集群指標監控工具的使用

Monoceros物流大數據平臺

使用Flume、Sqoop、Canal結合Kafka數據大量采集系統
基于Kettle和Flink等數據預處理模塊
以HDFS、Flink、MySQL、Redis來應對PB級規模數據的數據離線分析系統
配合Kafka和Flink的實時分析監控系統
整合Flink+算法的用戶畫像以及預測模塊
通過Echarts實時展示應用方案

物流Kubernetes+Docker項目遷移

掌握Docker容器化技術以及應用
掌握Kubernetes核心功能以及在項目中的部署應用

學習完本階段課程可掌握OOP面向對象思想、常用類的使用、集合類的使用,熟練掌握File類和多種IO流讀寫,培養閱讀源碼的
習慣和能力。學完可以去找初級Java工程師工作。

學完本階段可以掌握Hadoop及Hadoop生態圈技術的原理和基本使用,掌握各個大數據組件在項目中的實戰使用。學完本階段
可以找大數據開發工程師工作。

學完本階段可以熟練掌握Spark的離線和實時計算,對Spark的機器學習模塊和圖形計算也有一定的了解和認知。學完本階段
可以找大數據Spark開發工程師工作。

學完本階段可以熟練掌握掌握Flink的原理,掌握Flink的使用以及與其他技術的整合,掌握基于Flink CEP處理復雜事件。
學完本階段可以找Flink開發工程師工作。

學完本階段可以掌握項目過程中的技術架構之間的整合,掌握Spark、Flink及其他大數據生態圈技術在項目中的應用,掌握
大數據開發基本流程和技術架構。掌握機器學習基礎?梢哉抑屑壌髷祿こ處煿ぷ。

優就業教學服務特點
  • 每日測評,晚自習輔導

    每晚對學員當天知識的吸收程度、老師授課內容難易程度進行評分,老師會根據學員反饋進行分析,對學員吸收情況調整授課內容、課程節奏。

  • 階段測試,技術指導

    課程通過階段進行學習,并進行階段測試,根據學員的理解情況,在下個階段是著重那些方向的知識學習,重點知識方向微調等。

  • 就業輔導,面試技巧

    最后一個階段進行就業課程,不僅可以將之前的知識進一步加深理解,并且可以查缺補漏,將所有知識點進行更深的理解。

每一個  成功者  都有一個開始

勇于開始,才能找到成功的路

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