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追求“極課”精神,探索教育黑科技

每期班課程都在更新迭代,所授技術與企業需求無縫對接,對標BAT等大廠

大數據企業的商業項目直接為學員所用,大牛工程師親自指導實戰開發
業務覆蓋電商、在線教育、旅游、新聞、智慧城市等主流行業,全程貫穿項目實戰
覆蓋前沿技術:Hadoop,Spark,Flink,實時數據處理、離線數據處理、機器學習
尚硅谷大咖講師+企業導師聯合授課,培養中國更“出彩”的大數據工程師

課程內容無縫對接企業需求

大數據研發
大數據開發
大數據開發
大數據開發

大牛引路,實戰貫穿!

大數據企業的商業項目直接為學員所用,大牛工程師親自指導實戰開發

大數據項目谷粒電信

項目名稱 數據采集平臺項目

項目簡介 本項目主要講解大數據技術中的數據采集技術,作為大數據的源頭活水,教你從頭搭建高并發、高可靠、可擴展的海量日志采集系統,供離線和在線數據分析系統使用。

項目架構 Centos7.5 + Nginx + SpringBoot + MySQL5.7 + Flume1.9 + Kafka2.4.1 + Hadoop3.1.3 + Zookeeper3.5.7 + Hive3.1.2 + Shell + DataX

項目場景 為大多數企業提供用戶行為數據采集、后臺業務數據采集的可擴展、高容錯的日志收集方案

技術點 Hadoop3.1.3安裝、HDFS存儲多目錄、多磁盤數據均衡、LZO壓縮、Hadoop基準測試、Hadoop參數調優;Zookeeper3.5.7安裝配置、啟動停止腳本;Kafka2.4.1集群配置、Kafka壓測、機器數量計算、分區數計算、啟動停止腳本;Flume1.9安裝、Flume組件和配置、自定義Flume攔截器解決零點漂移問題、Flume的內存優化;DataX數據導入并保證數據一致性、空值處理、LZO壓縮處理;Hive-3.1.2安裝配置、啟動、優化

項目特色 針對多種多樣、數據量大、變化快的數據源搭建數據采集系統,就如何保證數據采集的可靠性的性能、如何避免重復數據、保證實現atleast-once消費語義、如何保證數據的質量等問題,基于企業實戰經驗,給出最優解決方案。新增全新數據埋點系統,與Java電商項目零距離對接;全面擴充業務數據表到34張,大大豐富數倉建模體系;增加新訪客識別解決方案,后續指標統計更加標準化。增加阿里云服務器講解,提供與真實生產環境無縫對接方案。

大數據項目谷粒城市

項目名稱 離線數據倉庫項目

項目簡介 該項目以國內電商巨頭實際業務應用場景為依托,緊跟大數據主流需求,對電商數倉的常見實戰指標以及難點實戰指標進行了詳盡講解,讓你迅速成長,獲取最前沿的技術經驗。

項目架構 Flume1.9 + Kafka2.4.1 + DataX + MySQL5.7 + Hadoop3.1.3 + Hive3.1.2 + Spark3.0.0 + Ranger2.0 + Presto + Kylin3.0 + Azkaban3.0 + Atlas2.0 + Zabbix + Shell + Superset + Echarts + Centos7.5 + DolphinScheduler

項目場景 數倉項目廣泛應用于大數據領域,該項目技術可以高度適配電商、金融、醫療、在線教育、傳媒、電信、交通等各領域;

技術點 采集:Flume/Kafka/DataX;存儲:MySQL/Hadoop/HBase;計算:Hive/Spark;查詢:Presto/Kylin;可視化:Superset,升級換代成Echarts;任務調度:Azkaban,新增新興調度工具DolphinScheduler;集群監控:Zabbix;元數據管理:Atlas;集群腳本:Shell;權限管理:Ranger;數據質量監控:Shell;數倉技術選型全新升級,新增調研Hadoop3.1.3、Hive3.1.2、Spark3.0.0、Kylin3.0兼容性,對Hive3.1.2官方漏洞研發修復

項目特色 本課程結合國內多家企業實際項目經驗,特別加入了項目架構模塊,從集群規模的確定到框架版本選型以及服務器選型,手把手教你從零開始搭建大數據集群。并且總結大量項目實戰中會遇到的問題,針對各個技術框架,均有調優實戰經驗總結。 數倉架構全面升級重構,提供拉鏈表分區解決方案;增加DWT層,研發累積型寬表層搭建解決方案;增加DIM維度層,完善數倉架構;升級DWD層,全新提供累積型快照事實表分區解決方案;真正實現流批一體,與實時數據處理系統緊密結合,同時解決企業兩大數據處理痛點;全新增加數據治理模塊,為數據質量、權限管理和安全認證提供一站式解決方案;大大豐富了指標體系,新增兩大指標分析主題:優惠券和活動主題。 項目中包括:Shell腳本40多個、用戶行為原始表5張、業務表原始表34張、數倉總表近120張、標準的數倉建模理論(確定業務過程、聲明粒度、確定維度、確定事實)、包含的業務指標近100個(日活、周活、月活、新增、沉默、回流、流失、留存數、留存率、最近連續三周活躍、最近七天連續三天活躍、漏斗分析、spu個數、sku個數、商品銷量排名、商品收藏排名、商品加入購物車排名、商品退款率排名、商品差評率、單日下單筆數、單日下單金額、單日下單用戶數、單日支付筆數、單日支付金額、單日支付人數、單日支付商品數、下單到支付的平均時長、單次復購率、多次復購率、購買人數、多次購買人數、累積登錄天數、最近30日登錄天數、累積下單次數、累積下單金額、最近30日下單次數、最近30日下單金額、累積支付次數、累積支付金額、最近30日支付次數、最近30日支付金額、累積退款次數、累積退款件數、累積退款金額、最近30日被加入購物車次數、最近30日被加入購物車件數、累積被加入購物車次數……)。 通過這部分學習,助學生迅速成長,獲取前沿技術經驗,從容解決實戰問題。

大數據項目谷粒醫療

項目名稱 Spark實時分析項目

項目簡介 本項目主要為互聯網企業中常見的對實時分析要求較高的場景提供全套的技術解決方案,以Spark為主要技術點實現海里數據的分析計算。

項目架構 Nginx + SpringBoot + Kafka2.4.1 + SparkStreaming3.0.0 + Canal HA + Redis + ElasticSearch + HBase2.0.5 + Phoenix + ECharts + MySQL5.7 + Maxwell + Kibana

項目場景 適用于多種行業場景,電商、交通、旅游等等,對數據實時分析結果要求較高的需求均可適用。例如:阿里雙十一的可視化大屏,實時顯示交易額。

技術點 通過SparkStreaming對數據進行實時計算;解決SparkStreaming精確一次消費的問題;利用Redis存儲臨時性計算數據;通過Canal/Maxwell 進行實時采集業務數據庫;實現SparkStreaming的雙流join和維度關聯;利用廣播變量優化計算流程;對接Elasticsearch存儲明細數據;通過Kibana配置可視化分析;利用Springboot開發可視化接口程序

項目特色 本項目針對Spark在生產環境中會遇到的性能問題,采用生產服務器進行實戰調優。對于用戶行為數據和業務數據制定不同的處理方案,可以廣泛適配企業中主流的實時處理系統。

大數據項目谷粒旅游

項目名稱 Flink實時數倉項目

項目簡介 本項目參考美團、OPPO、知乎等大數據實時數倉項目架構,采用當前主流的實時數據處理框架Flink進行搭建,對接多種數據源,并實現了對結果數據的實時展示,與離線數倉可以無縫對接,真正實現了流批一體,可以無縫滿足企業實時數據處理需求。

項目架構 Nginx + SpringBoot + Flume1.9 + Kafka2.4.1 + Flink1.2 + Canal HA + Redis + ElasticSearch + HBase2.0.5 + Phoenix + ECharts + MySQL5.7 + Maxwell + Kibana + ClickHouse + DataV

項目場景 可滿足各種行業、不同規模的企業的實時數據處理場景,例如實時分析新用戶注冊人群、實時顯示交易額、實時對賬、實時預警等。

技術點 通過分層處理,讓實時計算復用性更好,結構更清晰;通過結合MySQL動態配置表實現數據的動態分流;使用HBase + Redis 實現維度數據的管理與關聯查詢;提供針對不同情境的雙流Join解決方案,優化雙流Join解決方案;結合keyed state實現數據的去重、計算等功能;實現對于所有需求提供Flink代碼和Flink SQL代碼兩種解決方案,可滿足不同的企業開發需求;使用Table Function 擴展FlinkSQL功能;使用Flink CEP實現不同用戶行為模式的識別;使用Clickhouse 實現寬表數據的存儲,提高數據查詢效率,提供即席查詢解決方案;結合Springboot對接百度sugar實現數據可視化大屏展示。

項目特色 本項目采用最新的實時數據處理框架Flink進行搭建,對接多種數據源,并實現了對結果數據的實時展示,與離線數倉可以無縫對接,真正實現了流批一體,可以無縫滿足企業實時數據處理需求。通過分層處理,讓實時計算復用性更好,結構更清晰。通過結合MySQL動態配置表實現數據的動態分流。使用HBase+Redis 實現維度數據的管理與關聯查詢;提供針對不同情境的雙流join解決方案,優化雙流join解決思路;結合keyed state實現數據的去重、計算等功能;實現對于所有需求提供Flink代碼和Flink SQL代碼兩種解決方案,可滿足不同的企業開發需求;使用Table Function 擴展FlinkSQL功能;使用Flink CEP實現不同用戶行為模式的識別;使用Clickhouse 實現寬表數據的存儲,提高數據查詢效率,提供即席查詢解決方案;結合SpringBoot對接百度sugar實現數據可視化大屏展示。

大數據項目谷粒旅游

項目名稱 推薦和機器學習項目

項目簡介 尚硅谷打造的電商推薦系統項目,以經過修改的中文亞馬遜電商數據集作為依托,并以某電商網站真實的業務架構作為基礎來實現,其中包含了離線推薦與實時推薦體系,綜合利用了協同過濾算法以及基于內容的推薦方法來提供混合推薦。

項目架構 MongoDB + ElasticSearch + Redia + Spark Core + Spark SQL + Spark Mllib + Flume + Kafka + SparkStreaming + SpringBoot + AngularJS2

項目場景 讓用戶更快更好地獲取到自己需要的內容,讓內容更快更好地推送到喜歡它的用戶手中,讓平臺更有效地保留用戶資源。

技術點 以某電商網站真實的業務架構作為基礎來實現的,其中包含了離線推薦與實時推薦體系,綜合利用了協同過濾算法以及基于內容的推薦方法來提供混合推薦。具體實現的模塊主要有:基于統計的離線推薦、基于隱語義模型的離線推薦、基于自定義模型的實時推薦,以及基于內容的、和基于Item-CF的離線相似推薦。

項目特色 整個項目具有很強的實操性和綜合性,對已有的大數據和機器學習相關知識是一個系統性的梳理和整合,通過學習,同學們可以深入了解推薦系統在電商企業中的實際應用,可以為有志于增加大數據項目經驗的開發人員、特別是對電商業務領域感興趣的求職人員,提供更好的學習平臺。

大數據項目谷粒旅游

項目名稱 用戶畫像項目

項目簡介 用數字化的標簽描述用戶個性特征、勾畫目標用戶,用以聯系用戶訴求與設計方向。

項目架構 Flume1.9 + Kafka2.4.1 + Hadoop3.1.3 + Hive3.1.2 + SparkSQL3.0.0 + Sqoop1.4.6 + Azkaban3.0 + Zookeeper3.5.7 + MySQL5.7

項目場景 根據用戶標簽快速篩選人群,進行精準營銷。

技術點 標簽定義模塊、標簽開發模塊、任務調度模塊、用戶分群UI模塊的搭建,用戶標簽窄表的定義開發,用戶標簽寬表的整合和結構轉換。

項目特色 結合目前各種規模企業對于用戶畫像的需求給出最簡解決方案,在最短時間里對整個用戶畫像系統有最全面系統的認知。

大數據項目谷粒旅游

項目名稱 在線教育項目實戰

項目簡介 該項目基于洋蔥教育的實際業務場景,帶你從0到1搭建數據采集系統、離線指標統計、實時計算以及用戶畫像等各種實際企業業務場景。緊跟企業前沿新技術,項目在手,天下你有。

項目架構 CDH全套組件:Flume + Kafka + Hadoop + Hive + HUE + SparkSQL + SparkStreaming + Zookeeper + MySQL + DataX + PowerDesigner + IBM HeapAnalyzer + Impala

項目場景 以真實企業在線教育項目為藍圖設計的實操性很高的項目,助你了解大數據從業人員的真實工作流程;

技術點 離線指標計算:課程學習反饋指標、系統版本訪問統計、渠道新用戶統計、訪問次數分布、漏斗分析、七日留存分析;實時數據處理:實時統計VIP用戶新增數、訂單行為異常用戶及時運營、Exactly-Once語義數據消費機制;

項目特色 參照真實企業項目流程打造,從服務器搭建選型到數據處理全流程呈現,為主流數據采集系統搭建、常見離線指標需求提供多種解決方案,構建高可用高性能的實時流式計算框架。

大數據項目谷粒旅游

項目名稱 阿里云電商項目

項目簡介 本項目以國內電商巨頭實際業務應用場景為背景,整個數倉體系完全搭建在阿里云架構上,詳細解析了數據在整個數倉架構從采集、存儲、計算、輸出,到最終展示的整個業務流程。讓學員理解并學會運用各個阿里云服務組件,了解各個組件之間如何配合聯動。

項目架構 ECS + Flume + DataHub + MaxCompute + DataWorks + RDS + QuickBI

項目場景 以真實企業項目為背景,采用阿里云平臺的全套大數據產品重構整個電商項目,其中涵蓋電商平臺的離線數倉阿里云解決方案,實時指標分析阿里云解決方案。

技術點 本項目采用阿里云服務器ECS搭配開源框架Flume進行用戶日志的采集,將采集到的數據推送到阿里云數據總線模塊DataHub,然后將DataHub的數據傳輸到大數據計算平臺MaxCompute中,利用DataWorks數據開發平臺進行數據的集成、計算和開發,得出我們需要統計的業務指標。將統計出的結果存儲到阿里云RDS數據庫中,最后用QuickBI讀取RDS中的數據做出相應的報表,展示數據。

項目特色 本項目采用全套阿里云大數據產品重構了電商平臺大數據項目,提供了電商平臺離線、實時等指標分析的全套阿里云解決方案。整個項目架構部署在云端,完全脫離了本地服務器,并且項目組件全部采用阿里云大數據產品,各組件之間實現了界面圖形化配置,無縫對接。

沒有對比 就沒有傷害

技術在進步,尚硅谷始終超越平凡

  • 一般機構
  • 較好機構
  • 尚硅谷教育

尚硅谷大數據課程

Java基礎 NIO MySQL JDBC HTML5與CSS3 jQuery AJAX&JSON Servlet JSP Cookie&Session Spring SpringMVC MyBatis Maven Redis Git/Git Hub Shell Linux Hadoop Hive
Zookeeper Java8 Scala Spark Core Spark SQL Spark Streaming ElasticSearch Kafka
大數據培訓機構
HBase Java9 Java10 MySQL優化 JVM原理 JUC多線程 CDH版Hadoop Impala Flume Sqoop Azkaban Oozie HUE Kettle Kylin Spark Mllib機器學習 Flink Python SpringBoot Hadoop3.x新特性 ClickHouse Kudu Presto Druid Ambari DataX Logstash Kibanna 數據結構

看課程就明白,誰才是真正的實力派

授課內容全面深入,直擊核心

階段一

JavaSE基礎核心

核心技能

1深入理解Java面向對象思想

2掌握開發中常用基礎API

3熟練使用集合框架、IO流、異常

4能夠基于JDK8開發

5熟練使用MySQL,掌握SQL語法

課程設計特色
本階段除了JavaSE中要求大家必會的常見知識外,重點加強了數據結構思想、集合源碼分析,逐步培養大家深入學習的能力,此外為大數據框架學習打好基礎,加強對SQL的講解,重點培養學生數據處理思想。
Java基礎語法

· 分支結構if/switch

· 循環結構for/while/do while

· 方法聲明和調用

· 方法重載

· 數組的使用

· 命令行參數、可變參數

IDEA

· IDEA常用設置、常用快捷鍵

· 自定義模板

· 關聯Tomcat

· Web項目案例實操

面向對象編程

· 封裝、繼承、多態、構造器、包

· 異常處理機制

· 抽象類、接口、內部類

· 常有基礎API、集合List/Set/Map

· 泛型、線程的創建和啟動

· 深入集合源碼分析、常見數據結構解析

· 線程的安全、同步和通信、IO流體系

· 反射、類的加載機制、網絡編程

Java8/9/10/11
新特性

· Lambda表達式、方法引用

· 構造器引用、StreamAPI

· jShell(JShell)命令

· 接口的私有方法、Optional加強

· 局部變量的類型推斷

· 更簡化的編譯運行程序等

MySQL

· DML語言、DDL語言、DCL語言

· 分組查詢、Join查詢、子查詢、Union查詢、函數

· 流程控制語句、事務的特點、事務的隔離級別等

JDBC

· 使用JDBC完成數據庫增刪改查操作

· 批處理的操作

· 數據庫連接池的原理及應用

· 常見數據庫連接池C3P0、DBCP、Druid等

階段二

Hadoop生態體系架構

核心技能

1Linux系統的安裝和操作

2熟練掌握Shell腳本語法

3Idea、Maven等開發工具的使用

4Hadoop組成、安裝、架構和源碼深度解析,以及API的熟練使用

5Hive的安裝部署、內部架構、熟練使用其開發需求以及企業級調優

6Zookeeper的內部原理、選舉機制以及大數據生態體系下的應用

7Flume的架構原理、組件自定義、監控搭建,熟練使用Flume開發
      實戰需求

8Azkaban的安裝部署,熟練使用進行工作流的調度執行

9Kafka的安裝部署以及框架原理,重點掌握Kafka的分區分配策略、
      一致性保證等,熟練掌握低級API、高級API的使用

10統籌Hadoop生態下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、Sqoop
      等諸多框架,搭建數據采集系統,熟練掌握框架結構和企業級調優手段

課程設計特色
本階段以Hadoop生態系統為基礎,圍繞Hadoop對Hive、Zookeeper、Flume、Kafka等眾多組件框架進行了深入講解,從安裝到底層原理,由淺入深,每個框架均配置有多個實戰需求,最后講此階段所有框架統籌為一個采集系統項目,帶領學員對大數據的實際應用有更深層次的理解和思考。
Maven

· Maven環境搭建

· 本地倉庫&中央倉庫

· 創建Web工程

· 自動部署

· 持續繼承

· 持續部署

Linux

· VI/VIM編輯器

· 系統管理操作&遠程登錄

· 常用命令

· 軟件包管理&企業真題

Shell編程

· 自定義變量與特殊變量

· 運算符

· 條件判斷

· 流程控制

· 系統函數&自定義函數

· 常用工具命令

· 面試真題

Hadoop

· Hadoop生態介紹

· Hadoop運行模式

· 源碼編譯

· HDFS文件系統底層詳解

· DN&NN工作機制

· HDFS的API操作

· MapReduce框架原理

· 數據壓縮

· Yarn工作機制

· MapReduce案例詳解

· Hadoop參數調優

· HDFS存儲多目錄

· 多磁盤數據均衡

· LZO壓縮

· Hadoop基準測試

Zookeeper

· Zookeeper數據結果

· 內部原理

· 選舉機制

· Stat結構體

· 監聽器

· 分布式安裝部署

· API操作

· 實戰案例

· 面試真題

· 啟動停止腳本

HA+新特性

· HDFS-HA集群配置

Hive

· Hive架構原理

· 安裝部署

· 遠程連接

· 常見命令及基本數據類型

· DML數據操作

· 查詢語句

· Join&排序

· 分桶&函數

· 壓縮&存儲

· 企業級調優

· 實戰案例

· 面試真題

Flume

· Flume架構

· Agent內部原理

· 事務

· 安裝部署

· 實戰案例

· 自定義Source

· 自定義Sink

· Ganglia監控

Kafka

· 消息隊列

· Kafka架構

· 集群部署

· 命令行操作

· 工作流程分析

· 分區分配策略

· 數據寫入流程

· 存儲策略

· 高階API

· 低級API

· 攔截器

· 監控

· 高可靠性存儲

· 數據可靠性和持久性保證

· ISR機制

· Kafka壓測

· 機器數量計算

· 分區數計算

· 啟動停止腳本

DataX

· 安裝

· 原理

· 數據一致性

· 空值處理

· LZO壓縮處理

階段三

Spark生態體系架構

核心技能

1Scala語言的基礎入門、數據結構講解、面向對象、函數式編程、模式匹
      配、高級類型、隱式轉換等重點內容的掌握使用

2Spark的入門安裝部署、Spark Core部分的基本API使用熟練、編程進
      階、自定義累加器和廣播變量的使用和原理掌握、SparkSQL的編程掌握
      和如何自定義函數、SparkSreaming的應用解析、Spark的內核源碼詳解
      (包括部署、啟動、任務劃分調度、內存管理等)、Spark的企業級調優
      策略。

3HBase的部署使用、原理架構講解與企業級優化

4最新的大型離線數倉項目,對電商常見及疑難指標的熟練掌握,完全自主
      搭建整個數倉架構

5Redis的入門、基本配置講解、jedis的熟練掌握

6熟練掌握實時分析項目的架構及需求處理思路

課程設計特色
本階段課程從大數據重要的語言基礎Scala講起,并對重要框架Spark和HBase進行了深入講解,內容包括兩大框架的基本使用以及深入的源碼分析。結合最新的大數據行業趨勢,提供兩大項目:離線數倉項目和實時數倉項目,采用最新的架構體系,對項目中可能涉及的普遍需求和疑難需求進行了詳細講解,能廣泛適配大部分企業的大數據處理系統。
Scala

· Scala基礎入門

· 函數式編程

· 數據結構

· 面向對象編程

· 模式匹配

· 高階函數

· 特質

· 注解&類型參數

· 隱式轉換

· 高級類型

· 案例實操

Spark Core

· 安裝部署

· RDD概述

· 編程模型

· 持久化&檢查點機制

· DAG

· 算子詳解

· RDD編程進階

· 累加器&廣播變量

Spark SQL

· SparkSQL

· DataFrame

· DataSet

· 自定義UDF&UDAF函數

Spark Streaming

· SparkStreaming

· 背壓機制原理

· Receiver和Direct模式原理

· Window原理及案例實操

· 7x24 不間斷運行&性能考量

Spark內核&優化

· 內核源碼詳解

· 優化詳解

Hbase

· Hbase原理及架構

· 數據讀寫流程

· API使用

· 與Hive和Sqoop集成

· 企業級調優

Presto

· Presto的安裝部署

· 使用Presto執行數倉項目的即席查詢模塊

Ranger2.0

· 權限管理工具Ranger的安裝和使用

Azkaban3.0

· 任務調度工具Azkaban3.0的安裝部署

· 使用Azkaban進行項目任務調度,實現電話郵件報警

Kylin3.0

· Kylin的安裝部署

· Kylin核心思想

· 使用Kylin對接數據源構建模型

Atlas2.0

· 元數據管理工具Atlas的安裝部署

Zabbix

· 集群監控工具Zabbix的安裝部署

DolphinScheduler

· 任務調度工具DolphinScheduler的安裝部署

· 實現數倉項目任務的自動化調度、配置郵件報警

Superset

· 使用SuperSet對數倉項目的計算結果進行可視化展示

Echarts

· 使用Echarts對數倉項目的計算結果進行可視化展示

Redis

· Redis安裝部署

· 五大數據類型

· 總體配置

· 持久化

· 事務

· 發布訂閱

· 主從復制

Canal

· 使用Canal實時監控MySQL數據變化采集至實時項目

階段四

Flink生態體系架構

核心技能

1熟練掌握Flink的基本架構以及流式數據處理思想,熟練使用Flink多種
      Soure、Sink處理數據,熟練使用基本API、Window API 、狀態函數、
      Flink SQL、Flink CEP復雜事件處理等

2使用Flink搭建實時數倉項目,熟練使用Flink框架分析計算各種指標

3開發工具Git&Git Hub的熟練使用

4ElasticSearch的入門安裝部署及使用

課程設計特色
本項目參考美團、OPPO、知乎等大數據實時數倉項目架構,采用當前主流的實時數據處理框架Flink進行搭建,對接多種數據源,并實現了對結果數據的實時展示,與離線數倉可以無縫對接,真正實現了流批一體,可以無縫滿足企業實時數據處理需求。
Flink

· 運行時架構

· 數據源Source

· Window API

· Water Mark

· 狀態編程

· CEP復雜事件處理

Flink SQL

· Flink SQL和Table API詳細解讀

Flink 內核

· Flink內核源碼講解

· 經典面試題講解

Git&GitHub

· 安裝配置

· 本地庫搭建

· 基本操作

· 工作流

· 集中式

ClickHouse

· ClickHouse的安裝部署

· 讀寫機制

· 數據類型

· 執行引擎

DataV

· 使用DataV對實時項目需求計算結果進行可視化展示

sugar

· 結合Springboot對接百度sugar實現數據可視化大屏展示

Maxwell

· 使用Maxwell實時監控MySQL數據變化采集至實時項目

ElasticSearch

· ElasticSearch索引基本操作、案例實操

Kibana

· 通過Kibana配置可視化分析

Springboot

· 利用Springboot開發可視化接口程序

階段五

項目實戰階段

核心技能

1熟練掌握在線教育從0到1搭建大數據處理系統,了解大數據從業人員的
      真實工作流程

2以在線教育為背景,搭建實時數倉處理系統,獨立完成項目搭建和需求實現

3采用阿里云平臺全套大數據產品重構電商項目,熟悉離線數倉、實時指標的
     阿里云解決方案。

4可選掌握推薦和機器學習項目,熟悉并使用系統過濾算法以及基于內容的
     推薦算法等

5可選掌握用戶畫像項目,使用數字化標簽描述用戶個性特征、勾畫目標用戶

課程設計特色
本階段貼近大數據的實際處理場景,全方面設計實戰項目,能夠更加全面的掌握大數據需求解決方案,全流程參與項目打造,短時間提高學生的實戰水平,對各個常用框架加強認知,迅速累積實戰經驗。
數據采集平臺項目
離線數據倉庫項目
Spark實時分析項目
Flink實時數倉項目
推薦和機器學習項目
用戶畫像項目
在線教育項目
阿里云電商項目

管理體系

從心出發,助你學習、求職、晉升一路順暢!

入學
測驗

科學量化開發潛力
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學習小組,自習輔導,階段測評,個人學習分析
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