上海大数据工程师课程培训介绍
上海大数据工程师课程培训要学懂掌握基于Hadoop的对象序列化机制，熟练应用Hadoop的MapReducer，Hive与Spark，了解大型数据库设计思路，及数据库在设计上如何优化，掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制，能把电信项目的部分环节利用mina、RPC技术实现，利用ActivityMQ的异步机制把缓存中的改动同步到各个环节，利用Lvs、Keepalived、Nginx、Tomcat搭建高并发、分布式的Web服务器，利用服务性框架使得系统的耦合性更弱，扩展性更强，深入理解OutPutFormat与InputFormat，深入理解Yarn的资源管理与资源调度机制，熟练实现合同、货物、附件两级主从结构，熟练掌握SpringMVC的各个组件，熟悉文件上传、下载功能开发，掌握JAVAWEB基础知识，掌握NameNode与DataNode的通信原理，掌握Struts2的核心流程、结果集架构等大数据相关知识，欢迎大家到我们这里来能得到大数据技能的能力。
就业方向
数据挖掘工程师
CTO
大数据分析师
大数据可视化工程师
大数据***
ETL工程师
常见问题
大数据初级培训学多久
大数据开发短期培训学费多少
大数据开发零基础培训多少钱
大数据开发线下培训学费多少
大数据培训提升班学多久
大数据数据分析师培训一般多少钱
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大数据基础培训学什么
大数据开发工程师培训学什么
合适对象
转岗提升
转岗提升
岗位跨度大
希望通过学习顺利过渡
数据开发技术爱好者
数据开发技术爱好者
有较强逻辑思维能力，应对复杂业务场景处理，顺应时代趋势，对数据行业感兴趣的人员
寻求转行
寻求转行
理论＋实践
能面试也能快速上手
课程优势
企业课
企业嘉宾授课、热门技能学习
多维度实训
六维全息课程亮相六维全息课程覆盖职场与职后发展
项目经理
7*24小时在线辅导的实训经理
全学科协作
全学科覆盖企业项目开发前端、中台、后台全流程，真实承接上下游需求，协同协作。
大数据学习路径
企业级大数据关键技术、大数据技术Cloudera Hadoop培训、大数据平台Spark深入实践、大数据平台Storm实践、大数据挖掘与分析等
大数据初级
大数据初级
理解大数据的价值，了解大数据的技术解决方案Hadoop，Spark，Storm，商业智能等产品。可以承担基础的数据管理工作。
大数据管理级
大数据管理级
深入学习大数据管理技术，主要学习Cloudera Hadoop和Spark两个产品。可以承担企业大数据管理的工作。
大数据开发级
大数据开发级
深入学习大数据相关的开发技术，主要学习Storm以及数据挖掘技术和流程。能以企业的业务需求，完成大数据开发任务。
学习内容
企业级大数据关键技术
本课程面向所有对大数据技术感兴趣的学习者，是大数据技术的基础课程，通过本课程的学习深入掌握Hadoop的原理，Hadoop生态系统，了解Hadoop集群规划，掌握 Hive工具 ， 分布式协调系统Zookeeper的基本原理，应用场景，应用案例解析， 列式数据库HBase的基本原理，应用场景，掌握MapReduce研发，掌握Spark技术等知识。
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Cloudera Hadoop实训
通过本课程的学习如何使Cloudera Hadoop与传统技术结合，如Greenplum，数据块Block的概念，NameNode的文档目录树，Hadoop的资源管理与资源调度，Hadoop的分布式文件系统HDFS，如何使Cloudera Hadoop与传统技术结合，如Greenplum，Cloudera Hadoop在企业***到底适用于那些应用场景等知识。
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大数据Spark实践
Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，本课程深入学习Spark技术，通过本课程的学习可以掌握：Spark应用场景，Spark原理 RDD，PariRDD，Spark原理 RDD，PariRDD，Spark部署中常见的方法与注意事项，Spark应用场景，Spark SQL使用等知识。
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数据挖掘与分析实践
全面介绍了数据挖掘的标准流程，数据预处理，数据挖掘方法，使得学员数据挖掘的方模工具，通过本课程的学习数据挖掘的基本过程和步骤，数据挖掘的思路和框架，数据分析与数据挖掘的基本知识，理解大数据思维方式，学习yarn框架下的Storm，Storm研发，Storm大数据平台技术及原理，Hadoop的资源管理与资源调度等知识。
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上海大数据工程师课程培训课程简介
