沈阳大数据架构师培训课程要学会熟练实现合同、货物、附件两级主从结构，熟练掌握SpringMVC的各个组件，掌握JAVAWEB基础知识，熟练掌握SpringMVC的各个组件，熟悉文件上传、下载功能开发，掌握NameNode与DataNode的通信原理，掌握Struts2的核心流程、结果集架构，掌握基于Hadoop的对象序列化机制，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，了解大型数据库设计思路，及数据库在设计上如何优化，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
中级大数据工程师
初级大数据工程师
智慧城市
可视化工具开发
Python爬虫工程师
数据预测分析
常见问题
大数据初级培训一般多少钱
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合适对象
寻求转行
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理论＋实践
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回国发展人士
亟需解决技术水土不服
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课程优势
多学科联合
多学科联合项目，打造大数据培训生态项目库！
专业课
深度学习大前端、全栈开发能力
试验环境
提供真实的大数据云计算开发部署环境，学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。
企业讲师
定期进行***分享的讲师
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
本课程让你站在大数据全局视角了解主流的大数据技术，通过本课程的学习掌握HDFS 开发，掌握基本的编程技巧，掌握大数据可视化技术与数据挖掘分析技术，掌握基本的编程技巧，应用案例解析， 列式数据库HBase的基本原理，应用场景，深入掌握Hadoop的原理，Hadoop生态系统等知识。
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Cloudera Hadoop实训
通过本课程的学习HDFS的概念，HDFS的API的应用，NameNode与Secondary，数据块Block的概念，NameNode的文档目录树，业界有哪些真是落地的Cloudera Hadoop应用，Hadoop的计算框架MapReduce，HDFS的概念，HDFS的API的应用，NameNode与Secondary，如何建设 Cloudera Hadoop 集群环境等知识。
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大数据Spark实践
Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载，本课程深入学习Spark技术，通过本课程的学习可以掌握：Spark集群部署，Spark介绍，Spark Streaming原理与使用及优化办法，Spark读取与存储数据的方法，Spark集群部署，Spark应用场景等知识。
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数据挖掘与分析实践
全面介绍了数据挖掘的数据挖掘模型，模型评估，模型参数优化，使得学员数据挖掘的方模工具，通过本课程的学习SPSS基本操作，分析操作，解读分析结果，并转化为业务，SPSS基本操作，分析操作，解读分析结果，并转化为业务，Storm集群规划，应用案例解析，列式数据库Storm的基本原理，应用场景，基本的编程技巧，数据挖掘的基本过程和步骤，数据挖掘的思路和框架等知识。
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