沈阳大数据基础课程培训要学习掌握整个MapReducer的计算流程和资源调度流程，熟练掌握SpringMVC的各个组件，利用HIVE做日志分析的查询，熟悉过滤器、监听器及常见应用场景，了解真实项目开发流程，利用Solor做全文检索，能够应用Struts2框架熟练的开发，深入理解SpringAOP的实现机制和应用场景，深入理解软件分层思想，熟练应用Hadoop的MapReducer，Hive与Spark，熟悉常见设计模式，能在线支付功能实现aa，掌握Java语言的高级特性，掌握Redis缓存如何提供性能，掌握Zookeeper的高可用机制，掌握两种缓存的原理、以及操作等大数据相关知识，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
大数据***
初级大数据工程师
软件开发
项目经理
Hadoop开发
资深数据分析师
常见问题
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合适对象
在职海龟
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回国发展人士
亟需解决技术水土不服
转岗提升
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岗位跨度大
希望通过学习顺利过渡
开发爱好者
开发爱好者
具备一定技术素养
想要继续深度探索
课程优势
企业课
企业嘉宾授课、热门技能学习
数据收集
收集各大厂商、各种业务场景下的真实数据，助力数据开发课程快速更新
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，通过本课程的学习了解Hadoop集群规划，了解大数据业内较新发展趋势，了解大数据业内较新发展趋势，掌握Spark技术，掌握基本的编程技巧， 学习深入学习Yarn 框架下的MapReduce等知识。
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Cloudera Hadoop实训
通过本课程的学习NameNode与DataNode的原理与通信机制，数据块Block的概念，NameNode的文档目录树，Cloudera Hadoop在企业***到底适用于那些应用场景，Hadoop的资源管理与资源调度，NameNode与DataNode的原理与通信机制，如何设计Cloudera Hadoop应用方案等知识。
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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：Hadoop的资源管理与资源调度，Scala高级编程，Spark介绍，Spark SQL使用，Hadoop的资源管理与资源调度，Scala编程语言等知识。
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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，通过本课程的学习大数据业内较新发展趋势，Storm的原理，Storm生态，Storm开发，数据分析与数据挖掘的基本知识，理解大数据思维方式，Hadoop的资源管理与资源调度，理解分析模型原理，模型应用场景，利用模型解决复杂的商业问题等知识。
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