【众筹课程】黑马零基础大数据就业班8.0

大数据课程大纲

大数据零基础体验课

1.掌握企业级ETL平台的kettle|

2.掌握BI的可视化平台Superset|

3.掌握kettle流式数据ETL处理设计思想|

4.掌握大数据企业开发中最常见的linux操作|

5.掌握一款主流数据库管理工具DataGrip|

6.掌握企业MySQL的调优方案|

7.掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案|

8.掌握生产环境中数据分析程序的部署解决方案

Java语言编程

1.掌握Java程序基础数据类型|

2.掌握开发中集合、IO流、常用类等操作|

3.掌握Java异常处理机制|

4.掌握反射、网络编程、多线程开发|

5.掌握Jsoup的网络爬虫开发|

6.掌握JDBC数据库连接操作|

7.掌握ETL数据处理和BI报表开发|

8.具备JavaSE开发能力

Hadoop技术栈

1.掌握Shell命令|

2.掌握zookeeper原理并应用|

3.掌握HDFS的使用和MapReduce编程|

4.理解MapReduce原理和调优|

5.掌握Yarn原理和调优|

6.掌握Hive的使用和调优|

7.具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力

【在线教育】知行教育

1.掌握离线数仓的分层与建模,从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程|2.大量教育大数据的真实业务逻辑,共涉及20多个主题,100多个指标,提升学员在教育行业中的核心竞争力|3.包括海量数据场景下如何优化配置|4.拉链表的具体应用|5.新增数据和更新数据的抽取和分析|6.hive函数的具体应用|7.ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能

 

知行教育是以建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理项目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序挖掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用的在线教育大数据项目

后台数据服务

学习目标

1.掌握SpringBoot整合SpringMVC开发|2.掌握SpringBoot整合MyBatis开发|3.掌握Eureka搭建|4.掌握Feign的使用|5.掌握后端数据微服务接口开发|6.掌握通过Spring技术架构|7.掌握微服务搭建|8.掌握企业级数据微服务接口开发

 

实时生态圈

学习目标

1.掌握Redis原理及架构|2.掌握Redis命令操作、及数据结构|3.掌握Hbase原理及架构|4.掌握HBase命令操作、MapReduce编程|5.掌握Phoneix二级索引优化查询|6.掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构|7.掌握KafkaStreams开发|8.掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析|9.掌握基于Flink的多流并行处理技术|10.掌握千万级高速实时采集技术

【证券】今日指数

学习目标

1.掌握证券相关业务|2.掌握大数据批处理、流处理以及web接口开发|3.掌握深市沪市数据采集|3.掌握Flume自定义source|4.掌握Flume拦截器的开发|5.了解模型和SQL开发规范|6.掌握Oozie定时调度|7.使用hive进行数据开发|8.掌握秒级、分时行情开发,涵盖个股、指数、K线|9.掌握基于Flink CEP的实时股票涨跌幅、振幅、交易量监控预警|10.掌握基于Kylin的离线预警开发|11.掌握基于Spring Boot的数据服务接口开发

实时监控证券市场的市场每日的业务交易,实现对证券市场交易数据的统计分析;搭建监察预警体系,包括:预警规则管理,实时预警,历史预警,监察历史数据分析等;股市行情交易数据实时采集、实时数据分析、多维分析,即席查询,实时大屏监控展示

Spark技术栈

学习目标

1.掌握Scala语言基础、数据结构|2.掌握Scala语言高阶语法特性|3.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想|4.掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive|5.掌握SparkStreaming整合Kafka完成实时数据处理|6.掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint|7.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理|8.具备Spark全栈开发能力,满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发,提供就业核心竞争力

 

更新内容:

根据大量的行业调研分析,本次课程更新以大数据开发为主线,在7.0基础上再次缩减Java课程占比,弱化各类组件安装。并针对大数据技术深度和广度进行升级,例如新增Spark内存管理、Flink性能优化及反压、背压原理等同时为提高学员的就业薪资,推出多行业项目解决方案,例如证券、物流等。

  • 新增新数据仓库、ETL、BI开发
  • 新增Oracle及PLSQL编程
  • 新增数据微服务开发
  • 新增Spark的内存管理、avro序列化数据源
  • 新增continuous processing、偏移量管理机制
  • 新增KafkaStreams编程
  • 新增Kafka的exactly-once、Kafka事务
  • 新增Kafka的metrics监控
  • 新增Hbase的协处理器和phoneix的二级索引实现
  • 新增Hbase布隆过滤器、LSM树、StoreFiles结构剖析
  • 新增FLink性能优化及反压、背压指标计算原理
  • 新增FlinkSQL On Hive
  • 新增Flink HistoryServer
  • 新增Flink的UDF、UDAF、UDTF的实现
  • 新增在线教育行业项目
  • 新增物流行业项目
  • 新增物联网行业项目
  • 新增证券行业项目
  • 更新电商行业项目
  • 删减JavaWeb
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