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深圳大数据软件工程师培训班推荐

发布时间:2022-08-24 15:23:55来源:励普教育综合

大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算、多模态计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。对于基础差学习者,我们的建议是,应用切入、以点带面,先从一个实际的应用领域需求,搞定一个一个技术点,有一定功底之后,再举一反三横向扩展,建立起完善的大数据技术知识体系。
提供大数据云主机试验环境
1
处理海量数据

20台集群规模,分布式架构处理大数据;

2
任务详情

详细清楚地监控各项任务的进展情况;

3
硬件监控

监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源;

4
负载均衡

多台云主机间实现应用程序流量的自动分配;

5
业内较早

较早提供大数据云主机试验环境的机构;

6
积累经验

使用云环境,毕业享有1-2年项目经验。

达内大数据课程三大优势
  • JavaEE深度开发

    达内Java大数据课程不仅要让学生掌握如何使用框架开发系统,而且要深入框架内部源代码,这样的做法为学生后续在企业通往架构师的道路做了很好的铺垫,学生可以更加自信的进入企业工作。

  • 互联网架构

    达内大数据课程体系在互联网架构方面涉及比较全面,既有负载均衡Nginx,也有基于搜索Solr,缓存Redis等。当学习完这些课程以后,已经对互联网架构有一定实操和熟练。

  • 大数据开发

    注重底层的学习,在学习hadoop之前,要先掌握NIO,RPC,AVRO等内容。同时还注重上层应用。既有基于电信的zebra项目,也有基于电商的大数据分析项目让学生通过大数据阶段的学习。

达内大数据培训课程学习内容
 
Java基础阶段
教师互动授课
主要是讲述一些Java方面的知识,大数据是Java衍生来的,所以想要学好大数据必须先学习Java。
JavaEE框架架构
错题追踪复习
主要是Java WEB、JavaEE框架及架构、Easymall电商项目,通过这个阶段的学习可以成为JAVAEE开发工程师/JAVAEE互联网架构师。
大数据框架
学生当堂练习
主要学大数据高并发基础、大数据离线分析、大数据实时分析、大数据内存计算等,可成为:大数据开发工程师/Hadoop开发工程师/ETL工程师等岗位。
算法数据分析
不懂就问
主要学习算法、R语言 、数据挖掘分析、电商用户画像、推荐系统项目等,可成为算法工程师/数据挖掘工程师机械学习工程师/数据科学家等工程师。
达内介绍
杨忆菲
陈子枢

实战讲师

15年软件开发、管理,3年教学经验。具有非常丰富的物流、电力多个行业软件开发管理和教学经验。
周李煜
赵栋

课程讲师

从事多年的软件开发工作,曾经担任过高级软件架构师,精通JavaEE方面的框架。
达内环境展示
教室
少儿主题教室
书架
 

深圳大数据软件工程师培训班推荐哪家?小编推荐深圳达内IT培训机构。达内大数据课程特色:内容较全,技术深,涉及JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算架构技术,云计算技术,云计算架构技术等。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。o2o双模式教学体验,达内强大的TMOOC+ TTS8.0在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。

大数据工程处理技术介绍:

1、Hadoop

Hadoop是现今较早的也是历史较久的大数据处理技术框架,大数据真正从概念走向落地,就得益于Hadoop的出现。

Hadoop的主要的适用场景是大规模离线数据处理。Hadoop的MapReduce计算引擎,支持大规模数据并行处理。MapReduce计算将数据处理分为Map+Reduce两个阶段,分而治之,针对于TB级的数据计算任务,也能轻松完成。

2、Spark

Spark则是继Hadoop MapReduce之后的佼佼者,仍然属于批处理框架,但是却具有了流处理能力,更能满足大数据实时处理的需求。Spark是基于MapReduce计算模型的优化,通过完善的内存计算和处理优化机制加快批处理工作负载的运行速度。

并且,Spark可作为独立集群部署(需要相应存储层的配合),也可与Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

3、Storm

Storm是真正意义上的流数据实时处理框架,基于低延时交互模式理念,以应对复杂的事件处理需求。和Spark不同,Storm可以进行单点随机处理,而不仅仅是微批量任务,并且对内存的需求更低。在实际应用场景当中,Storm经常和Kafka一起配合使用。

4、Flink

Flink可以新一代的热点技术框架,集批处理和流处理于一身的计算框架,将批处理数据视作具备有限边界的数据流,借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。

在业界,这种流处理为先的方法也叫做Kappa架构,Kappa架构中会对一切进行流处理,借此对模型进行简化,实现更的数据处理。

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