发布时间:2022-01-20 16:43:15来源:励普教育
注册报名:注册账号提交报名信息;
入学申请:提交入学英才;
在线备考:在TMOOC平台学Java基础内容;
选拔考试:参加英才选拔考试;
入学面试:预约面试;
开始学习:入班开始学习。
课程研发讲师
实战讲师
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 若从技术角度来看,大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业盈利的关键在于提高对数据的加工能力,通过加工实现数据的增值。接下来一起来看看广州达内大数据培训班怎么样?
达内大数据课程培训优势:
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。
达内大数据学习内容:
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础,主流的大数据开源框架,其编程都离不开Java。
2、Linux命令
大数据开发通常是在Linux环境下进行的,Linux基础操作命令以及Shell编程,也是大数据学习的重要组成部分。
3、大数据相关框架和组件
常用的大数据开发框架有:Hadoop、Spark、Storm、Flink等,开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景,这是基本的要求。
Hadoop,已几乎与大数据划上了等号,超过20个生态圈组件,共同完成面向高度扩展的分布式计算。
Spark,作为MapReduce之外的一种选择,后来居上,成为MapReduce的替代者,受到行业主流的欢迎。
Storm,提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等头部企业。
Flink,流式处理系统,新兴热门框架,近几年在国内的发展很好。
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