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潍坊达内高端大数据培训班

发布时间:2022-07-01 16:36:36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
 

潍坊达内高端大数据培训班,涉及web开发基、javase课、主流的框、关系型数据库/MySQL/NoSQ、操作系统/Linux、云架、Hadoop生态系、Spark生态系、Storm1生态系、项目实操阶等内容,全面覆盖,提供系统完善的课程体系。

实训项目

SSH阶段项目 项目介绍: 项目中比较核心的业务逻辑比较复杂的功能实现。 并熟练使用各种主流核心技术。如工作流、WebService服务、安全框架、 大型数据库应用等。了解国际物流行业,进出口贸易,货运管理核心业务。 项目涉及:基于SSH框架+Maven+Apache Shiro 安全框架+Apache CXF+Activity5工作流。

SSI阶段项目 项目介绍: 了解电商行业发展情况及技术投入点,了解电商业务,分布式系统架构Nginx,CMS、HttpClient、Rdeis缓存,单点登录,订单系统、Quartz定时任务;全文检索,删商品查找Lucence,MQ消息队列等。 项目涉及:CentOS Linux、Nginx集群及负载均衡、Tomcat集群等。

互联网架构 项目介绍:项目应用的架构选择、系统性能的监控、对分布式和集群有丰富经验。 项目涉及:Java通讯方面基础知识、原理、集群;RPC、MINA、Thrift、SOA、消息中间件、数据仓库、分布式缓存、云计算、实现行亮数据批处理等。

大数据阶段 项目介绍:通过收集数据源中不同数据,聚集在HDFS上,通过多维方式进行分析,导出到关系型数据库中进行展示,负责网站整体经营情况概览,按照地域进行数据结果展示。 项目涉及:Pig日志清洗,Hive离线分析,Sqoop关系型数据库和HDFS数据传输,ZooKeeper整体集群协调等。

达内云平台功能优势

处理海量数据

采用分布式架构处理海量数据,集群规模达到20台

任务详情

详细清楚的监控各项任务的进展情况

硬件监控

监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源,通过HTTP , ICMP等通用网络协议监控互联网应用的可用性

负载均衡

多台云主机间实现应用程序流量的自动分配。可实现故障自动切换,提高业务可用性,并提高资源利用率

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