但不仅仅是Java，
在Java开发及架构的基础上，
学习Scala、Node.js等技术。
发布时间:2022-09-14 10:39:23来源：励普教育综合
1.实战型讲师组合授课；
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4.理论+商业项目实战。
但不仅仅是Java，
在Java开发及架构的基础上，
学习Scala、Node.js等技术。
但不仅仅是大数据。
在学习Hadoop的基础上，
更加注重上层应用。
但不仅仅局限于互联网。
既有负载均衡Nginx，
也有基于搜索Solr，缓存Redis。
大数据是Java衍生来的，所以想要学好大数据必须先学习Java。
Java WEB、JavaEE框架及架构、Easymall电商项目。
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。
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。
达内时代科技集团有限公司成立于2002年9月，2014年4月3日成功在美国纳斯达克上市，融资1亿3千万美元，成为中国赴美国上市的职业教育公司，也是引领行业的职业教育公司。达内集团以中关村为依托，目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等60个大中城市成立了200家学习中心，拥有员工近10000人，截至目前培训量累计达近60万人次。
大数据专业需要学习什么？
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容;数据分析与挖掘：Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等。
基础课程一般包括：数学分析、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、程序设计实践等。
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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