发布时间:2023-02-20 16:36:54来源：励普教育综合
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。
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。
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。
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课程讲师
达内大数据云计算班三大优势
1.大数据云计算课程体系
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。
2.提供“云计算云主机”试验环境
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。
3.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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