大數據,是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“加工能力”,通過“加工”實現數據的“增值”。
階級 | 學習內容 | 學習目標 |
第一階段 大數據基礎課 |
Redis存儲、HBase存儲、ELK |
1、掌握Redis原理及架構 2、掌握Redis命令操作、數據結構 3、掌握Hbase原理及架構 4、掌握HBase命令操作、MapReduce編程 5、掌握Phoneix二級索引優化查詢 6、掌握ELK開發 |
第二階段 Java語言編程 |
編程基礎、面向對象、常用類、集合操作、I0操作、Java基礎增強、爬蟲案例 |
1、掌握Java程序基礎數據類型 2、掌握開發中常用類如集合、I0流、常用類等操作 3、掌握Java異常處理機制 4、掌握反射、網絡編程、多線程開發 5、掌握Jsoup的網絡爬蟲開發 6、掌握JDBC數據庫連接操作 7、掌握ETL數據處理和BI報表開發 |
第三階段
Hadoop技術棧
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Linux操作系統高級、大數據基礎和硬件介紹、Zookeeper、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive |
1、掌握Shell命令 2、掌握zookeeper原理并應用 3、掌握HDFS的使用和MapReduce編程 4、理解MapReduce原理和調優 5、掌握Yarn的原理和調優 6、掌握Hive的使用和調優 |
第四階段
后端數據微服務接口開發
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Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Spring Cloud案例 |
1、掌握SpringBoot整合SpringMVC開發 2、掌握SpringBoot整合MyBatis開發 3、掌握Eureka搭建 4、掌握Feign的使用 |
第五階段
NoSQL存儲
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Redis存儲、HBase存儲、ELK |
1、掌握Redis原理及架構 2、掌握Redis命令操作、數據結構 3、掌握Hbase原理及架構 4、掌握HBase命令操作、MapReduce編程 5、掌握Phoneix二級索引優化查詢 6、掌握ELK開發 |
第六階段 Flink技術棧 |
Kafka、Flink流式計算、Flink批處理、Flink Core、Flink SQL、Flink綜合案例 |
1、掌握Kafka原理及架構 2、掌握KafkaStreams開發 3、掌握基于Flink進行實時和離線數據處理、分析 4、掌握基于Flink的多流并行處理技術 5、掌握千萬級高速實時采集技術 |
第七階段 Spark技術棧 |
Scala語言、Spark core、Spark sql、SparkStreaming、Structure streaming |
1、掌握Scala語言基礎、數據結構 2、掌握Scala語言高階語法特性 3、掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等設計思想 4、掌握SparkSQL結構化數據處理,Spark 0n Hive整合 5、掌握SparkStreaming整合Kafka完成實時數據處理 6、掌握SparkStreaming偏移量管理及Checkpoint 7、掌握Structured Streaming整合多數據源完成實時數據處理 |
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