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近年來，在國家政策的推動下，大數據市場發展迅速，與此同時中國重要軟硬件企業陸續推出大數據相關產品。我國的大數據在政策、技術、產業、應用等方面均獲得了長足發展。圍繞國家大數據戰略實施要求。為了更好的推動大數據達產業發展，準確掌握大數據產業的發展現狀，研判大數據產業的發展趨勢至關重要。

蘭州達內超高含金量的課程內容

JavaWeb
EasyMall
大數據框架
挖掘分析

第一階段：JavaWeb階段（EasyMall項目貫穿）
學習版塊	學習內容
XML	XML的概念與基本作用、XML語法、XML解析介紹、DOM4J解析XML
HTML/CSS	HTML介紹、HTML文檔結構、HTML語法、HTML標簽技術（超鏈接、列表、表格、圖像、表單等），CSS介紹、CSS導入方式、CSS選擇器、CSS布局、CSS樣式屬性
JavaScript	JavaScript語法、數據類型、運算符、流程控制、數組、函數、JavaScript內部對象、自定義對象，DHTML編程、BOM介紹，DOM編程（使用DOM操作HTML文檔）
MySql	數據庫介紹、MySQL安裝與配置、數據庫增刪改操作DDL語句使用、表增刪改操作DML語句使用、表查詢操作DQL語句使用。數據備份及恢復、多表設計、多表查詢
JDBC	JDBC介紹、JDBC快速入門，JDBC核心API介紹，JDBC的CURD操作防止SQL注入及PrepareStatement使用，使用批處理。連接池的介紹、自定義連接池，常用的開源連接池C3P0的介紹及使用
Tomcat/HTTP	WEB服務器介紹、Tomcat的安裝與啟動、Tomcat的體系結構、組織WEB應用目錄與在Tomcat中發布WEB應用程序的方式、配置WEB的主頁、使用Tomcat配置虛擬主機、HTTP協議詳解
Servlet	Servlet介紹、開發Servlet程序、Servlet生命周期、Servlet調用分析、Request及Response的使用、ServletConfig使用，ServletContext使用（作為域對象使用、配置系統初始化參數、獲取web資源）。AJAX介紹、XMLHttpRequest對象詳解
Cookie/Session	會話技術介紹、Cookie介紹及Cookie的使用、案例之Cookie實現記住用戶名，Session的使用及Session的原理，案例之利用Session實現登陸功能及驗證碼校驗
JSP/EL表達式/JSTL標簽庫	JSP介紹、JSP表達式、JSP腳本片段、JSP聲明、JSP注釋、JSP中的9個內部對象和作用，EL表達式簡介，EL獲得數據、EL執行運算、EL內置對象，page指令及其重要的屬性，JSP中的include指令、pageContext對象的詳細講解。JSP動作標簽介紹。JSTL標準標簽庫的介紹及使用
MVC設計模式/三層架構	JavaEE開發模式介紹、MVC軟件設計模式介紹、JavaEE經典開發模式重構EasyMall項目、工廠設計模式介紹、工廠設計模式的應用。層與層之間的耦合與解耦
過濾器/監聽器	ServletListenert監聽器介紹及使用、ServletFilter過濾器介紹、過濾器生命周期。30天內自動登錄功能的實現，全站亂碼處理
JavaWeb高級開發技術	泛型介紹、泛型應用、文件下載原理及實現，事務概述、事物的隔離級別、事務控制、更新丟失
EasyMall商城功能實現	實現商品添加、商品刪除、修改商品數量、查詢商品列表

第二階段：框架及EasyMall
學習版塊	學習內容
Spring	SpringIOC基礎、Spring的工廠模式(靜態工廠、實例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入（構造器注入，set注入）、Spring的注解形式、SpringAOP原理及實現、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務處理、事務的回滾策略
jQuery	jQuery對象、jQuery選擇器（ID、元素、class、層級等）的使用、jQuery案例（用戶列表增、刪、改、查）、Json的對象轉換、jQueryAJAX的實現
SpringMVC	SpringMVC原理、SpringMVC簡單參數封裝、復雜參數封裝、值傳遞的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式類型轉換、文件上傳、頁面訪問控制(轉發和重定向)、RESTFUL結構
MyBatis	MyBatis原理、DQL映射、DML映射、復雜結果集映射、參數傳遞（注解形式和MAP形式）、結果集封裝原理、動態SQL的拼接、字符轉義、MyBatis的接口實現、代碼自動生成工具、關聯關系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合（SSM整合）
HTCargo項目實戰EasyMall(初級)	購物車模塊實現、訂單列表及刪除功能實現、在線支付、銷售榜單下載
EasyMall互聯網電商項目	EasyMall是一個典型的互聯網電子商務系統，類似京東淘寶，是一個互聯網分布式高并發的系統，系統包括：后臺系統：提供了對商品的管理，其中應用EasyUI的插件來顯示商品分類樹，用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片，包括商品描述等實現。前臺系統：提供了產品展示功能，并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術實現異構系統間的訪問。新單點登錄SSO：利用該系統完成用戶的注冊、登錄功能，實現Session共享問題，解決了在多個應用系統中，用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應用系統。購物車系統：實現了我的購物車功能。商品搜索系統：實現了商品搜索功能，提供了一種通過關鍵字快速查找對應內容的方式。

第三階段：大數據框架
學習版塊	學習內容
大數據高并發基礎
大數據java加強	通過java編碼實現zebra項目，熟悉分布式處理思想，了解zebra業務需求學習java中關于高并發、NIO、序列化反序列化（AVRO）、RPC相關知識掌握zookeeper、sqoop等大數據領域常用工具原理及使用
大數據離線數據分析
Hadoop	Hadoop是知名的大數據處理工具包括分布式數據存儲系統HDFS、分布式數據計算框架MapReduce和資源協調框架Yarn通過學習掌握hadoop安裝配置、實現原理、及企業級應用方式
Flume	Flume是大數據生態環境中流行的日志收集框架基于其靈活的可廣泛配置的使用方式及優良的效率被廣泛的應用在大數據生態環境中課程中詳細講解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等組件的使用并通過美團應用案例，展示了Flume企業級應用場景的實現方式
Hive	EasyMall是一個典型的互聯網電子商務系統，類似京東淘寶，是一個互聯網分布式高并發的系統，系統包括：后臺系統：提供了對商品的管理，其中應用EasyUI的插件來顯示商品分類樹，用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片，包括商品描述等實現。前臺系統：提供了產品展示功能，并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術實現異構系統間的訪問。新單點登錄SSO：利用該系統完成用戶的注冊、登錄功能，實現Session共享問題，解決了在多個應用系統中，用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應用系統。購物車系統：實現了我的購物車功能。商品搜索系統：實現了商品搜索功能，提供了一種通過關鍵字快速查找對應內容的方式。
Hbase	HBase是一種分布式的、面向列的基于hadoop的非關系型數據庫適合存儲半結構化、非結構化的數據基于其優良的設計，可以提供良好的實時數據存取能力，并提供優秀的橫向擴展能力
Zebra項目	項目名稱:zebra電信日志數據分析應用的技術：flume收集日志，采用三層結構實現日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實現日志收集過程中的失敗恢復負載均衡hadoophdfs分布式存儲收集到的日志數據，hadoopmapreduce進行日志清洗、格式轉換hive進行日志處理、業務規則計算，按照不同維度分時段統計應用受歡迎程度、網站受歡迎程度、小區上網能力小區上網喜好等信息sqoop技術將處理完成的結果導出到關系型數據庫EChars通過傳統web技術將關系型數據庫中的數據展示到web頁面中Zookeeper作為集群協調、集群狀態監控工具EChars通過傳統web技術將關系型數據庫中的數據展示到web頁面中Zookeeper作為集群協調、集群狀態監控工具
大數據實時數據分析
Storm	Storm是流行的大數據實時分析框架，是一個分布式的、容錯的實時計算系統包括Storm基礎、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并發控制、Storm可靠性保證、Storm高級原語Trident等內容
Kafka	Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
網站流量分析項目	通過在網站的前臺頁面中進行js埋點收集用戶訪問網站的行為信息，再由大數據技術進行分析進而得到網站的PV、UV、VV、BounceRate、獨立ip、平均在線時長、新獨立訪客、訪問深度等信息，來引導網站針對性的做出升級改進，提高整個網站的訪問效率，提升用戶粘度。整個系統分為數據收集、數據傳遞、數據分析三部分，數據分析又分為離線數據分析和實時數據分析，應對數據分析的不同的實時性需求。
大數據內存計算框架
SCALA	Scala是一門多范式的編程語言，集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。Scala視一切數據類型皆對象，且支持閉包、lambda等特性，語法簡潔。使用Actor作為并發模型，與Akka框架自然契合，是一種基于數據共享、以鎖為主要機制的并發模型。Scala可以和Java很好的銜接。Scala可以使用所有的Java庫，同時對于一些Java類做了無縫的擴展Scala的traits對于java的面向對象來說做了很好的擴充，使得面向對象更加靈活Scala的for推導式提供了更好用更靈活的for循環Scala的語法內容包括：方法定義、變量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制結構、匿名函數、Class類、ClassCase樣例類模式匹配、traits、extends、函數式編程、高階函數、AKKA編程
SPARK	知名的內存計算框架，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序，在迭代處理計算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK構建了自己的整個大數據處理生態系統，如流處理、圖技術、機器學習、NoSQL查詢等方面都有自己的技術，并且是Apache頂級項目。SPARK的內容有：SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性，SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
Python爬蟲、數據可視化
Python爬蟲	Python是一種腳本化語言,具有簡單易用、天然開源、生態豐富、應用范圍廣泛的特點。在大數據技術中，數據獲取是第一步驟，其中利用爬蟲獲取互聯網中公開的數據是一種非常常見的場景。Python爬蟲技術在爬蟲領域具有很廣泛的應用,課程中將介紹Python的基本語法、Scrapy、PySpider爬蟲框架，使學員具有基于Python的爬蟲開發能力
數據可視化	數據可視化技術是大數據處理過程中的結果展示相關技術，通過相關工具將分析結果展示為直觀的、美觀的圖形頁面，為用戶提供展示效果

第四階段：算法、R語言、數據挖掘分析
學習版塊	學習內容
算法、R語言數據挖掘分析	算法是解決問題的策略機制,是解決問題的核心方法。R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。數據挖掘是基于數據進行數據建模得到數據規律從而進行事實預測的技術。本節以R語言為環境學習包括但不限于聚類、回歸、正則化、決策樹、集成算法、降維算法、神經網絡等算法,來實現數據挖掘相關能力并為后續學習機器學習、人工智能等相關技術提供基礎。使學員從工具使用者變為真正問題的解決者
用戶畫像推薦系統項目	基于電商網站的業務數據、訪問日志構建用戶的畫像描述用戶特征為后續精準營銷提供數據基礎。通過收集業務系統數據庫中結構化數據、日志系統中訪問日志信息構建基于hive的數據倉庫，使用spark作為計算引擎實現用戶畫像。基于協同過濾算法實現基于商品的推薦系統，為電商網站商品推薦提供支持。通過收集日志系統信息到kafka、獲取用戶畫像數據作為數據來源，通過sparkstraming作為計算引擎實現商品推薦

大數據工程師需要具備哪些能力

掌握Linux操作系統。想要成為大數據工程師，必須掌握Linux操作系統，可以說這是大數據工程師的基礎能力。大數據作為一個基于開源軟件的平臺，Linux占據了核心優勢；據Linux基金會的研究，86%的企業已經使用Linux操作系統進行云計算、大數據平臺的構建，目前，Linux已開始取代Unix成為受青睞的云計算、大數據平臺操作系統。因此，熟練操作Linux系統是大數據工程師的必備能力。

三大優勢，助你快速掌握大數據核心

注重實踐
注重項目、注重技能，讓所學知識能夠合理運用，助學員快速獲得工作經驗。
云主機實驗環境
達內教育配備ucloud云服務器，提供完全真實的互聯網大數據開發部署環境。
項目多易掌握
每個項目對應一個階段知識點，從基礎到進階層層深入，對接企業工作流程。

達內項目峰會，更貼近企業需求

多方位技術輔導教學

個性化輔導，并獲得項目代碼審閱與詳細反饋，高效提升大數據開發技能。

一線工程師聯手打造

和一線講師一起協作。老師提供指導，學員獨立自主開發，完成實戰課題。

熱門行業項目案例

選取熱門的行業作為項目來源。比如：北京二手房項目，電商平臺項目。

實戰項目操作流程

以企業內部開發項目流程為樣例進行分步驟拆解，全程參與項目所有環節。

大數據開發工程師應掌握的技術

1. Hadoop。Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapReduce為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作！
2. Hive。Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

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