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合肥大数据培训
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01 4大课程优势让你迅速脱颖而出

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02 项目实战,接轨企业需求

项目介绍
根据用户在电商网站的消费行为日志数据以及数据库数据等,分析用户的消费习惯以及消费偏好,进行构建用户画像,并对用户消费行为进行分析。
架构
Flume+Kafka+Hive+HBase+Oozie+Spark SQL+Redis+MySQL+Zeppelin
主要业务
对电商网站日志进行收集,清洗; 对用户构建用户画像; 通过Hive对用户消费行为分析; 通过Oozie进行ETL任务调度; 通过Zeppelin进行数据可视化展示。
项目特色
基于电商日志数据构建用户画像,完整的企业级离线大数据处理项目,完成该项目可胜任企业离线大数据开发工作。
项目介绍
根据用户访问网站的浏览信息,以及点赞关注等行为,根据日志数据,来分析判断用户的兴趣取向。
架构
Flume+Kafka+Hive+PySpark+HBase+Oozie+Spark Streaming+NiFi+Redis+Cassandra+MySQL
主要业务
获取用户访问网站的日志数据,并对其进行清洗,ETL变换; 通过PySpark建立日志推荐模型; 使用Spark Streaming及ML进行用户兴趣取向实时预测。
项目特色
真实数据量大, 基于3000万条数据进行实时分析,项目涵盖技能点多,大型企业级项目,架构级项目讲解,让你拥有高层次的项目开发经验。
项目介绍
通过实时收集并分析股票数据信息,并对数据进行过滤,清洗,挖掘,计算,然后通过可视化框架进行展示。
架构
Flume+Kafka+HDFS+Spark Streaming +Confluent+Flink+Grafana
主要业务
项目数据格式定义; Apache Kafka进行股票数据扒取; 基于Confluent的股票元数据管理及应用; Flink流数据处理及实时分析。
项目特色
加入多种流处理框架(Flink、Spark)的实现对比,通过不同框架开发,让你在项目架构对比中,掌握实时大数据分析经验。
项目介绍
实现对在线课程网站用户访问行为的有效跟踪管控,为业务系统提供新的增长极。借助精细化运营手段,分析用户使用App的行为,提升用户活跃度,提高用户粘性。
架构
Flume+Kafka+Hive+Spark Streaming+Spark SQL +HBase+Oozie+MySQL+Grafana
主要业务
通过Flume进行数据采集;通过Kafka进行数据接收;通过Hive进行数据清洗,整理;进行多维度数据分析;使用HBase和MySQL进行分析结果存储;进行可视化展示
项目特色
针对教育行业的大数据项目,全真的应用场景,多维度数据分析,深化项目开发经验,扎实大数据开发基础。

03 大数据课程设置,让你快速成长

  • STEP1:JavaEE
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    STEP1:JavaEE

  • STEP2: Hadoop
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    STEP2: Hadoop

  • STEP3: Spark
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    STEP3: Spark

  • STEP4: Python数据处理技术
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    STEP4: Python数据处理技术

  • STEP5: 项目实践
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    STEP5: 项目实践

  • STEP6: 大数据系统管理优化
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    STEP6: 大数据系统管理优化


04 你可掌握的核心能力

  • JavaEE JavaEE

    可胜任初级Java工程师的工作需求

    JavaEE

    1.掌握JavaEE核心技术
    2.能够使用MySQL操作和管理数据
    3.掌握Java SSM框架的使用
    4.能够完成Java Web项目

  • Hadoop Hadoop

    可胜任初级大数据离线处理工作

    Hadoop

    1.掌握Hadoop平台核心技术
    2.掌握Hive开发
    3.掌握HBase开发
    4.掌握离线项目开发所需技能

  • spark Spark

    可胜任Spark开发工作

    Spark

    1.掌握Scala基本编程
    2.掌握Spark架构基本内容及原理
    3.掌握Spark开发及使用
    4.解Spark机器学习

  • Python Python数据处理

    可胜任Python爬虫工程师工作

    Python数据处理

    1.掌握Python基本使用
    2.掌握Python核心库的使用
    3.掌握Python爬虫
    4.掌握Python简单数据分析

  • 项目实践 项目实践

    可胜任大数据开发工程师工作

    项目实践

    1.掌握大数据项目开发的基本流程
    2.掌握项目开发的具体实现方法。

  • 大数据系统优化

    可胜任中级大数据开发工程师的需求

    大数据系统优化

    1.掌握大数据高可用集群管理
    2.理解并掌握系统的安全性、授权及审计、数据保护等技能