• 来源:千锋大数据  如何学好大数据?那么首先我们要想我们为什么会选择学习大数据?大数据发展前景怎么样?学完大数据后就业机会多不多?这些都是我们需要了解的,那么就跟大家简单的说一说,我们为何要选择学习大数据...

      来源:千锋大数据

            如何学好大数据?那么首先我们要想我们为什么会选择学习大数据?大数据发展前景怎么样?学完大数据后就业机会多不多?这些都是我们需要了解的,那么就跟大家简单的说一说,我们为何要选择学习大数据?And如何学好大数据呢?

           随着二十一世纪的到来,人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进,给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代,人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据,不仅可以有效缩短时间,而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展,从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中,快速获取有价值的信息。

      首先大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。

            因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿,所以大多数人就会选择学习大数据。

      就现如今的发展趋势而言,大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用,而且就其目前的发展情况来看,大数据技术具有十分良好的发展前景。现在社会的大数据公司主要可以分为三大类,分别是技术型、创新型、数据型这三种,不论是哪一种类型的大数据公司,都是现代社会不可获缺的。

      现在大学毕业找个好的工作非常的不容易呀,不是工资低就是不适合自己,从而时间长了让大多数人都比较迷茫,大学四年毕业该做些什么呢?能做什么呢?所以还不如随着市场趋势去走,学大数据,找不错的工作,发展前景也比较好,那么最后就引导了我们最开始说的,小白如何学习大数据:

      要清楚大数据学习路线是什么?

      大数据线路图一共有五个阶段,要把每个阶段的重点认真牢记,网上会有好多的大数据视频教程,学完大数据可以找:大数据存储工程师,大数据开发工程师,大数据运维工程师,大数据系统集成工程师,大数据咨询顾问,大数据分析工程师等市场需求比较大,这些都可以是后期就业的方向!

     

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  • 应运时代的变化需求,国内涌现出不少大数据培训机构。不少人问大数据培训靠谱吗?该如何选择培训机构呢? 1、看高薪就业数据如果有很多的学员参加学习,如果有很高的就业数据,那就是靠谱的机构。如果只宣传讲师多牛,...

    数据培训在当下是个非常热门的话题,大数据在深刻的影响着这个世界,大数据正引发新一轮革命。应运时代的变化需求,国内涌现出不少大数据培训机构。不少人问大数据培训靠谱吗?该如何选择培训机构呢?

    1、看高薪就业数据如果有很多的学员参加学习,如果有很高的就业数据,那就是靠谱的机构。如果只宣传讲师多牛,不宣传就业信息,那么需要认真考虑。讲师非常牛,不代表毕业的学员会同样牛。

    2、看专职讲师数量大数据行业工资很高,大数据公司里面的一线工程师年薪最低20多万,如果聘为专职讲师,讲师的年薪肯定不能低于20多万,这对培训机构而言,成本压力非常大。很多培训机构只有兼职讲师,这样成本是最小的。因为没有课的话,培训机构不付工资,没有成本。但是兼职讲师没有那么多时间备课,在讲课水平上与专职讲师是有很大差别的。

    3、看后续服务行业技术更新非常快,现在的单位经常加班,累的要死要活,根本没时间去学习新技术。如果培训机构只关注培训一门技术收一笔钱的话,对学员长期发展不利。如果在培训机构,缴费学了这门技术,在授课途中能够捎带讲解一些别的技术问题的话,那就太好了。

    4、看是否允许实地考察培训机构中有很多皮包公司,本身没有师资力量,只是一个组织机构,把想要参加培训的学员和希望兼职讲课的一线人员牵线搭桥组合到一起。这样对学员是不负责的。如果实地考察,和工作人员聊聊天,是很容易看出来的。

    大数据培训如何选?

    学员在学习大数据时,首先是选课程,看课程是否专业,是否能够让学员直接就业,这是最核心、最直接的目的。课程体系,最大的优势在于它和企业接轨做的是非常好,可以说是无缝接轨。

    学员第二看就是看老师是不是优秀。用句大白话,就是看老师有没有名。很多人就是冲着名师头衔来的。讲师都在行业是首屈一指,至少十年以上企业实际工作经验,不光是来自于知名IT公司,还有丰富的教学经验。

    第三个优势,就是教学平台的升级。花了很大的心事和投入去做平台升级,学员在上课的时候,可以登录平台,在上面可以看老师的讲义,可以做案例,做经典案例,可以看回放的视频,可以向老师提问题,可以互动等一系列教学活动,都可以通过平台来实现。平台的好处是可以实现教学的标准化和精细化IT学习有时候难免感觉枯燥无味,用“润物细无声”的办法,通过给学员正能量激励,让他们树立信心。请一些成功人士,讲励志成长经过。每个班都配班主任,给学员进行职业规划,充当学员职业顾问。

    在学习大数据的学员无论在学习中,在就业面试上,还是在心理情绪等方面问题,都有大数据培训讲师进行辅导,尽最大努力提升学员的全面素质,让学员可以在学到真正的本事,造福社会的同时,也谋求到属于自己的幸福。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
      零基础,能学会大数据技术吗?大数据培训课程好学吗?
    http://www.duozhishidai.com/article-14924-1.html
    大数据学习为什么要进行大数据培训?
    http://www.duozhishidai.com/article-10093-1.html
    受过大数据培训后,你可以尝试做这些
    http://www.duozhishidai.com/article-4779-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

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  • 大数据培训需要多久

    2018-10-11 17:03:13
    近年来IT行业炽热,特别是大数据相关岗位,就业远景十分壮观...在大数据就业这么火的背景下很多人想要去参加大数据培训,可是大数据培训一般需求多久时间呢?大数据培训时刻长短首要是根据学员根底决定的。关于有jav...

            近年来IT行业炽热,特别是大数据相关岗位,就业远景十分壮观。咱们从各大招聘网站上面能够看出,大数据相关的岗位薪资待遇都十分喜人。而且岗位需求人数多,拥有大数据相关技术基本不愁找不到高薪工作。很多大数据从业者在职期间就会有无数的猎头高薪招聘。在大数据就业这么火的背景下很多人想要去参加大数据培训,可是大数据培训一般需求多久时间呢?大数据培训时刻长短首要是根据学员根底决定的。关于有java的根底的人来说,能够视状况直接越过java阶段的学习,那么学习时刻就能够少一个多月时刻,当然条件是根底足够厚实,假如你仅仅自学了一点java的常识,那么最好仍是要从0开端学大数据。就拿科多大数据训练组织为例,0根底学习大数据开发训练,其中JAVA部分要学习下面四个阶段:

    第一阶段:静态网页根底

    1、学习Web规范化网页制造,必备的HTML符号和特点

    2、学习HTML表格、表单的规划与制造

    3、学习CSS、丰厚HTML网页的款式

    4、经过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局愈加漂亮

    5、温习所有常识、完结项目安置

    第二阶段:JavaSE+JavaWeb

    1、把握JAVASE根底语法

    2、把握JAVASE面向对象运用

    3、把握JAVASEAPI常见操作类运用并灵敏应用

    4、娴熟把握MYSQL数据库的根本操作,SQL句子

    5、娴熟运用JDBC完结数据库的数据操作

    6、把握线程,网络编程,反射根本原理以及运用

    7、项目实战 + 扩大常识:人事办理体系

    第三阶段:前端UI结构

    1、JAVASCRIPT

    2、把握Jquery根本操作和运用

    3、把握注解根本概念和运用

    4、把握版本操控工具运用

    5、把握easyui根本运用

    6、项目实战+扩大常识:项目案例实战POI根本运用和经过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j

    第四阶段:企业级开发结构

    1、娴熟把握spring、spring mvc、mybatis/

    2、了解struts2

    3、了解Shiro、redis等

    4、项目实战:内容办理体系体系、项目办理渠道流程引擎activity,爬虫技能nutch,lucene,webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL

    读写分离

    以上Java课程算计384课时,算计48天!

    假如你是有Java根底的,那就直接越过这个部分,直接从大数据学起,少学习48天。

    大数据训练一般需求多久?

             科多大数据总结:有Java根底的大约需求学习4个月左右,0根底的需求学习5个多月。先不提大数据训练需求多长时间,优异且雄厚的的师资力气才是你最首要考虑的部分。科多大数据训练讲师是国家大数据规范组成员、国家信标委ITSS规范组成员。首要研讨方向包含大数据架构、数据发掘、大数据剖析等范畴。在企业级应用软件、大数据剖析、移动互联网、教育大数据等范畴有近15年的体系规划、研制、办理经验。掌管或参加了阿里巴巴的大规模电商数据发掘项目、支付宝大规模分布式集群性能评测剖析项目和多个交通、物流、教育大数据项意图研讨和规划。确保教育的全体质量与教育水准!           

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  • 很多想加入大数据行业的人都是通过参加大数据培训这种方式,可是大数据培训真的靠谱吗?作为一个在培训行业摸爬滚打很多年的人,目前供职于科多大数据公司,一心致力于将职业培训惠及更多人而努力工作,今天给到大家...

    很多想加入大数据行业的人都是通过参加大数据培训这种方式,可是大数据培训真的靠谱吗?作为一个在培训行业摸爬滚打很多年的人,目前供职于科多大数据公司,一心致力于将职业培训惠及更多人而努力工作,今天给到大家一些负责任的建议,希望对你有用。

    现在不论是大数据培训还是其他的培训,我们都称之为职业技能培训,是以就业为导向的,然而就业这把尺子却是无形的,他没办法量化标准,所以就有培训这个行业实力参差不齐的情况,这个时候就需要大家擦亮眼睛了


    第一,是否需要培训

    如果具备以下三个特质,不需要培训,大家可对照自己的情况来勾选
    A.自学能力必须具备。走IT技术这行,自学能力是必备的,如果连自学能力就欠缺,那建议还是转行吧。
    B.自律性必须很坚韧。必须严格要求自己,不能让懒惰占了上风。
    C.能找到科学合理的学习路线图,能在网上海量的资源甄别好坏,找到顺序。尤其是零基础的,有清晰的知道怎么样循序渐进、有计划有步骤的来安排学习路径。
    具备以上三点,不要培训,培训价格就是2万左右,学成之后,好好的犒劳下自己吧


    第二,培训公司能为你带来什么


    既然花了钱培训了,那肯定是需要提高投入产出比的,先看看钱是否花的值,培训公司能为你带来什么
    A、可以提供一个完善的系统的学习线路图
    B、能提供一个氛围比较好的学习环境,有一群志同道合一起学习的人
    C、能提供一个实时反馈的环境,有老师给予技术支持和指导,甚至有专人监督你学习
    D、能提高学习效率,自学能力弱一点,自律性差一点的人自学学两年年,同等条件下,培训只需要4-6个月,你就当花钱买时间了吧。自己在心底打个小算盘

    举例:小王普通岗位,薪资4K,初级大数据工程师8K,

    小王自学2年,这两年收入9.6万

    小王辞去工作,培训6个月,学费2万, 6月之后,薪资8K

    那这两年的收入是:8k*18个月-20K=12.4万

    (不计算技术岗位经验增长薪资增长幅度,仅以入门薪资计算,华丽转身)
    对照以上两条,确定要培训之后,


    第三,怎么样选择培训机构,尤其是大数据培训机构


    A、不要找专门的培训机构,专门的培训机构,讲师也是很多年的讲师,不能与时俱进,你跟着他也没用,

    B、利用招聘骗来转培训的公司,这种连道德标准都没有的公司,完全不要考虑了,
    C、包就业夸张的公司,就业率100%,什么谁谁谁学了拿一万多两万多的薪资,这种用脚丫子想想都知道,个案不代表全部,没有绝对的事情和概率,所谓包就业,只是利用公司的资源帮你推荐一些就业的渠道,具体能不能去上班,还是要经过严格的考核和面试。
    D、选择管理体系完善的公司,选择有研发团队的公司,选择网络上口碑比较好的公司、选择业务定位精准的公司,比如说有的公司的业务是跟热潮,前端火马上上前端,ios火,马上上,实力有储备么?完全不清楚.

    F、尤其是大数据培训,顾名思义,大数据培训没有数据怎么实施。光有技术还不够,还需要有项目,有数据,这样才能100%情景还原。最好是能有商业项目在后期练练手,就最好不过了,不过这类型公司少之又少,大家要檫亮眼睛甄别

    第四,不能完全依赖培训公司


    即便你交了费,签了就业协议,不代表培训机构能为你解决多么大的问题,说到底,学习还是靠自己,不努力在哪儿都没用
    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

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  • 大数据培训课程安排

    2018-09-26 11:08:44
    大数据发展如火如荼,近年来,许多小伙伴都加入了大数据学习的大军,是自学还是参加专业的大数据培训,成了大家谈论的话题,但重点是,不管是自学大数据技术还是参加大数据培训,都要有一个好的学习方法和科学的...

    大数据发展如火如荼,近年来,许多小伙伴都加入了大数据学习的大军,是自学还是参加专业的大数据培训,成了大家谈论的话题,但重点是,不管是自学大数据技术还是参加大数据培训,都要有一个好的学习方法和科学的大数据学习课程,我今天就把成都科多大数据公司的培训课程分享给大家,希望对学习大数据技术的小伙伴能有所帮助

    上图如果看的不是很清楚,我自己做了一个简单介绍,用通俗易懂的话语讲解给各位

    ps:第一至第四阶段是我将java基础添加上,如果有java基础的伙伴,自动跳到第五阶段从大数据技术开始

    • 第一阶段:静态网页基础(HTML+CSS)
    1. 难易程度:一颗星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):48课时
    3. 主要技术包括:html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
    4. 描述如下:

                               从技术层面来说,该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从

    后期课程层来说,因为我们重点是大数据,但前期需要锻炼编程技术与思维。经

    过我们多年开发和授课的项目经理分析,满足这两点,目前市场上最好理解和掌

    握的技术是J2EE,但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面

    技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。

    • 第二阶段:JavaSE+JavaWeb
    1. 难易程度:两颗星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):264课时
    3. 主要技术包括:java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、

    抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等) 、异常、集合、文件、IO、

    MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)

    JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式

    1. 描述如下:

                 称为Java基础,由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计

    与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段,因为后面所有阶段的都要基于此阶段,也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。

    • 第三阶段:前端框架
    1. 难易程序:两星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):64课时
    3. 主要技术包括:JavaScript、Jquery、注解反射一起使用,XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
    4. 描述如下:

    前两个阶段的基础上化静为动,可以实现让我们网页内容更加的丰富,当然如果从

    市场人员层面来说,有专业的前端设计人员,我们设计本阶段的目标在于前端的技

    术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入

    到本阶段。使学习者更上一层楼。

    • 第四阶段:企业级开发框架
    1. 难易程序:三颗星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):176课时
    3. 主要技术包括:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro 、redis、流程引擎activity, 爬虫技术nutch,lucene,webService CXF、Tomcat集群和热备 、MySQL读写分离
    4. 描述如下:

    如果将整个JAVA课程比作一个糕点店,那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼

    (因为是纯手工-太麻烦),而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。

                         从J2EE开发工程师的任职要求来说,该阶段所用到的技术是必须掌握,而我们所

    授的课程是高于市场(市场上主流三大框架,我们进行七大框架技术传授)、而且

    有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装

    手册等都会进行讲解。

    • 第五阶段: 初识大数据
    1. 难易程度:三颗星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):80课时
    3. 主要技术包括:大数据前篇(什么是大数据,应用场景,如何学习大数据库,虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化,COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
    4. 描述如下:

    该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前

    置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在,大

    数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理

    数据,所以同样,数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。

    (你问我什么是集群?好,我有一大锅饭,我一个人可以吃完,但是要很久,现在我

    叫大家一起吃。一个人的时候叫人,人多了呢? 是不是叫人群啊!)

           那么大数据可以初略的分为: 大数据存储和大数据处理

    所以在这个阶段中呢,我们课程设计了大数据的标准:HADOOP

    呐,大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面,而是

    现在使用最广泛的系统:LINUX。

    • 第六阶段:大数据数据库
    1. 难易程度:四颗星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):88课时
    3. 主要技术包括:Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
    4. 描述如下:

    该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的

    编写程序时间,同时提高读取速度。

    怎么简化呢?在第一阶段中,如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘,自行编写

    MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE,大数据中的数据仓

    库。这里有一个关键字,数据仓库。我知道你要问我,所以我先说,数据仓库呢用

    来做数据挖掘分析的,通常是一个超大的数据中心,存储这些数据的呢,一般为

    ORACLE,DB2,等大型数据库,这些数据库通常用作实时的在线业务。

    总之,要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL,

    学习起来相对简单,而HIVE呢就是这样一种工具,基于大数据的SQL查询工具

    呐,这一阶段呢还包括HBASE,它为大数据里面的数据库。

    纳闷了,不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以

    查询起来相当慢,HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析,

    另一个主查询

    •  第七阶段:实时数据采集
    1. 难易程序:四颗星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):96课时
    3. 主要技术包括:Flume日志采集,KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效,KAFKA全局消息有序,STORM多并发优化
    4. 描述如下:

    前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的,数据处理与分析过后

    的结果是存在一定延时的,通常处理的数据为前一天的数据。

    举例场景:网站防盗链,客户账户异常,实时征信,遇到这些场景基于前一天的数

    据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分

    析。主要包括了:FLUME实时数据采集,采集的来源支持非常广泛,KAFKA数据

    数据接收与发送,STORM实时数据处理,数据处理秒级别

    • 第八阶段:SPARK数据分析
    1. 难易程序:五颗星
    2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力):88课时
    3. 主要技术包括:SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK  ML KMEANS算法,SCALA 隐式转化高级特性
    4. 描述如下:

    同样先说前面的阶段,主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的,包括机器学习,人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品,怎么替代呢? 先说他们的运行机制,HADOOP基于磁盘存储分析,而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂,再形象一点,就像你要坐火车从北京到上海,MR就是绿皮火车,而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的,当然对SCALA支持最好,所以课程中先学习SCALA开发语言。什么?又要学另外一种开发语言?不不不!!!我只说一句话:SCALA是基于JAVA做的。

    总结:在课程的设计方面,市面上的职位要求技术,基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求,而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程,一环扣一环。

    比如从历史数据的存储,分析(HADOOP,HIVE,HBASE),到实时的数据存储(FLUME,KAFKA),分析(STORM,SPARK),这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

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    2018-08-29 09:01:05
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