世界正从IT时代走向DT时代,未来是大数据的时代,企业最有价值的资产就是数据,你所拥有的数据越多你就越有说话权,因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位,比如CDO(首席数据官)、大数据工程师等,这些职位将成为程序员又一个高薪出路。
大数据工程师就是一群“玩数据”的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的,规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要!
大数据工程师市场需求、薪资一览图
从0基础进阶学习,到年薪30万
十八掌教育创始人,主讲师,java,大数据
毕业于计算机工程专业,先后在软件公司人软件工程师、系统分析师、项目经理、软件架构师,主持开发了大产权交易系统,异构数据 库协同系统、电信资源管理系统、互联网综合性调查等系统,对java技术、数据库技术、互联网应用、远程通信、网络编程、分布式应用、高可用性计算机网络 集群等技术有着丰富的实战经验和深厚的技术功底。曾在传智播客任java技术讲师,主要负责Struts2、Hiberate、spring、Mybatis、webservice、android、Jee框架项目部分的讲解。期间曾受聘北航研究生软件学院特聘android讲师,CSDN华北区高校讲师暑期Android训练营的特聘讲师以及二炮部队javaee事业组持久化化技术外聘唯一技术讲师。曾任驿统金(上海)网络技术有限公司总经理,主导和光大银行总行重点合作的阳光驿站金融结算系统研发和技术。主持并指导团队在阿里公有云上规划、部署hadoop大数据集群,并对用户的金融交易日志进行存储和分析,完成从传统RDMBS数据到大数据集群的移植和升级。现在是北京十八掌网络科技有限公司创始人,主营大数据技术开发和探索,志在打造最具实战性的大数据技术培训。
本部分是基础课程,帮大家进入大数据领域打好java,Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
此课程对于初级程序员来说,可以在短时间内迅速提高开发能力,掌握流行的技术,把握技术的发展脉络。对于中高级程序员来说,本课程可以在短时间内快速提升个人的开发能力及流程设计能力,此刻javaeSe深入浅出讲解。
本教程从基础的MySQL开始介绍,让学员能够从易到难,从Java的数据库的灵活使用。其中分库介绍了,各个数据库的基本独立使用,以及各自的安装和配置。课程中主要是以SQL脚本为基础,带领学员更加牢固的掌握知识点。
本课程通过学习的知识点融会贯通,让以前的知识飞起来,让每个学生掌握java核心内容。 此项目虽然仅仅几句描述,但是知识点运用到极致。
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Hadoop整套大数据课程的基石:其一,分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面;其二是分布式资源管理框架 YARN,是Hadoop 云操作系统(也称数据系统),管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控;分布式并行计算框架 MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。Hadoop 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用,YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编 程,分布式集群的部署管理(包括高可用性HA)必须要掌握的。
听过大数据,必听过hadoop,此部分带领大家了解hadoop的用途,在大数据中的用途,以及快速搭建一个hadoop的实验环境,在本过程中不仅将用到前面的Linux知识,而且会对hadoop的架构有深入的理解,并为你以后架构大数据项目打下坚实基础。
详细剖析HDFS,从知晓原理到开发网盘的项目让大家打好学习大数据的基础,大数据之于分布式,分布式学习从学习分布式文件系统(HDFS)开始。
Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架,也是每个大数据工程师应该熟练掌握的,此处的学习除了老师详细的讲解理论外,会通过大量的案例让大家彻底掌握。
前面带领大家开发了大量的MapReduce程序,此部分将带来大家让开发的程序运行在分布式集群中,并且运行在健壮高可用的集群中。
目前hadoop体系架构中常用的有avro,hive,HBase,Zookeeper,Flume,Kafka等让您了解更多的技术,方便公司
此课程 市场绝无,但是公司用的比较多!根据公司和一些学生反馈增加此课程
Hive是使用sql进行计算的hadoop框架,工作中最常用到的部分,也是面试的重点,此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用,任何细节都将给大家涉及到。数据仓库基础知识
大数据中使用Hbase的案例多的举不胜举,也可凸显大家学习的必要性。即使工作多年的大数据工程师Hbase的优化也是需要好好学习的重点。
Zookeeper在分布式集群(Hadoop生态圈)中的地位越来越突出,对分布式应用的开发也提供了极大便利,这也是这里我们带领大家深入学习 Zookeeper的原因。本课程主要内容包括Zookeeper深入、客户端开发(Java编程,案例开发)、日常运维、Web界面监控。大家这里学好Zookeeper,对后面学习其他技术至关重要。
Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统,目前是Apache下的一个孵化项目,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据。大家学习完此节后不但可以掌握Flume的使用,而且可以进行对于Flume的开发。
Kafka是当下流行的队列,可以说是从数据采集到大数据计算承上启下的重要环节,大家在此部分将会详细学习它的架构,kafka在大家大数据的项目中几乎都会涉及到。
sqoop适用于关系型数据库和HDFS分布式数据系统之间进行数据转换,在企业中,是构建数据仓库的一大工具。
Pig hadoop家族体系之一
本部分学习过后,大家将全面掌握Storm内部机制和原理,通过大量项目实战,让大家拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作一个人搞定!譬如可以一个人搞定淘宝双11大屏幕项目!不光从项目的开发的层次去实现,并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目
目前spark在中国大数据软件行业比较火的一门语言,很多培训机构根本无法吃透里面精髓。
为什么要学习Scala?源于Spark的流行,Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架,采用Scala语言实现,各大公司都在使用Spark:IBM宣布承诺大力推进 Apache Spark项目,并称该项目为:在以数据为主导的,未来十年最为重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台, Scala具有数据处理的天然优势,Scala是未来大数据处理的主流语言
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。启用了内存分布数据集,除 了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark Streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架,基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断 (几秒),以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据
Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。课程包括:Mahout数据挖掘工具 及Hadoop实现推荐系统的综合实战,涉及到MapReduce、Pig和Mahout的综合实战
本课程面向从未接触过数据分析的学员,从最基础的R语法开始讲起,逐步进入到目前各行业流行的各种分析模型。整个课程分为基础和实战两个单元。 基础部分包 括R语法和统计思维两个主题,R语法单元会介绍R语言中的各种特色数据结构,以及如何从外部抓去数据,如何使用包和函数,帮助同学快速通过语法关。统计思维 单元会指导如何用统计学的思想快速的发现数据特点或者模式,并利用R强大的绘图能力做可视化展现。在实战部分选择了回归、聚类、数据降维、关联规则、决策 树这5中最基础的数据分析模型,详细介绍其思想原理,并通过案例讲解R中的实现方案,尤其是详细的介绍了对各种参数和输出结果的解读,让学员真正达到融会 贯通、举一反三的效果。并应用到自己的工作环境中
国内某前三甲著名电商的商品推荐系统,项目又名--“猜你喜欢”。
项目采用MapReduce计算模型结合mahout机器学习实现用户相似度、商品关联度和降维分析等
协同过滤算法。
数据直接来自企业在线系统的生产数据,具有权威性和真实性,数据量在tb级以上。
利用该系统,直接促成商业交易额提升25%。
国内某电视台卫视节目云盘存储系统,基于Hadoop HDFS分布式存储,实现对文件的浏览、上传、下载、删除功能,
系统支持多种文件格式,文件大小支持几十K到几十M,甚至上百M。
视频存储容量为每天10小时有效视频文件,每小时的视频大小为1g(高清视频),每周七天,存储近10年的数据。
总容量评估为 : 10 x 365 x 10 x 1g = 35tb字节数。
基于HDFS的云盘系统可以把独立的服务器磁盘或磁盘阵列统一为有机整体,由Hadoop HDFS全局维护数据的存储与备份,
以存储海量数据,对外部系统提供一致的文件下载服务。
基于HDFS的云盘系统可以将数据冗余存储,保证了数据的安全存储与备份,并使整个存储的水平扩展非常容易。
namenode节点使用QJM实现高可用集群,支持自动+手动两种容灾方式。
为避免工作人员因专业性强导致集群资源分布不均,根据需求设定空间配额和目录配额进行约束管理。
为防止管理员对资源目录进行快速备份和后期恢复工作,支持快照功能,且可以设定快照数量。
为防止管理员操作不当,误删除重要数据,集群支持回收站机制,并设有告警和提示功能。
云盘存储系统支持存储节点的热伸缩,保证数据高可用性。