哈尔滨大数据培训

课程说明
课程级别入门级
培训周期一周
上课地址黑龙江省哈尔滨市南岗区王岗大街663号东方国际中心10F
【课程详情】
哈尔滨大数据培训

　　学习内容：Java，JavaEE，linux，MySql数据库，Hadoop，大数据存储，Hive，Oracle  Nosql，Spark，Python，Zookeeper，Kafka，Flume，分布式爬虫。

　　课时：五个月

　　全日制 小班面授

　　上课时间：全日制，周末班

　　上课地址：哈尔滨市南岗区王岗大街663号东方国际中心10F 哈尔滨甲骨文运营中心

　　授课对象：针对初、高中毕业学生、在读大专、本科学生、在职、离职准备转岗人员等人员!



　　学习目标：

　　学习目标：掌握国内外较 新大数据技术和甲骨文大数据核心技术，通过国外较 新的大数据项目阶段实操，通透技术原理并扎实知识技能后，可向数据挖掘工程师、Hadoop研发工程师、大数据架构师、实时计算工程师、数据分析师、大数据产品经理、Java大数据工程师、数据可视化工程师等方向多方位发展，拥有更广阔的职业选择空间。



　　任职岗位和薪资

　　发展方向：大数据架构师，大数据开发工程师，数据分析师，大数据产品经理，大数据研发工程师，数据库及大数据高级开发

　　据数据统计，大数据工程师薪酬**其他职位，工作1年后通常会成为月薪10K以上的*工程师或项目经理。在甲骨文华育兴业，应届毕业生培训完平均就业薪资10K左右，优秀的大数据学员可达15K-20K以上。



　　行业优势：

　　大数据作为时下较火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。大数据解决方案在整个企业的价值增值链中发挥着至关重要的决定性作用，并且已经给新兴互联网企业(如电子商务、搜索引擎、社交网络、互联网营销等)、银行金融企业、高端装备制造企业等带来了巨大的商业机遇。随着大数据时代的来临，大数据相应的职位也应运而生。



　　课程内容：

　　* 一阶段 JAVA SE基础

编程语言基础

Java简介

进制之间的转换

Java  基本数据类型

分支，循环，数组

面向对象

面向对向编程与面向过程编程的区别

方向的定义，实现，形参和实参的区别，方法的参数传递机制

构造方法，包

访问修饰符public,protected,private,final,static,abstract

掌握Java封装、继承和多态等面向对象设计方法和编程方法

类和类之间的关系（继承，组合，聚合，关联，依赖）  

四种内部类的实现方式

面向接口编程

中级知识

泛型、枚举、可变参数、增强的  for 循环、静态导入,自动拆装包等

Java   Annotation （使用系统内置 Annotation  、自定义

Annotation、Annotation 的继承等）

Java  多线程机制详解（锁、synchronized 关键字、sleep(）

方法、wait(）方法、notify(） 、notifyAll(）方法的意义与联系）

Java  I/O 编程（装饰模式详解）,字节流，字符流，高级流详解

Java  网络编程基础知识（Socket，ServerSocket、URL、URLConnection 等）

集合框架基础Collection,List,Set,Map接口

ArrayList,Vector,LinkedList,HashSet,迭代器Iterator的使用HashMap,Hashtable,Comparator,Comparable的区别及使用Stack,Queue,,TreeSet,TreeMap

深入分析  Java 集合源代码，同时结合数据结构的知识

加深对  Java Collection 的理解

高级知识

递归的应用常用设计模式

（工厂方法模式、观察者模式、策略模式、装饰模式、模板方法模式、单例模式、代理模式、责任链模式等的原理与应用）

序列化与反序列化

正则表达式的应用Java 动态代理与反射机制

类加载与执行机制

JVM  内存管理（内存空间、内存分配、内存回收）

linux

Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程

Linux基础命令用户和权限管理、软件包安装

磁盘管理，日志管理，进程管理，服务管理，任务计划、ssh远程管理，rsync远程同步，selinux、常见故障排除、基本网络配置

dhcp服务，pxe网络装机、samba服务,vsfptd服务,apache服务、Tomcat服务

Shell的作用及分类、Bash的常用功能、设置和使用Shell变量、编写Shell脚本、条件测试的应用、使用if条件语句、for、while循环语句、for、while循环语句、函数使用

MySql数据库

mysql数据库的安装及配置

深入讲解sql语句

高级查询,表连接,子查询,集体查询,递归查询,函数查询,行变列等

掌握事务的用法及特性数据库建模，PowerDesinger

数据库建模工具的使用,数据库备份"

　　*二阶段 hadoop基础

Hadoop基础

大数据背景介绍，Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce  体系结构

Hadoop  的集群结构 Hadoop 伪分布的详细安装步骤

通过命令行和浏览器观察hadoop Hadoop源码分析

集群分布式Hadoop系统安装,集群远程作业提交与执行

大数据存储--分布式文件系统HDFS

HDFS的基本特征与架构,HDF可靠性的设计实现,HDFS文件系统操作命令，HDFS底层工作原理HDFS datanode,namenode详解,Hdfs shellHDFS中数据流的读写、HDFS的HA机制、HDFS的Federation机制、文件压缩、文件序列化

MapReduce并行编程框架

MapReduce基本编程模型和框架

Mapreduce四个阶段介绍

MapReduce类型与格式

Hadoop  MapReduce基本构架与工作过程

Hadoop  MapRedure主要组件与编程接口InputFormat,InputSplit,RecordReader,Mapper,combiner,Partitioner,Sort等任务执行与作业调度

YARN平台架构

MapReduce高级开发

数据仓库Hive

Hive基本概念、Hive数据类型和文件编码、HiveQL:数据定义与数据操作、HiveQL：查询、视图和索引、Hive内置函数和UDF

 

　　*三阶段 大数据分析

Hbase

HBase的作用和功能特点，HBase的  数据模型

HBase的基本架构与数据存储方法HBase的基本组成结构

HBaseRegion,Region  Server，HBase的安装与操作

HBase的编程接口，HBase读写操作和特性，Hbase 树形表设计，  Hbase 一对多 和 多对多 表设计，Hbase表级优化，Hbase  读写数据优化

Oracle  Nosql

Oracle  NoSQL数据库概论

安装和配置节点,配置和部署KVStore,调整KVStore

安全配置Oracle NoSQL数据库安装故障排除

硬件故障修复

设置存储参数

优化KVStore

监视器综述

备份和恢复

管理AVRO架构

"离线分析之-交互式计算框架Spark"

Spark简介、生态系统、Spark架构、Spark集群安装与部署、Spark开发环境配置、Spark应用案例编程、弹性分布式数据集、Spark工作机制

Spark  I/O机制、Spark通信模块、Lineage机制、Shuffler机制、Spark SQL运行架构、Spark SQL应用案例、Spark Streaming实时流、GraphX图计算、MLlib体验

离线分析之-Python

介绍Python以及特点,Python的安装

Python基本操作（注释、逻辑、字符串使用等）Python数据结构（元组、列表、字典）Python常见内建函数, 更多Python函数及使用常见技巧,异常 Python函数的参数讲解,Python模块的导入,  Python中的类与继承

在线分析-分布式协调系统Zookeeper

安装、运行ZooKeeper、ZooKeeper实例、Zookeeper选举机制、Zookeeper服务、使用ZooKeeper构建应用

在线分析-实时计算框架Storm

实时流计算Storm、核心组件、Storm特性、Storm应用于什么场景、使用Storm、核心概念和数据流模型、Storm使用综合案例

在线分析-消息订阅分发系统Kafka

Kafka介绍、Kafka原理与架构、Kafka使用场景、Kafka的核心概念、Kafka安装与部署、Kafka文件消费者案例

在线分析-海量日志采集系统Flume

Flume简介、Flume安装、Flume内部原理、Source、Channel、Sink、Flume应用案例

常用工具

Web  crawler的工作原理，优秀的分布式爬虫框架Nutch的讲解及使用

基于python的爬虫框架scrapy

使用DataX 进行异构的数据库/文件系统之间高速交换数据，实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换

环境要求

一阶段只需要使用学生自己的笔记本即可

二三阶段需要在各中心组建大数据实验室，并组建有线局域网；学生通过局域网连接大数据服务器

　　华育兴业技术优势：

　　作为数据市场的**成员甲骨文的核心优势是技术的良好，大数据领域甲骨文把这一优势继续延续，不止在大数据存储、数据清洗、数据分析和数据计算，甲骨文在大数据生态圈的每一个部分都有自己成熟的商业产品。这些产品得益于甲骨文大数据的良好思想和技术。甲骨文大数据技术将多年的数据技术优势**的传承下来，并不断**大数据技术发展的方向。

　　华育兴业教学优势：

　　甲骨文华育兴业在大数据方面的教育优势体现在，甲骨文在中国教育的投入已经积累了多年的经验，这次在大数据方面结合大数据领域的技术优势形成了完整的大数据教育课程体系和教学资源。这些资源由甲骨文国外大数据** 尖的技术人才和教育*联合完成，再由甲骨文中国目前唯 一的大数据运营商甲骨文华育兴业中国区运营中心结合中国高校教育实际情况进行本地化。不仅拥有世界 良好的大数据技术，而且提供甲骨文大数据真实的国内外商业项目案例供学生进行学习分析。甲骨文确保全套的教学资源在**是统一的。并且甲骨文华育兴业还提供大数据教育云服务把Oracle在**为各个行业提供的大数据解决方案进行整理和转化，为师生提供真实场景的、基于行业标准的项目案例。

　　如今的你们正站在大数据的风口上，甲骨文华育兴业携15年教育经验，并依托甲骨文大数据的良好思想和技术，以及项目经验，为当今大学生和希望转型的技术人才提供全套的教学资源，带你冲上云霄，遨游在大数据的天空里!



　　学习环境确保：

　　甲骨文华育兴业各地学习中心建设了专业的教学、实训中心，利用云计算技术打造云教育平台，在云教育平台上部署实验环境、教学资源和实训资源，可以满足课堂教学、上机实验、综合实训等不同教学场景的需求。

　　与教学资源库中的案例无缝对接，实训平台为学生提供的虚拟机完全按照教学资源库的案例要求的实验环境制作可以让学生所看、所学、所做均保持一致;

　　实现SaaS级服务，学员*安装系统、数据库等与实验无关的操作，可专注于课程要求实验点和技术点，大大降低学生实训难度真实企业级实训环境，取材于真实项目，经过脱敏呈现在学生面前;实验结果可量化，由于没有环境部署，版本差异等干扰，试验结果更加可量化可评测。

　　甲骨文华育兴业确保学生接触到国外较 新的大数据项目，结合国内大数据领域的案例，让学生在实习实践之前就达到** 尖大数据企业的人才技术要求。



　　服务介绍：

　　文化渗透点滴：使学员感受企业文化，融入团队氛围，懂得团队协作和沟通表达方式，将教育的温度渗透到每个人的心里

　　比赛较出实力：定期举办项目比赛，调动学员学习与创新的激情，充分激发学员能力水平，提高学员斗志与自信心

　　不允许任何人掉队：IT界的黄埔军校不是说说而已，近五个月的严格管理，讲师和班主任定期分析每位学员学习近况，并严格跟进，紧张的学习氛围下，不允许任何一位同学掉队

　　锻炼你的能力：素质拓展训练、**级演说家等，使学员多方位发展

　　许你未来职业确保：名企内推，四重就业确保体系，终身猎头服务



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