大数据时代先行者率先升职

大数据已成战略 企业高薪揽才缺口加大

大数据战略已成为十三五期间的重中之重，各行业纷纷抢招大数据人才。大数据分析显示，未来3~5年，我国大数据人才缺口超过150万

同时，全国大数据岗位月平均工资13770元，大数据核心语言hadoop岗位17540元，远高于其他岗位。毫无疑问，先进入者必将率先实现人生增值！

唯有金刚钻 敢揽瓷器活

业内一家有大数据的培训机构 

合作名企保高薪不少机构仅在Java课程上拼凑大数据内容，只能培养仅会使用工具的 "无脑" 程序员。幻维培训机构：独有大数据智能建模的精品课程业内持平。

你关心的问题 幻维都能帮你解决从入学到上课，再到顺利，一站式服务到底。你只负责学习，其他的事情放心交给我们

全程大数据实战涨薪

阶段项目推动实力提升 大数据见证每一步涨薪

随着近年来网络及上网设备的普及，越来越多的人们参与到互联网中，对于互联网服务的提供者来说，大数据量的处理是其非常头疼的问题，并且随着日益激烈的竞争，数据价值越来越为企业所重视，从现有数据分析出用户习惯，根据用户习惯推送个性化服务已经成为了互联网服务提供者的标配。

在这个大背景下，越来越多的培训机构进入了大数据培训领域，俗话说“林子大了什么鸟都有”，培训也是一样，干的人多了自然 就有了好坏之分。对于幻维来说，幻维一直秉承着“教育回归本质”的教学理念，集结老师，用心授课，依托自身的大数据优势开始了幻维大数据的培训之路。

幻维教育课程大纲全面升级

企业授课　真实项目实训　打造双高人才

从大数据初级、大数据基础、大数据中级到大数据，每一阶段项目驱动，用立体培训打造企业急需行业高薪、人才。

阶段:（、二周）

大数据运维之Linux基础，本部分是基础课程，在大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。

第二阶段：（第三周到第六周）

大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通，本课程是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较常用的框架。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。

第三阶段：（第七周到第九周）

大数据开发核心技术 - 大数据仓库Hive，hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

第四阶段：（第十周）

大数据协作框架 - Sqoop/Flume/Oozie，Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到关系型数据库中。

第五阶段：（第十一周到第十二周）

大数据Web开发框架 - 大数据WEB 工具Hue，Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。

第六阶段：（第十三周到第十四周）

大数据核心开发技术 - 分布式数据库HBase从入门到精通，HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

第七阶段：（第十五周到第十七周）

Spark技术实战之基础篇 -Scala语言从入门到精通，Spark是当前流行的开源大数据内存计算框架，采用Scala语言实现，这一核心是将Spark嵌入IBM业内持平的分析和商务平台，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。

第八阶段：（第十八周到第二十周）

大数据核心开发技术 - 内存计算框架Spark精讲，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。

第九阶段：（第二十一周到第二十二周）

大数据核心开发技术 - Spark深入剖析，本课程中，会基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark，cala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优，并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。

第十阶段：（第二十三周）

大数据核心开发技术 - 内存计算框架Spark精讲，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。

第十一阶段：（第二十三周到第二十四周）

项目实战阶段,大数据高薪面试剖析.