课程大纲：

大数据开发一共几个流程，大概概括起来有：

收集、清洗、数仓（建模）、OLAP、可视化

收集一般的技术是：Kafka、Flume、高性能HTTP开发（可能）、Avro协议（可能）、Thrift协议（可能）。

清洗：Spark、HiveSQL/SparkSQL、MapReduce（已经过时）

存储：HDFS、Alluxio（分布式内存存储）、Redis（高速缓存）、mongoDB（文档型数据库）...

流式计算：Spark Streaming / Storm

数仓建模：Hive、MongoDB、HBaseOLAP：MySQL（常用），PostgreSQL （GreenPlum） MyCAT（小众）

数据可视化： echarts.js hicharts.js d3.js

课程设置：大数据入门（介绍当前流行大数据技术、数据技术原理）、Linux大数据必备、CM&CDH Hadoop的Cloudera版、Scala编程语言、Hadoop HDFS分布式存储、HBase分布式存储、Hadoop MapReduce分布式计算、Hive数据挖掘、Spark分布式技算

课程培训定位:科多致力于培养具有实操能力、入职既上手的技术人才。扎实的Java技术功底为未来在大数据领域的发展和深入做好准备

课程培训定位:科多致力于培养具有实操能力、入职既上手的技术人才。扎实的Java技术功底为未来在大数据领域的发展和深入做好准备

就业前景方向:Java、大数据岗位自由选择，培养“实战、实操、实用”的技术人才。