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实战讲师
课程主题 | 课程内容 | 课程目标 |
阶段(Java基础) | ||
Java语言的特性 | 静态导入、自动封箱拆箱、可变参数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理回 | 掌握Java语言的特性 |
Java多线程 | 多线程加强、线程池、Thread Local | 掌握Java线程池技术,掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制 |
XML |
Dom解析、Sax解析、Pull解析 Schema |
基于Xml的解析与维护 |
Web | Html,Css,Js | 掌握简单的Html,Css,Js的编写 |
实训项目一:易买网项目 | ||
第二阶段(Web阶段,易买网项目贯穿) | ||
JAVAWEB前端技术 |
项目介绍、项目开发流程 Html、CSS、JS |
了解真实项目开发流程 掌握前端开发基本技术 |
JAVAWEB基础技术 |
Tomcat、HTTP协议、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定义标签 MVC、JAVAWEB三层架构 软件分层、耦合、解耦 AJAX |
掌握JAVAWEB基础知识 深入理解软件分层思想 AJAX实现异步刷新 |
JAVAWEB技术 |
Filter、Listener 文件上传、下载 在线支付 |
过滤器、监听器及常见应用场景 文件上传、下载 在线支付功能实现 aa |
JAVAWEB框架加强 |
面向切面编程 通过注解控制事务 java基础加强、框架加强 |
JAVA特性 熟悉常见设计模式 通过模拟实现框架功能,为后续学习SSH打基础 |
实训项目二:国际物流项目 | ||
第三阶段(Struts,Hibernate,Spring,SSH项目贯穿) | ||
Struts2 |
分析Servlet缺点,进行重构 Struts.xml配置文件 ValueStack Ognl表达式 属性驱动、模型驱动、拦截器、文件上传、token机制等 |
掌握Struts2在项目开发时用到的各种知识点,能够应用 该框架熟练的开发 |
Hibernate | ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API详细的分析、对象的三种状态、关联关系、检索、优化、缓存机制 | 熟练掌握利用Hibernate框架完成项目的开发,深入理解ORMapping的概念,深入理解缓存机制 |
Spring | IOC、DI、动态代理模式、AOP、基于Spring的数据库编程、Spring的声明式事务处理,Struts2与Hibernate与Spring的整合 | 深入理解SpringIOC、DI在软件架构中的作用,深入理解SpringAOP的实现机制和应用场景,Struts2的特性(对象工厂、静态注入、插件机制、ThreadLocal针对ActionContext的封装、Struts2的核心流程、结果集架构)、深入理 解SSH整合的原理 |
JQuery | JQuery常见选择器的应用 | 利用JQuery控制Web界面 |
JS | JS面向对象的特征 | 对象、原型、闭包、JQuery内部结构解析等 |
Maven |
Maven的概念、使用、原理、 Module的概念、仓库 |
能用Maven搭建项目环境 熟练使用Maven的依赖和继承机制 |
SSH项目:国际物流 | 项目背景、系统USE CASE图、系统功能结构图、系统框架图、国际物流核心业务货运管理、购销合同业务、购销合同下货物、出口报运单、装箱单、委托书、发票、财务统计、海量数据导出、出口报运、装箱业务、Shiro安全框架、工作流Activiti5 |
掌握画USECASE图、系统结构图、系统框架图。 面试能顺畅讲述国际物流核心业务,包括:购销合同、出口报运、装箱、委托、发票、财务。 了解大型数据库设计思路,及数据库在设计上如何优化。 熟练实现合同、货物、附件两级主从结构。 熟练POI制式表单应用。 熟练应用Shiro安全框架。 熟练应用工作流Activiti5实现货运管理流程控制。 |
实训项目三:易买电商项目 | ||
第四阶段(SpringMVC,Mybaties,SSM项目贯穿) | ||
SpringMVC | 模拟SpringMVC的核心部件写一个例子、核心分发器、处理器映射、适配器、控制器、注解开发实例、标签机制、拦截器机制、AJAX与JSON调用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件,理解SpringMVC的架构原理,利用SpringMVC开发项目 |
MyBaties | CRUD操作、SqlSessionFactory对象、SqlSession对象、集合参数、动态SQL语句、代码优化、Mapper的接口、关联关系、缓存机制、拦截器、MyEclipse插件的使用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件,理解SpringMVC的架构原理,利用SpringMVC开发项目 |
SSM项目(易买电商) | 项目需求讲解、环境的搭建、后台系统实现、前台系统搭建、内容管理实现、Redis缓存解决前台访问性能问题、单点登录、异步订单系统处理、Lucene与Solor实现文件的检索、ActivityMQ实现消息的异步通信、MySQL的数据库的读写分离、分布式环境的部署和实施 | 了解电商项目的需求分析,掌握用pom.xml文件构建项目,实现电商项目的前台的内容管理、菜单管理、购物等。掌握Redis缓存如何提供性能、利用Solor做全文检索、利用ActivityMQ的异步机制把缓存中的改动同步到 各个环节、掌握MySQL的主从复制和读写分离。利用lvs,keepalived,nginx,tomcat搭建高并发的web环境 |
实训项目四:电信项目 | ||
第五阶段(分布式、高并发、集群、电信项目贯穿) | ||
网络编程 | Socket、Io、Nio、Mina、RPC技术、多线程、线程池 | 把电信项目的部分环节利用mina、RPC技术实现 |
数据仓库 |
数据仓库基础知识 ETL MySQL的导入工具、分表,分区、读写分离、存储过程级多维分析 |
掌握数据仓库的知识内容,这是云计算分析的基础 |
分布式缓存 | 学习MemoryCache与Redis两种缓存 | 掌握两种缓存的原理、以及操作 |
Zookeeper | Zookeeper的选举、数据的同步、Zookeeper的部署、Follow与Leader | 了解Zookeeper的选举算法、同步机制、掌握Zookeeper的集群的搭建 |
集群 | Keepalived的Loadblancing机制、Nginex反向代理服务器、Tomcat集群、Lvs | 利用Lvs、Keepalived、Nginx、Tomcat搭建高并发、分布式的Web服务器 |
SOA | Rest风格的服务架构、基于Rest风格的WebService的使用、dubbo服务框架的使用 | 利用服务性框架使得系统的耦合性更弱,扩展性更强 |
云计算 | 云计算的概念、Iaas、 Paas、Saas的理解、虚拟化的概念 | 理解云计算 |
电信项目 | 把上面所学的知识点全部结合起来做电信行业的日志分析系统 | 通过项目掌握MySQL的集群、读写分离、优化、掌握Mina框架的通信机制、掌握Zookeeper的高可用机制、利用MySql掌握数据仓库的概念、利用分布式缓存提高系统的性能 |
实训项目五:电信项目 | ||
第六阶段(Hadoop,Spark,电信项目贯穿) | ||
Hadoop的分布式文件系统HDFS | HDFS的概念、HDFS的API的应用、NameNode与SecondaryNameNode与DataNode的原理与通信机制、数据块Block的概念、NameNode的文档目录树、NameNode与DataNode的关联 | Hadoop伪分布式的搭建、利用HDFS的API对分布式文件系统进行操作、掌握NameNode与SecondaryNameNode的通信原理、掌握NameNode与DataNode的通信原理 |
Hadoop的计算框架MapReduce | 利用MapReducer的计算框架实现电信日志的分析、深入理解Shuffle机制、FileOutPutFormat、FileInPutFormat | 熟练Map、Reducer、Sort、Partition的编程、深入理解Shuffle机制、深入理解OutPutFormat与InputFormat、基于Hadoop的对象序列化机制 |
Hadoop的资源管理与资源调度 Yarn框架 |
深入理解MapReducer的通信机制:利用Yarn的资源管理和资源调度机制。理解进程ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等进程的作用 | 深入理解Yarn的资源管理与资源调度机制。掌握整个MapReducer的计算流程和资源调度流程 |
HBase | 搭建NOSQL数据库HBase的集群、利用Zookeeper做HBase的HA机制 | 掌握HBase的集群的的搭建 |
HIVE | 数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、Hive集群、客户端简介、 HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、数据类型、外部表和分区表、表的操作与CLI客户端演示、数据导入与CLI客户端演示、查询数据与CLI 客户端演示、数据的连接与CLI客户端演示、用户自定义函数(UDF)的开发与演示 | 利用HIVE做日志分析的查询 |
Spark | Spark介绍:Spark应用场景、Scala编程语言、Scala编程、Spark集群部署等 | 利用Spark流式编程做日志的分析 |
电信项目 | 把第四阶段的电信项目用Hadoop与Spark实现 | 熟练应用Hadoop的MapReducer,Hive与Spark |
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大数据对政府城市管理的帮助
1.大数据应用于城市规划
城市的不断发展催生了不同的功能区域,如文教、商业和住宅区等。准确掌握这些区域的分布对制定合理的城市规划有着极其重要的意义。由于一个区域的功能并不是单一的,如在科学文教区里仍然有饭店和商业设施的存在,一个区域需要由一个功能的分布来表达(如70%的功能为商业,20%的功能为住宅,剩余的为教育)。另一方面,一个区域的主要功能是文教,但也不代表该区域的任何一个地点都服务于文教。因此,给定一种功能,我们希望知道它的核心区域所在。
以北京市通州和顺义的职住比(职业人数与居住人数比)来举例:作为北京的“睡城”,通州给人的印象往往是“遍地楼盘”“上班族天天候鸟式往返”;而顺义区依托首都机场周边的工业区,带来大量就业机会,看起来似乎通州的职住比要远低于顺义。然而,数据却显示,两个地方的职住比几乎持平。因此,有了大数据,规划者和决策者可以避免很多“印象流”的误区。
2.大数据应用于城市应急管理
大数据在应急管理中的应用方式分为两部分:大数据技术和大数据思维。大数据技术既包括诸如数据仓库、数据集市和数据可视化等旧技术,也包括云存储和云计算等新技术;而大数据思维则是从海量数据中发现问题,用全样本的思维来思考问题,形成了模糊化、相关性和整体化的考虑方式。大数据技术与思维相互融合和作用,共同形成了大数据的应用,并对包括应急管理在内的很多公共管理领域产生了巨大影响。
以疾病预防为例:大数据的使用可以将用户的每日数据输入到医疗数据系统,通过对匹配病原情况的数据筛查,可以准确的找到感染群体、规模、特征,同时可以调去处置方法,达到应急管理的重要目标。
3.大数据应用于城市环境保护
大数据分析重要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出独有特点,通过建立评估和预测预报模型,预测未来发展趋势;而大数据的虚拟化特征,还将大大降低环境管理风险,能够在管理调整尚未展开之前就给出相关答案,让管理措施做到有的放矢。
以管理污染源企业为例:通过大数据技术,可以实现污染源企业的锁定。在污染源的生命周期过程中,每个节点所需要的每一类数据,都可以进行搜集分析,形成基于污染源管理的数据资源分布可视图。就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,使得环保部门的管理者可以更直观地面对污染源企业。
4.大数据应用于犯罪预警
随着智能电话和电脑网络的普及,犯罪嫌疑人活动会产生大量在线信息,通过对收集到的海量的、模糊的、不完整的案件信息中的涉案人员信息、涉案物品信息、旅馆业信息、航班信息、车辆信息等,进行分析、挖掘,发现案件属性与犯罪人员属性的关联规则,进而找到犯罪的规律、特点,对预防、打击犯罪,保障城市公共安全具有重要的理论意义和现实意义。
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特色的教学模式,铸就行业品质,多元化课程,实战教学,与企业无缝对接
实战教学,大型企业项目全流程实战,与企业无缝对接;
技术,课程每三个月一更新,紧跟时下前沿技术;
百万教学设备,云主机,Mac,暴风眼镜,HTCvive等教学设施,掌握工作经验;
分级教学,每年有近10万人选择达内,所以我们有实力做到分级辅导;
豪华团,各大领域,总监级实战讲师亲授,8师指导1学员;
一学多证,学历证书,行业证书一网打尽;
TTS9.0学习平台,线上线下联合教学,保障学习质量;
0元试学,22大课程,7天0元试学;
多重就业保障,缔造一站式人才输送平台
1、可先就业后付款:上市公司保障,可先就业后付款,学费0压力
2、名企定制:近12万家合作企业专属内部就业通道,推荐就业
3、名企招聘会:每周百家企业到校定向招聘,每季度举办1-2次大型专享招聘会
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