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呼市达内IT教育学校 |
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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 |
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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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据相关部门统计，大数据以及关领域在2023年将达到103亿美元以上。我们已经是数字世界中活跃的分子。有数据表明，在2021年，平均每个人会产生1.7兆亿字节数据。
我们来看一下，大数据如何日以继日的影响组织和机构，以及它给这个世界带来的影响。有以下5个关键趋势将在2021年显现：
一、增强数据分析已经成为主流
如果你留意过大数据相关领域，相信已经知道数字化与增强数据分析的趋势。
一个主流挑战是大数据市场正在不断增长。如何应对现有的海量数据。有数据表示我们有250亿字节数据，且我们每天都会立生高达463EB的数据。未来5年后，数据将是现在的185倍。
数据集合变得如何之大，处理和解释它是现在的一项重大挑战。
增强分析通过使用机器学习与人工智能技术，对数据进行自动化准备、清洗、共享以及分析数据，并解决问题。
做过数据分析的开发者应该知道，这本质是将海量数据转换拆分为小颗粒度并可分析的数据集合。
增强分析将在2021年正式成为主流技术趋势，到2025年，增强数据分析市场的复合年增长率（CAGR）将会达31.2%。
Gartner数据表示，在即将到来的2021年，增强分析将成为商业智能（BI）的流驱动力量。
二、大数据与区块链技术的结合
近期，比特币以及相关数字加密货币的崛起，一些人对加密货币以及区块链产生了新的兴趣。
我们将加密货币独立来看，亦可以从大数据如何受益的角度来看待：大数据将随着加密意识以及采用率的提高而上升，因此将促进大数据和区块链技术的大联姻。
大数据与区块链技术的结合将确保：
1、网络架构将难以被篡改，因此大数据是安全的；
2、更的数据结构，使分析和理解数据成为更多可能。
从本质上来讲，区块链与大数据的结合将使数据变得易于阅读，又更加安全，原来很多数据的安全噩梦将一去不复返。
三、增加对图表的关注
据Gartner的说法，知识图谱做为新兴技术趋势之一，它可以弥合人与机器之间的鸿沟。
数据集的不断扩大，这些数据也变得越来越难以分析和理解，这就是知识图谱的价值所在。
知识图谱是将对象、概念和事件彼此关联笔描述的集合，这些描述通过链接和语义元数据方法，为创建数据提供更良好的上下文体系，这样可以更方便的分析、集成、共享和统一数据。
在资源描述框架（RDF)中，知识图提供了一个框加，可以方便地表示各种类型的数据，并具有互操作性和标准化。
根据Dataversity定义，知识图谱包括：
1、帮助捕获很多不同概念的数据资产；
2、协调捕获数据并标准化数据分类；
3、通过统一捕获数据来显示关系。
概括来说，使用知识图谱可以简化大数据的分析和使用，帮助开发考得捕获大量不同的数据集，使其协调一致，并以一种易于理解的方式呈现。
四、大数据推动健康革命
一场由大数据推动的健康革命即将到来，在新的一年里，我们将看到它开始发挥实际之价值。
在卫生技术不断进步的同时，由今年的新冠肺炎的大流行，需要更多的技术手段来解决健康这一课题。
大数据由此也越来越多地被用来解决健康相关问题的解决方法，人们也欣喜的看到这些努力正在变成积极的成果。
近，Google的深度学习项目Deepmind的重大技术飞跃，预计它将对医疗健康行业进行彻底变革。
通过Deepminnd的AlphaFold项目，它能够解决生物学的挑战：它成功地从蛋白质氨基酸序列中，确定了蛋白质的三维形状。它解决了一个50余年的生物学难题，比科学家预想的解决方案提早了几十年，而且超过了其它一百多个研发小组。
此项突破意味着医学的突破性进展，可能会给药物制造带来突破性解决方案，包括对人类疾病比如癌症、痴呆、传染病等，将不再是难治之症。
五、气候变化将更加依赖于大数据
气候变化一直被列为巨界头号待解决难题之一，联合国在2020年已经将其列为头号之挑战。
气候变化的行动与这些行动产生的经济利益存在着紧密关系，虽然之前相关方面也采取了部分行动，但在2021年，人们将更加注重利用数据来应对气候变化。
大数据分析可用来实时收集数据，一方面可以了解对气候变化的反应，也可以了解气候相关行动所引发的讨论，从而更好更容易地应对气候变化。
另外，一些投资者与消费者，对自己所使用的商品了解不多，人们也不知道哪些商品会对气候变化产生何种影响，通过大数据分析，关注气候变化的人们会对自己选择的商品做出更正确的决策。
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