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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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数据仓库的部署
各个组织之间的数据仓库环境可能会有很大差异。从体系结构的角度来看,部署可以遵循多个路径——如一个企业数据仓库(EDW),一组较小的数据集市,或这两种方法的组合。
EDW包含来自企业操作系统的所有相关数据,并且可能包含一些从外部数据源收集的数据。它是用于BI和分析数据的单个统一存储库,可以在所有部门和业务部门中使用。因此,建立EDW通常是一项艰巨的任务,尤其是在大型企业中。
在EDW架构中,组织还可以在其操作系统和企业数据仓库之间实施运营数据存储(ODS)作为过渡步骤。将运营数据复制到ODS,然后提取并加载到数据仓库中。ODS可以用作尚未经过转换的、无法用于分析的数据的暂存区,同时可以用于运行近实时的查询,这些查询需要较新的业务运营的详细相关数据,而不是数据仓库中可用的数据。
数据集市是小型化的数据仓库,专注于各个业务部门和职能领域。当需要满足部门对BI的特定需求时,组织通常会选择建立数据集市,并且考虑报告功能。数据集市不需要涵盖整个企业的庞大项目,而是更加集中,并且可以更快地提供业务收益。
因此,数据集市的方法使组织可以通过一次处理一个业务的各个部分——而不是构建整体的EDW——以迭代方式开发数据仓库体系架构。企业可以选择部署一个或多个数据集市,具体取决于组织的规模和结构。
然后,决定组合采用这两种方法的组织,可以将不同的数据集市彼此集成以创建虚拟EDW,或以物理方式填充一个EDW。另一种方式是,以EDW开始的组织可以将仓库数据的子集提供给后来建立的数据集市,以此分离业务运营。
本地与云数据仓库
每种可用的数据仓库平台类型都有不同的部署选项:数据库管理系统(DBMS)软件,通常基于关系数据库技术;专门的分析型DBMS;数据仓库设备将必要的硬件和DBMS软件捆绑在一个包装中;云数据仓库。
将云用于数据仓库已成为更可行的选择。有些供应商已经推出了特定于云的数据仓库平台,而且有些较初设定为本地安装的数据仓库数据库,其供应商现在也提供了基于云的版本。此类产品包括组织自己在云中运行的常规数据仓库系统,以及供应商为用户部署和管理的数据仓库即服务(DWaaS)技术。
与其他类型的云系统一样,与本地环境相比,云数据仓库可以减少部署时间,并提供更轻松的可伸缩性和更大的灵活性。还可以节省一定的成本——但这并不能增加,IT经理需要密切关注云中数据仓库的使用,以确保成本较终不会高于预期。同样,数据安全和隐私问题可能是决定是否在本地部署数据仓库的考虑因素。
数据湖与数据仓库
在Hadoop和其他大数据技术出现之后,关于它们是否会替代数据仓库,市场上充满了各种声音。但是在大多数组织中,数据仓库并没有消失。相反,它们和大数据系统通常并存,每种系统都支持不同类型的分析用例。
数据仓库平台通常基于关系DBMS,并包含源自组织的运营和交易处理系统的结构化数据。数据仓库主要由希望运行基于SQL的、基本BI查询的业务分析人员和执行人员,以及希望创建仪表板和报告以向业务用户提供分析信息的BI开发人员访问。
另一方面,大数据系统通常基于非关系技术,例如Hadoop、Spark和NoSQL数据库。它们包含的数据可以是结构化、非结构化或半结构化的,并且可以源自所有类型的内部系统,以及社交网络和其他外部数据源。大数据分析旨在发现模式、关联和类似的见解——例如,根据过去的活动预测未来趋势和客户行为。通常是由数据科学家和统计人员使用Python、R和Scala等语言开发的复杂分析模型完成的。
大数据技术还支持数据湖的概念,数据湖是来自各种来源的原始数据的存储库,可以按原样存储这些数据,然后根据需要对其进行过滤和分析准备。
较后,大数据系统并不能直接替代数据仓库和数据集市。实际上,数据仓库和数据湖之间存在协同作用。例如,可以将在数据湖中收集的结构化数据集移动到数据仓库中,以进行常规的OLAP存储和分析。供应商也已开始将大数据访问集成到数据仓库平台中,从而可以从一个位置访问存储在不同系统中的,不同格式的数据。
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