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深圳兄弟连教育 |
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凝聚11年研发成果 浓缩成5个月实战课程
助力职场"薪"生涯
学习内容
第 一阶段 大数据入门基础课程
1.JavaSE 2.MySQL 3.JDBC 4.Linux 5.shell 6.HTML 7.CSS 8.JavaScript 9.JSP 10.Servlet
第二阶段 大数据Hadoop基础
1.大数据概论 2.Hadoop框架 3.HDFS分布式文件系统 4.MapReduce计算模型 5.全真实训项目
第三阶段 大数据离线分析
1.Hive数据仓库 2.Sqoop ETL工具 3.Azkaban工作流引擎 4.Ooize 5.Impala 6.全真实训项目
第四阶段 大数据实时计算
1.Zookeeper分布式协调系统 2.HBase分布式数据库 3.Redis数据库 4.mogDB数据库 5.Kudu列式存储系统 6.Storm实时数据处理平台 7.Kafka分布式发布订阅消息系统 8.Flume海量日志采集系统 9.全真实训综合项目
第五阶段 企业级实战项目
1.Hadoop基础实战项目2. 大数据离线实战项目3. 大数据实时全真项目 4. Spark阶段项目
课程优势
1.来自主流高校和企业的骨灰级授课
2.根据企业需求设计课程，并且定期更新，引入主流框架
3.根据学员的不同时期采用不同等级的项目标准和流程
4.总监级开发亲自带你做企业级项目，而不是培训项目
5.上百万的开发服务器，可实时感受分布式开发和云计算等
6.16小时老师全程陪伴，不怕学不会……
7.线上线下结合，可以无缝衔接……
8.学员管理以人为本，不忘初心，致力培养眼界高/技术牛/做人好的职场员工
随着互联网的发展，大数据也在逐渐彰显出自己的优势特点，那么关于大数据的处理流程，你是否了解?下面我们就一起看看大数据的处理流程。
，数据采集
定义：利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
特点和挑战：并发系数高。
使用的产品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且这些产品的特点各不相同。
第二，统计分析
定义：将海量的来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库 或者分布式存储集群，利用分布式技术来对存储于其内的集中的海量数据 进行普通的查询和分类汇总等，以此满足大多数常见的分析需求。
特点和挑战：导入数据量大，查询涉及的数据量大，查询请求多。
使用的产品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle
Exadata，除Hadoop以做离线分析为主之外，其他产品可做实时分析。
第三，挖掘数据
定义：基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足别的数据分析需求。
特点和挑战：算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。
使用的产品：R，Hadoop Mahout
Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 项目旨在协助 RDBMS 与 Hadoop 之间进行的大数据交流。用户可以在 Sqoop
的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 (如HBase和Hive)中;同时也可以把数据从 Hadoop
系统里抽取并导出到关系型数据库里。除了这些主要的功能外，Sqoop 也提供了一些诸如查看数据库表等实用的小工具。理论上，Sqoop 支持任何一款支持 JDBC 规范的数据库，如 DB2、MySQL 等。Sqoop 还能够将 DB2 数据库的数据导入到 HDFS 上，并保存为多种文件类型。常见的有定界文本类型，Avro 二进制类型以及 Sequence Files 类型。
Sqoop中一大亮点就是可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS。Sqoop架构非常简单，其整合了Hive、Hbase和Oozie，通过map-reduce任务来传输数据，从而提供并发特性和容错。
简单说，Sqoop就是一个转换工具，用于在关系型数据库与HDFS之间进行数据转换。强大功能见下图：
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