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上海达内_大数据

达内大数据云计算课程招生简章

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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上海大数据开发培训哪个机构比较好

来源:上海达内IT培训学校时间:2021/7/16 16:31:40 浏览量:51

上海大数据开发培训哪个机构比较好?达内目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、合肥、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等70个大中城市成立了330余家学习中心,拥有员工超过13000人,2016年年培训量已达10万人次。达内集团凭借雄厚的技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队,为学员提供强大的职业竞争力,在用人企业中树立了良好的口碑。

开设课程

达内目前开设Java、Java互联网架构、JAVA大数据、PHP、软件测试、嵌入式、C++、C#、Android、iOS、UID、UED、产品经理、Linux云计算、Python、Web前端、VR、VFX影视视效设计师、CAD、网络运维、网络营销、电商、主办会计、少儿编程、智能机器人编程、编程数学等27大课程体系,为IT企业提供全面的人才服务,并为全行业提供应用型人才。


如何系统学习大数据

随着大数据技术在企业界如火如荼的实践,企业对组建大数据团队的迫切程度也也来越高,对与大数据相关人才的需求也越来越紧迫,那么大数据应该学习哪些知识呢。以下是小编为你整理的如何系统学习大数据

Hadoop

可以说,hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成,hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈,从现在来看,还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。

这一块可以按照一下内容来学习:

1、Hadoop产生背景

2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系

3、国内外Hadoop应用案例介绍

4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

5、分布式系统概述

6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介

分布式文件系统HDFS

HDFS全称 Hadoop Distributed File System

,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,同时能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的,HDFS放宽了一部分POSIX约束。

1、分布式文件系统HDFS简介

2、HDFS的系统组成介绍

3、HDFS的组成部分详解

4、副本存放策略及路由规则

5、NameNode Federation

6、命令行接口

7、Java接口

8、客户端与HDFS的数据流讲解

9、HDFS的可用性(HA)

工欲善其事必先利其器

学习大数据,对电脑的配置建议:i5、i7第六代起(***不是低电压版),内存16G起,安装固态硬盘。

笔记本便携,台式机相同价位配置更好,根据个人需要选择。

大数据相对而言自学门槛较高。网上教程不少,为了尽快学会能在工作中运用的知识和技术,应当如何选择才能避免弯路?

你需要寻找一个以“学以致用”为目标的大数据学习路线图。

外行看热闹内行看门道。一份能指导程序员找到高薪大数据岗位工作的学习路线图,应该是重视基础、强调实战、紧跟企业需求的。

在选定学习路线图的时候,不妨多了解制订学习路线图的学校是不是紧跟技术发展?有没有教学经验?教出来的学生就业状况如何?

有了大数据学习路线图,现在要做的就是按照路线图的顺序寻找教程了,这一步同样需要认真仔细挑选真正高品质的教程,视频、书籍不限。

学习过程中难免遇到疑难,多加几个学习群,跟同好交流探讨,也可以在懈怠的时候互相打气。

实战项目就是检验你学习成果的时候了。经过一段时间的学习,你已经有了经验,项目的寻找难度并不大,这里不再赘述。

大数据处理技术怎么学习

首先我们要学习Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

Java:大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢?***要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,***要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下,有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊,为什么不学习一下,我这里不是说学这些不好,而是说学这些可能会用你很多时间,到后工作中也不常用,我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的,当然你的精力很充足的话,可以学学Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

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