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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 |
温州达内大数据培训机构学费贵不贵--达内时代科技集团成人类课程方向:Java企业级应用软件工程师、Java互联网架构软件工程师、Java大数据工程师、Web前端开发工程师、网络运维与网络安全、Linux云计算工程师、Python 人工智能软件工程师、国际嵌入式软件工程师、C++国际软件工程师、PHP/web.3.0互联网工程师、国际软件测试工程师、Android软件工程师、IOS软件工程师、.NET软件工程师、全链路UI设计师、商业插画、商业视觉设计课程、产品级UED交互设计师、全栈式CAD设计师、产品经理、VR开发工程师、VR次世代模型师、网络营销师、新电商运营官、企业级影视视效、人力资源经理人课程、总账会计课程
随着大数据技术的发展,数据搜集、分析和处理能力以及基于数据作出的决策将成为关注的重点,并在军事情报侦察、作战指挥、后勤保障、赛博空间等诸多领域推广应用。
(一)大数据技术在军事情报领域应用现代战争是信息主导的战争,强化军事情报信息的获取能力是提升基于信息系统的体系作战能力的重要抓手。对海量的军事情报数据分析,一直是军事情报侦察能力的短板,而大数据技术正好能够帮助突破这一瓶颈。大数据搜集、分析和处理,可以极大提高军事情报信息优势和侦察预警能力。利用大数据对军事情报信息进行处理,理论耗时可达到秒级,处理速度呈指数级跃升;对来自多渠道的军事情报信息进行自动分类、整理、分析和反馈,从大量相关或看似不相关的、秘密或公开的信息中挖掘出有关目标对象的高价值军事情报;提高指挥员对多个战场空间情报的发现和深度认知能力,准确把握敌方指挥员的思维规律,预测对手的作战行动、战场态势的发展变化等复杂问题;开发联合数据管理和处理环境,将情报传感器数据和软件算法综合起来,提高战场数据采集和资源管理系统的适用性,不断扩展作战任务空间。
(二)大数据技术在作战指挥领域应用随着大数据技术在作战指挥领域的广泛运用,开启了“从数据到决策”的指挥新模式。从C4ISR系统的“获取-传输-处理-分发”全信息流程,到大数据系统的“采集-传输-分析-运用”全数据流程,利用全数据流程的应用缩短情报分析处理时间,从情报处理捕获、辅助支持决策、动态协调控制等方面实现作战流程与数据流程的同频共振,加快战场信息传输和流转,从而优化情报-决策-控制的作战指挥周期,提升反应和指挥能力,实现“发现即摧毁”的作战目标。运用大数据技术对多来源数据进行关联分析,可以准确研判战场态势、破除“战场迷雾”,显着增强指挥员的判断力和敏锐性。利用大数据技术,通过敌情、我情和战场环境等数据的实时融合处理和可视化展示,帮助指挥员实时准确掌控战场态势,作出决策、调整部署,赢得筹划决策的速度优势;基于实时在线大数据分析,指挥员能够规划任务、精细计算兵力火力、下达作战指令,从而动态调控部队行动、准确评估作战效果。军事训练、演习乃至抢险救灾、反恐维稳、安保警戒等非战争军事行动,都能够获取武器精良、弹药效能、反应速度、行动能力、保障水平等较原始的大量作战数据信息,实现作战决策正确、指挥控制、火力打击联合准确、支援保障及时顺畅的目标。在大数据环境下,信息系统无缝链接,作战指挥结构可由“树状”变为“网状”,为精简作战指挥结构、实现扁平化指挥提供了物质基础。基于大数据高度共享的数据池,将各类数据融合在一起,增加获取信息的一致性。统一的网络基础设施、一致的数据结构和数据交换标准,增加战场各作战单元、各要素之间有效互联互通互操作,为形成一体化联合作战体系创造条件。
(三)大数据技术在战场保障领域应用大数据技术在战场保障领域的应用,有助于提高装备物资保障的效率,形成灵活、自助式的报告和分析能力。运用大数据,可以大幅提高战场数据实时融合效率,让战场保障分析人员在更短的时间内通过各种渠道搜集数据,再对汇总的数据进行分析,较后确定有效的战场保障方案。例如,为帮助解决武器装备维修保障中出现的难题,制定各种大数据技术解决方案,预判武器装备中哪些零部件何时何种情况下会出现故障、需要修理,在零部件出现故障前向维修技师发出预警,告知维修技师将其拆除,而且拆下的位置非常方便维修技师修理和更换零部件,这样就能确保库存零部件得到较合理的使用。
(四)大数据技术在赛博空间领域应用大数据技术在赛博空间的典型应用,为集中管理海量信息资源提供的分析、融合方法和手段。对网电作战的本质特性进行创新研究,支持主导网电战场空间所需的基础性战略的发展,构建实时创建、模拟、评估和控制网电战场空间的原型系统。分布式计算环境用于支持数拍字节数据的摄取、关联和可视化,而赛博态势感知分析能力是部署的一组分析工具、摄取码和数据结构,提供整个防御性赛博空间运行的统一态势感知。没有大数据技术的支撑,要实时测量和可视化总结数据巨大、结构复杂的赛博空间,是不可能完成的任务。面对大数据蓬勃发展的态势,美军敏锐地嗅到了该领域军事应用的前景。早在2010年,美国动态研究公司与陆军合作开发的构建基于云计算环境的智能系统“求雨者”就已部署到了阿富汗战场。2012年3月美国公布了《大数据研究发展计划》,倡议联合国防部在内的6个政府部门和机构,共同推动大数据收集、存储、管理、分析技术的发展,通过提高美国从大数据中提取知识和观点的能力,掌握间战略竞争的信息霸权。加快开发和有效使用大数据,已成为直接影响战争胜负的战略工程。因此,必须加快推进大数据在战场上的应用,及时追踪世界强国的大数据技术研发进展,认真分析国内外大数据发展现状和趋势,制定加快推进大数据技术在战场上的应用,突破一系列关键技术,提高军事数据信息的获取、存储、处理和分析能力,才能在未来战争较量中立于不败之地。
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