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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 |
IT培训选达内,19年专业IT培训机构,美国上市集团,开设IT培训班Java、python、大数据、linux、UI、会计等IT培训,泛IT培训和非IT培训共2课程、室内设计师、PHP工程师、平面++工程师、SEM竞价师、SEO优化师、社会化媒体运营师、电商运营师等课程为一体的IT培训机构。
对于刚接触大数据分析岗位的人来说,他们对大数据的定义概念都不了解,到底大数据分析的是什么、大数据分析了之后能得到什么、在学习大数据分析的时候应该把握怎样的线路路径、应该朝着哪个方向去发展才能获得更好的提升,以上这些就是大多数初次接触大数据分析人士较容易遇到的问题。
其实大数据分析没有大家所想象的那么难,从笼统的角度出发去理解,大数据分析师的日常工作包含数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、统计数据、可视化结论获得这几个方面,只要在以上流程中的每个阶段将不同体系和软件运用起来就能进一步展开分析,得到较终的结论。
,数据采集,数据采集一般来说会通过系统的埋点代码产生的原始日志来获得,可以利用flume监控接收这些分散的日志,将分散日志做聚合采集,如此就能得到对应的、可以被分析的数据。
第二,数据的清洗,初次获得的大数据是千奇百怪的,比如说有一些数据它是脏数据,也就是异常的数据值,有一些数据字段是多余的,根本就不需要用到这些数据来做分析,为了节省后期的存储空间应该将这些无效数据剔除掉。还有一些数据它会包含敏感的字眼,需要做脱敏处理,比如说像用户的姓名,一般来说只要保留他的姓、他的名字后两位应该用星号来替代,如此才算是完成了数据清洗的全流程。
第三,数据的存储,清洗后的数据可以直接放到hive,也就是数据仓库内部做存储。当然了,除了有hive这样的存储软件之外,还有像kafka存储软件,如果本身对数据的分析实时性要求比较高,将它放在kafka里面会更好一些。
第四,数据的分析和统计,数据分析算是数据从业流的下游,消费者是来自于上游的数据,你需要从日志记录中统计出各种各样的报表,简单的报表可以用sql软件来进行统计,复杂的报表就需要用到spark或者storm做统计的分析。
第五,数据可视化,简单来说就是用数据的表格、数据图等这些能让人直观感受到的方式呈现出数据结果,得到了结果之后就算是这一次分析的完结。顺带说一下,大数据分析所有的工作都是为了得到这个结果,这个结果如果跟实际情况一致的话就可以利用这一个结论为后期城市建设、企业KPI设定、员工管理提供帮助。
总的来说,大数据分析师的工作内容并不复杂,初学者可能确实要摸索一段时间,但如果是已经在这个工作岗位上做了三五年的人,往往只需要按照流程做不同时间点的鼠标点击,到了这个阶段就点击这个软件,到了下一个阶段就点击下一个软件,如此就能机械化展开有效分析,从业难度并不算特别大。
对于刚接触大数据分析岗位的人来说,他们对大数据的定义概念都不了解,到底大数据分析的是什么、大数据分析了之后能得到什么、在学习大数据分析的时候应该把握怎样的线路路径、应该朝着哪个方向去发展才能获得更好的提升,以上这些就是大多数初次接触大数据分析人士较容易遇到的问题。
其实大数据分析没有大家所想象的那么难,从笼统的角度出发去理解,大数据分析师的日常工作包含数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、统计数据、可视化结论获得这几个方面,只要在以上流程中的每个阶段将不同体系和软件运用起来就能进一步展开分析,得到较终的结论。
,数据采集,数据采集一般来说会通过系统的埋点代码产生的原始日志来获得,可以利用flume监控接收这些分散的日志,将分散日志做聚合采集,如此就能得到对应的、可以被分析的数据。
第二,数据的清洗,初次获得的大数据是千奇百怪的,比如说有一些数据它是脏数据,也就是异常的数据值,有一些数据字段是多余的,根本就不需要用到这些数据来做分析,为了节省后期的存储空间应该将这些无效数据剔除掉。还有一些数据它会包含敏感的字眼,需要做脱敏处理,比如说像用户的姓名,一般来说只要保留他的姓、他的名字后两位应该用星号来替代,如此才算是完成了数据清洗的全流程。
第三,数据的存储,清洗后的数据可以直接放到hive,也就是数据仓库内部做存储。当然了,除了有hive这样的存储软件之外,还有像kafka存储软件,如果本身对数据的分析实时性要求比较高,将它放在kafka里面会更好一些。
第四,数据的分析和统计,数据分析算是数据从业流的下游,消费者是来自于上游的数据,你需要从日志记录中统计出各种各样的报表,简单的报表可以用sql软件来进行统计,复杂的报表就需要用到spark或者storm做统计的分析。
第五,数据可视化,简单来说就是用数据的表格、数据图等这些能让人直观感受到的方式呈现出数据结果,得到了结果之后就算是这一次分析的完结。顺带说一下,大数据分析所有的工作都是为了得到这个结果,这个结果如果跟实际情况一致的话就可以利用这一个结论为后期城市建设、企业KPI设定、员工管理提供帮助。
总的来说,大数据分析师的工作内容并不复杂,初学者可能确实要摸索一段时间,但如果是已经在这个工作岗位上做了三五年的人,往往只需要按照流程做不同时间点的鼠标点击,到了这个阶段就点击这个软件,到了下一个阶段就点击下一个软件,如此就能机械化展开有效分析,从业难度并不算特别大。
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