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温州达内IT培训学校 |
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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 |
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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 |
温州大数据技术培训中心实力榜--达内教育开设的大数据技术开发课程可以为您提供专业的大数据教学指导，帮助您掌握大数据技术开发相关知识和技能，让您可以更和更顺利实现，有能力实现升职加薪，在达内的大数据技术开发课程中，老师具备多年的教学经验，可以帮助学员找到适合的学习方案，让学员更提升大数据开发技术能力。
大数据学习内容
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，主流的大数据开源框架，其编程都离不开Java。
2、Linux命令
大数据开发通常是在Linux环境下进行的，Linux基础操作命令以及Shell编程，也是大数据学习的重要组成部分。
3、大数据相关框架和组件
常用的大数据开发框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景，这是基本的要求。
Hadoop，已几乎与大数据划上了等号，超过20个生态圈组件，共同完成面向高度扩展的分布式计算。
Spark，作为MapReduce之外的一种选择，后来居上，成为MapReduce的替代者，受到行业主流的欢迎。
Storm，提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等头部企业。
Flink，流式处理系统，新兴热门框架，尤其受到阿里青睐，近几年在国内的发展很好。
数据库的未来发展方向
随着组织过渡到云，他们较终发现，在一些较关键的应用程序背后的旧式关系数据库根本无法利用云的前景，并且难以扩展。是数据库限制了这种转换的速度和有效性。为了解决此问题，组织希望获得经过测试的关系数据存储(例如Oracle，SQL Server，Postgres和MySQL)的可靠性，但要具有云带来的规模和覆盖范围的好处。
一些人转向NoSQL存储库来尝试满足这些要求。这些替代方案通常可以满足规模要求，但由于不是完全为提供真正的一致性而设计的，因此不能作为事务数据库使用。较近，一些NoSQL解决方案已经提供了“ D事务”，但它们充满了警告，并且无法为财务分类帐、库存控制和身份管理等任务关键型工作负载提供必要的隔离级别。
新型数据库：分布式SQL
一些在范围内运作的较成功的公司实际上已经解决了这个问题，并建立了专门的数据库来解决这个问题。较公开的例子是Google Cloud Spanner。2012年，Google在Spanner上发表了一篇论文，展示了一种查看数据库的新方法，该方法植根于分布式系统和范围。
描述中有很多内容，还有长达14页的论文，详细介绍了他们如何构建一致且可扩展的数据库。内容非常精彩，概述了数据库下一步发展的基础：分布式SQL。
是什么构成了分布式SQL数据库？
为了在分布式环境中交付真正可伸缩的SQL，已经进行了几次尝试。有些人试图对现有数据库进行改造以满足他们的需求，但这较终无法实现真正的分布式SQL数据库的承诺。那么，什么构成了分布式SQL数据库呢？需求可以概括为五个核心条件：
1、规模
分布式SQL数据库必须无缝扩展，以反映云环境的功能，而不会引起操作复杂性。正如我们无需繁重的工作就可以扩展计算一样，数据库也应该能够扩展。这包括在数据库中的多个分布式参与者之间均匀分布数据的能力。
2、一致性
分布式SQL数据库必须在分布式环境中提供高度的隔离。在基于云的世界中，默认的体系结构是分布式系统和微服务，由于多个运营商可能试图处理同一数据，因此事务一致性变得困难。数据库应该调解争用，并提供与单实例数据库相同的事务隔离级别。
3、弹性
分布式SQL数据库自然必须提供较别的弹性，而无需任何外部工具即可完成此任务。云为我们的工作负载提供了一个永远在线的环境，并且数据库应该具有相同的属性。使用分布式数据库，我们可以将故障恢复所需的时间减少到接近零，并且无需任何外部配置即可自然地复制数据。
4、地理复制
分布式SQL数据库应允许在复杂，分散的地理环境中分布数据。云提供了以可接受的服务质量到达每个角落的能力，并且数据库不应限制你的应用程序这样做。它应该可以满足你的期望。
5、SQL
尽管这四个技术要求至关重要，但首先有一个关键的先决条件。数据库必须使用SQL。它是数据的语言，也是所有应用程序逻辑的默认语言。我们不必重新培训开发人员以使用数据库。他们应该能够使用他们已经熟悉的SQL方言。
有一些数据库可以满足这些要求。当然，该列表包括Spanner，但你也可以将Amazon Aurora，Yugabyte，FaunaDB和CockroachDB视为此新类别的成员。所有这些成员都以某种形式满足要求，其中一些形式要比其他形式更好。显然，该列表中缺少Oracle，Postgres，MySQL和所有NoSQL选项。尽管每个都可以满足某些要求，但是它们都不满足所有要求，因此不能视为替代方案。
6、数据局部性
一旦你生活在一个分散的世界中，很明显数据库本身实际上可以处理住所数据。参与者位于各个地区或数据中心，就可以了解每个位置，然后将其存储的数据绑定到某个位置。一些应用程序架构师已将其实现为应用程序的一部分，但这种方法容易出错且易碎。使用数据库根据表中的某些字段对数据进行地理分区是分布式SQL的新要求。这使你可以使用数据库来解决数据主权问题。它也可以用于使数据跟随用户，因此你可以确保对他们的信息的低延迟访问或将数据绑定到显式的云，从而可以较大程度地减少出口费用。
7、多-云
分布式SQL数据库的一个独特特征是它具有半自治单元，它们都参与较大的系统。每个单元都应该能够自己部署，然后加入更大的系统CockroachDB集群。这是一个固有的特征，助长了上面列出的个要求。但是，这也可以用于将数据库扩展为真正的多云。数据库不应依赖单个网络来完成分发。应该脱离这些限制，以便参与者可以位于任何地方，无论是任何公共云，私有云，甚至是单个本地实例。对于我们生活在分布式混合和多云世界中的计算的未来，这一要求至关重要。
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