内容介绍:
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基础入门篇
课程介绍:
打好基础对职业发展非常重要,切忌只学不动手,需多实践。学习抓重点,Hadoop项目源码是用Java语言编写,而且分布式服务器多数是Linux操作系统,所以Java基础与Linux基础是必须掌握的技能。对大数据对企业的的价值,整体的架构要有宏观认识,不能过于局限。做大数据也离不开关系数据,Oracle可以学习了解。
课程目录:
【重点课程】大数据的Java基础 14课
【重点课程】大数据的linux基础 21课
【重点课程】大数据的统计学基础 15课
【重点课程】Hadoop数据分析平台 17课
【知识补充】Hadoop2.X大数据平台视频教程 14课
【知识补充】Oracle职业直通车 26课
中级进阶篇
课程介绍:
Hadoop工程师不仅仅是会hadoop,这只是基础技术层面的必不可少的工具。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储 MapReduce提供了对数据的计算。学习Flume、Storm、Spark、Python等技术会为您在解决实际问题时办法更多,更有效率。Redis与Mongodb是通过非关系数据存储减缓关系数据库压力,提高访问性能,同时也会产生海量数据,建议了解。
课程目录:
【重点课程】大数据的Flume日志收集利器 12课
【重点课程】大数据平台Storm入门到精通 15课
【重点课程】大数据平台Spark入门与精通 10课
【重点课程】Zookeeper入门到精通 8课
【知识补充】Redis技术详解 26课
【知识补充】Mongodb技术详解 17课
【知识补充】Storm大数据开发视频教程 8课
【随用随学】Python网络程序开发 12课
高级实战篇
课程介绍:
hadoop只是基础技术层面的必不可少的工具。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。数据仓库、数据挖掘等技术是整合数据并使数据产生价值的技术,建议学习了解。
课程目录:
【重点课程】Hadoop源码解析与开发实战 43课
【重点课程】大数据HBase源码解析与开发实战 26课
【重点课程】大数据Hive源码解析与开发实战 24课
【重点课程】大数据Hadoop数据挖掘实战教程 6课
【知识补充】Mahout入门与项目实战 20课
【随用随学】Storm的集群搭建实战 8课
【知识补充】Storm流计算之项目篇 3课
【重点课程】Storm应用实战视频教程 18课
【重点课程】MySQL数据库运维 15课
参考复习篇
课程介绍:
参考复习篇的课程重点在于知识补充,里面也有非常棒的Hadoop视频课程,为了避免之前学习过程中有难于理解的部分,可以换个老师来学,不同老师给予不同方式的讲解,加深理解。同时这里通过电商的案例讲解了数据仓库的知识理论与实践,对大数据应用层面会有很大的帮助,hadoop更多是在海量数据的存储与提取层面的技术,因为你做大数据,不就是为了让其产生价值么。
课程目录:
【重点课程】点击流数据仓库介绍 金哥 2课
【重点课程】云帆大数据视频教程 67课
【重点课程】深入浅出Hive企业级架构优化 7课
【知识补充】hadoop视频教程vip会员全套 20课
【知识补充】深入浅出大数据挖掘技术培训教程 5课
【知识补充】Hadoop大数据零基础实战培训教程 30课
【学习工具】Hadoop学习配套工具包
【参考资料】Hadoop精选学习资料
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