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内容介绍：
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 百度网盘下载地址：
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发表于 2017-6-10 19:01:39
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