职业瓶颈期,专家为何建议转型大数据?

就业机会越来越多

未来3-5年,大数据人才需求缺口将达到230万人

月薪远高于普通开发

大数据行业起薪突破26万每年,且没有上限

高标准、全行业、高性能的真项目

  • 全行业

    14大业务场景
    覆盖领跑行业

  • 高标准

    “亿元级”研发投入
    大厂项目标准

  • 高性能

    PB级数据处理
    秒级数据响应

  • 真场景

    数据结构真实
    业务模型完整

  • 快更新

    热门项目更新
    前沿技术更新

  • 严保障

    12项评审流程
    4项验收标准

「 校验大数据项目含金量的五大标准 」
  • 真实、丰富业务场景

    业务指标>40个
    业务主题>56个

  • 技术方案完整落地

    丰富的课程项目

  • 大规模数据处理架构

    项目架构支撑TB级
    数据存储、处理

  • 大数据项目全流程落地

    涵盖采集、数仓、分析
    调度、部署、BI等全流程

  • 离线、实时架构全面覆盖

    项目包含真实场景离线
    离线、实时架构全面覆盖

  • 数据采集

    多渠道采集
    峰值100万条/秒

  • 流计算引擎

    低延迟性
    吞吐量百万笔/秒

  • 安全性

    高容错性
    高可用性

  • ETL加工

    TB级离线数据处理

  • 应用查询

    亿级数据关联查询
    秒级数据响应

业务分析
  • 业务需求

    大屏实时监控
    预警监控

  • 业务大类

    个股行情
    指数行情
    板块行情

  • 业务明细

    分时行情
    秒级行情
    历史行情

  • 关键业务

    涨跌幅行情
    成交量对比行情
    国内指数
    板块指数
    K线行情
    分时列表行情
    个股涨跌行情

  • 业务目标

    采集效率快
    指数行情
    存储空间大
    查询响应快
    易扩展
    容错性高

业务模型
  • 信息库

    就业市场调研+分析,获取技术前沿方向

  • 海量数据集

    收集各大厂商、各种业务场景下的真实数据,助力数据开发课程快速更新

  • 课题研究库

    提出前沿热门技术课题,深入原理剖析+技术攻坚

  • 研发人才库

    来自IBM、JD、百度、当贝一线数据开发大牛

  • 解决方案库

    基于数据开发主流技术,研发解决方案,应对数字化转型各种场景下的新挑战

  • 项目库

    基于热门行业、领先技术以及真实海量数据集,联合人才库大牛顾问团,研发大厂级深度项目

「 大数据项目12项评审流程 」
「 大数据项目4项验收标准 」
  • 项目开发验收

    功能实现

    业务流程

    UI/UE实现

    代码质量

    接口/性能

  • 课程质量验收

    技术应用合理性

    技术前沿性

    技术深度

    课程衔接合理性

    引导式教学应用程度

  • 研发效率验收

    进度

    成本

    变更频率

  • 用户验收

    课程导入吸引度

    授课语言感染力

    课程趣味性

    教学结果

    课程吸收度

业务之下220+技术点支撑

  • 采集

    Sqoop
    Canal
    Ogg
    Flume
    Socket
    DataX
    Logstash
    FileBeat
    Kettle
    Nifi
  • 储存

    MongoDB
    Apache Druid
    ClickHouse
    Kudu
    Redis
    HBase
    Oracle
    S3
    RedShift
    HDFS
    Kakfa
    Solr
    Elasticsearch
  • 计算

    Hive
    Flink Stream
    Flink DataSet
    Flink SQL
    Flink CEP
    Spark Core
    Spark SQL
    Structured
    Streaming
    Spark Streaming
    Spark GraphX
    Spark MLLib
    Kylin
    Impala
    Phoenix
    Presto
  • 平台

    Cloudera Manager
    Oozie
    Docker
    Azkaban
    DolphinScheduler
    Spring Boot
    Spring Cloud
    YARN
    Kerberos
    Zabbix
    Prometheus
  • 工具

    DataGrip
    Kafka Tools
    Eagle
    Hue
    Git
    Snappy
    Parquet
    Sequence
    Avro
    ProtoBuf
    Lombook
    Swagger
    Asynchronous IO
    Thrift
  • 可视化

    FineReport
    FineBl
    Superset
    ECharts
    Zeppelin
    Baidu Map
    GaoDe Map
    Kibana
    Grafana

“真实战”流程及标准

  • 1、项目启动

    确定项目方向、目标需求调研、市场调研设计产品原型

  • 2、业务需求

    需求分析需求变更业务评审

  • 3、设计阶段

    前端界面设计表模型设计接口文档设计需求详细设计技术调研、选型

  • 4、开发阶段

    制定代码开发规范表模型设计规范业务开发流程业务拆解小组开发代码提交单元测试Bug修改打包部署编写部署文档

  • 5、测试阶段

    联调测试Bug提交问题单跟踪编写测试用例功能测试性能测试产出测试报告

  • 6、项目上线

    投产交付运维维护

课程优势亮点

  • 课程技术体系全覆盖

    本套课程包含了EB级架构设计架构底层技术体系、EB级架构设计数据分布式采集体系、数据中间件技术体系、数据存储技术体系、数据处理技术体系、OLAP生态体系、稳健架构设计体系、集群调度管理体系、数据挖掘体系、项目架构设计体系课程,包含了大数据技术体系全部内容。

  • 大数据岗位全覆盖

    本套课程设计覆盖互联网大厂全部岗位,涵盖从技术小白到大数据架构全部技术、课程包含大数据各类数据采集、数据缓存、数据存储、数仓构建、数据处理、数据挖掘、数据可视化、技术对比选型、平台开发、技术组件的二开、质量监控平台开发、源码深度解读等技术方面,技术覆盖大数据全部岗位。

  • 对标互联网架构师课程设计

    本套课程中不仅面向零基础小白,同时也适合工作多年的大数据开发人员技术提升,课程内容既有深度又有广度,针对每个技术点都有完整的理论知识体系及生产场景实战案例分析,技术原理源码级讲解,企业级项目架构设计方式及代码级讲解,基于互联网大厂案例驱动教学,在通向大数据架构师的道路上助你一臂之力。

  • 一对一技术路线规划

    根据每位学员在工作学习中掌握的技能点不同、公司内部使用的技术不同、学习提升目的不同,我们针对不同技术层次的同学设置一对一的技术路线规划,只为找到针对个人最适合、最高效、最特色的学习步骤,通过一对一技术路线规划最优学习路径,来达到升职涨薪的最终目的。

  • 一对一问题答疑

    在学习过程中同学难免遇到各种问题,在学习中遇到的各种问题都可以直接找到授课老师进行一对一问题答疑,对症下药,直到解决问题为止。此外,在工作中遇到的各种技术问题,也可以直接找到对应的老师来进行技术指导,可谓“一次学习,售后终生”,解决同学学习到职场中遇到的各种问题。

  • 贴心助教陪伴学习

    如果你担心自己不能持之以恒学习,不用担心,我们安排了班主任贴心督学、指导,并且还有vip学员答疑群,资深老师群内专业解答,班级同学互相讨论,学习不再是孤军奋战!

大数据课程标准为什么要培训成为高级数据开发工程师?

大数据课程大纲

阶段 周次 主要学习方向
第一阶段
Linux和高并发阶段
正式班
第01周
计算机组成原理、Linux 系统安装使用
Linux初级命令、Linux的文件系统
Linux文本操作及权限操作、Linux的三剑客
Linux文本分析、Linux的网络与时间
Linux进程管理
LVS-DNAT-DR-TUN 调度算法
Linux安装管理(rpm,yum)
Linux的Shell编程
Nginx原理与配置
Nginx反向代理与负载均衡
Zookeeper背景与介绍与环境及安装
Zookeeper源语命令操作与元数据信息的意义
第二阶段
Hadoop生态体系阶段
正式班
第02周
算法资源与大数据思维
Hadoop分布式文件系统架构
HDFS数据安全与传输流程
搭建高可用分布式集群
HDFS3.x高可用与联邦机制
HDFS3.x的新特性、Window访问HDFS
MapReduce体系结构
MapReduce算法思想
MapReduce源码剖析
MapReduce案例:天气数据统计
正式班
第03周
MapReduce案例:好友推荐系统
MapReduce案例:PageRank
MapReduce案例:豆瓣电影250
MapReduce案例:TF-IDF
数据仓库基础
Hive架构与搭建
Hive查询访问
Hive DDL和数据分区分桶
Hive DML
Hive执行原理与优化
第三阶段
电商日志分析
正式班
第04周
Hbase架构与数据存储模型
Hbase表结构
Hbase 读写数据流程与存储数据结构LSM树
Hbase standalone模式安装
Hbase 完全分布式安装与Hbase 高可用
Hbase搭建注意与Hbase基本命令
项目:电商日志维度分析基本介绍
项目:电商日志业务分析
项目:电商数据来源与日志收集
项目:电商数据流程图
项目:电商项目数据采集项目配置
项目:电商项目MapReduce实现数据清洗
正式班
第05周
项目:电商项目数据库表设计理念
项目:电商项目活跃用户TopN开发和运行
项目:项目总结
项目:数据处理流程
Flume简介和Flume安装
Flume使用和知识拓展
DataX概览和安装
DataX使用和DataX-Web
Azkaban架构和部署
Azkaban的集群搭建和实战
第四阶段
企业常用中间件
正式班
第06周
索引、分词器和ElasticSearch数据存储结构
ElasticSearch基本命令和插件安装、JavaAPI
基于zookeeper 的分布式协调案例
Kafka 分布式消息系统介绍
Kafka 应用场景
Kafka 生产消息原理
Kafka Topic、partition 原理
Kafka 集群搭建/Kafka 命令使用
KafkaTopic更改、删除
API操作Kafka
redis发展史与特点
安装redis及使用命令行客户端
redis 的常见数据类型
如何使用java访问redis
redis 的事务(transaction)
redis优化
redis的 sentinel高可用
redis3.x集群安装配置
第五阶段
Spark计算框架体系阶段
正式班
第07周
scala语言六大特性
Scala下载安装
Scala环境配置
IDEA 开发Scala 配置
Scala 数据类型与类型推断机制
Scala 类和对象/Scala 循环、判断
Scala 基本语法
Scala 函数及应用(匿名函数、高阶函数等)
Scala Array 操作
Scala可变数组操作
Scala 可变列表操作
Scala 中Set、Map、元组操作及要点
Scala 样例类
Scala trait特征特质
Scala伴生类
Scala 伴生对象
Scala 模式匹配
Scala actor通信模型
Spark 技术介绍/Spark 技术站详解
Spark 演变历史/Spark 与MR的区别
Spark 运行模式介绍
Spark 集群搭建/Spark 配置选项详解
Spark 原理简介
Spark RDD弹性分布式数据集
Spark map算子使用
Spark flatMap算子使用
Spark filter、sample算子使用
Spark count、foreach算子使用
正式班
第08周
持久化数据级别分类
持久化算子cache使用
Cache 要点注意事项
持久化算子persist使用
持久化算子Checkpoint
Checkpoint 执行流程
Checkpoint 注意事项
standalone集群的搭建
standalone集群部署模式的任务提交操作
spark on yarn部署(集群模式)
yarn模式下的客户端以及集群提交任务
yarn模式下历史日志服务部署
转换算子join union
转换算子mapPartitions distinct
触发算子foreachPartition
spark术语解析以及宽窄依赖
stage概念
宽窄依赖切割原理
管道pipeline计算模式测试
资源调度以及任务调度流程解析
spark资源申请粒度
推测执行机制
转换算子mapPartitionsWithIndex repartition
coalesce与repartition区别详解
groupByKey与reduceByKey算子区别详解countByKey与countByValue等算子解析
spark应用程序常用工具类编写
spark pv,uv案例、二次排序案例、分组取topN案例
spark-submit任务提交命令参数详解
sparkShell相关操作
历史日志服务以及webUI操作解析
第六阶段
Spark计算框架体系阶段
正式班
第09周
spark的MasterHA配置
共享变量之累加器以及广播变量
sparkShuffle分类及差异解析
sparkshuffle参数调优
sparkshuffle的文件寻址
spark的内存管理
spark集群启动源码解析
spark Master角色源码(通信处理,应用注册等)
spark初始化部分源码解析
spark schedule源码解析
spark core篇复习回顾
spark sql篇展望
sparkSql核心操作对象dataSet
sparkSql底层架构以及谓词下推等概念介绍
idea构建项目sparkSql读取json格式数据
idea构建项目sparkSql读取非json格式数据
sparkSql动态创建schema信息
sparkSql读取mysql和读取parquet
sparkSql读取Hive数据
序列化问题
udf以及udaf函数的编写
开窗函数的使用
正式班
第10周
sparkStreaming介绍
sparkSteaming模型图解
receiver模式存在的问题
实时处理socket连接数据
准实时处理微批处理的概念及注意点
foreachRDD算子注意事项
transform算子注意事项
updateStateByKey算子注意事项
window窗口操作及优化手段
sparkStreaming和kafka0.8的receiver模式
sparkStreaming和kafka0.8的direct模式
sparkStreaming实际开发任务处理参数调优
webUI以及反压机制的介绍
kylin的背景介绍/kylin的应用场景
kylin的部署方式/kylin安装部署
KyLin和Hive/KyLin和hbase
kylin事实表/kylin维度表
正式班
第11周
项目:车流量项目简介
项目:车流量项目数据模拟
项目:车流量卡口状态监控图
项目:车流量项目自定义累加器
项目:车流量项目行车轨迹
项目:车流量项目卡口下的行车轨迹
项目:车流量项目集群规模估算
项目:车流量项目道路转化率
项目:车流量项目实时拥堵业务
项目:车流量项目的总结
第七阶段
Flink实时计算系统阶段
正式班
第12周
Flink简介
Flink架构组成
Flink 开发环境配置
Flink 批次处理和流式处理案例
虚拟key的操作方式
daaSource的创建方式
transformation 操作符介绍
sink 操作符使用以及灵活使用addSink
Flink集群部署角色介绍
Flink on Yarn部署方式(两种)
Flink并行度解析
Flink窗口分类使用
Flink时间类型以及水印
waterMark整体介绍及定义方式
Flink广播变量和累加器的使用
Checkpoint的开启与设置
状态后端存储
savepoint的使用以及和checkpoint的区别
操作链的使用方式
taskSlots的原理
historyserver日志服务的配置
kafka连接器的使用与整合
第八阶段
CDH+OIZE+HUE+IMPALA
正式班
第13周
cloudera manager框架原理
纯手工安装cloudera manager
cloudera manager部署CDH
cloudera manager管理主机
cloudera manager管理集群、管理服务
cloudera manager管理实例、管理配置
cloudera manager管理监控、管理资源
cloudera manager service图表使用
cloudera manager service图表创建
cloudera manager service的 dashboard
Hue 介绍
Hue 安装
Hue 的HIVE管理与使用
Hue 的Oozie 管理与使用
Hue 的metadata管理与使用
Hue 的用户管理与使用
Impala介绍/内存计算与 MR,SPARK 计算的比较
impala框架角色讲解/impala的安装
impala的命令行使用/impala的命令参数详解
Oozie 框架角色原理
Oozie 的xml 配置文件
Oozie 的job 配置文件
numpy安装/numpy基础
矩阵的创建/矩阵的属性
矩阵的常用函数
矩阵的迭代/矩阵的形状操作
第九阶段
机器学习和算法体系阶段
正式班
第14周
线性回归算法原理
多元线性回归算法
贝叶斯分类算法
KNN分类算法
Kmeans算法、Kmeans++算法
TF-IDF算法
逻辑回归分类算法
决策树算法
随机森林算法
推荐系统原理
正式班
第15周
项目:推荐系统解决的问题和价值
项目:推荐系统的架构和场景分析
项目:推荐系统的埋点和离线召回
项目:协同过滤和推荐系统的在线召回
项目:推荐系统数据准备和离线任务(一)
项目:推荐系统数据准备和离线任务(二)
项目:推荐系统机器学习算法GBDT+LR
项目:推荐系统机器学习算法XGBOOST和pmml部署
项目:推荐系统算法之神经网络
项目:推荐系统深度学习算法之wide&deep
正式班
第16周
项目:推荐系统ab框架和评估
项目:推荐项目日志收集和指标分析
项目:游戏数据分析项目介绍
项目:游戏数据分析数据结构和数据生成
项目:数仓建模理论和数据ETL
项目:游戏数据渠道指标分析
项目:游戏数据分析用户活跃留存指标分析
项目:游戏数据用户付费指标分析
简历项目撰写方法介绍
简历项目撰写样例分析