大數據進行數據的基礎性分析、集成系統、專家系統、機器學習及深度學習,包括自然語言處理 、語音識別、人機交互等
基于大數據Spark的特征選取,人臉特征的分類模式,同時是機器學習CV方向的一個重要應用。
大數據分析—>數據清洗、AI—>機器學習及深度學習、人機交互
大數據計算框架—>Spark技術、Storm實時計算
國家大力推動實施
大數據發展戰略
行業政策環境良好
2019年
中國大數據市場產值
將突破8000億元
未來中國基礎性
數據分析人才
缺口將達1400萬
大數據人才荒
待遇高規格
行業月均22690元
85%以上學員為
本科及985.211學歷人群
66%以上學員低于25歲
入職百度、阿里、騰
訊、滴滴、螞蟻金服等企業
好程序員旨在培養學員編程能力、解決問題能力和自學能力,
掌握Java、sql、hadoop、spark、kafka、數據倉庫、數據治理、
元數據相關知識,具備Java核心編程技術、精通sql技能、
具備分布式存儲、分布式處理框架、離線數據處理、流式數據處理、
數據倉庫構建、任務調度、機器學習等相關技能。
airflow | × | × | × | × | × |
neo4j/janusgraph | × | × | × | × | × |
元數據 | × | × | × | × | × |
血緣及數據質量 | × | × | × | × | × |
griffin | × | × | × | × | × |
kudu | × | × | × | × | × |
alluxio | × | × | × | × | × |
graphna | × | × | × | × | × |
livy | × | × | × | × | × |
distcp | × | × | × | × | × |
實時數倉 | × | × | × | × | × |
hive hook | × | × | × | × | × |
Java基礎 | √ | √ | √ | √ | √ |
NIO | √ | √ | √ | √ | √ |
MySQL | √ | √ | √ | √ | √ |
JDBC | √ | √ | √ | √ | √ |
JSON | √ | √ | × | √ | √ |
Servlet | √ | √ | √ | √ | √ |
Maven | √ | × | × | √ | × |
Redis | √ | √ | × | √ | √ |
MongoDB | √ | √ | × | × | × |
JVM原理 | √ | √ | √ | √ | √ |
Linux | √ | √ | √ | √ | √ |
Hadoop | √ | √ | √ | √ | √ |
Hive | √ | √ | √ | √ | √ |
HBase | √ | √ | √ | √ | √ |
Zookeeper | √ | √ | √ | √ | √ |
Flume | √ | √ | √ | √ | √ |
Sqoop | √ | √ | √ | √ | √ |
Oozie | √ | × | × | √ | × |
Scala | √ | √ | √ | √ | √ |
Spark Core | √ | √ | √ | √ | √ |
Spark Streaming | √ | √ | √ | √ | √ |
Spark MLlib機器學習 | √ | × | × | √ | √ |
Python | √ | × | √ | √ | × |
Elasticsearch | √ | × | √ | √ | × |
LogStash | √ | × | × | × | × |
Kibana | √ | × | × | × | × |
Azkaban | √ | × | × | √ | × |
Flink | √ | × | × | √ | × |
Kylin | √ | × | × | √ | × |
spring boot | √ | × | × | × | × |
Echarts | √ | × | × | × | × |
CDH | √ | × | × | √ | × |
Mesos | √ | × | × | × | × |
Phoenix | √ | × | × | × | × |
項目內涵:電商、共享、交通、旅游、廣告、物流和金融等行業
項目庫項目數量:20個
業務線:30條
課程項目:
伴我汽車(電商平臺-離線)
共享汽車(共享平臺-離線)
某省交通平臺(交通行業-實時數倉)
某牛旅游平臺(旅游平臺-綜合)
某廣告投放(廣告平臺)
某p2p平臺(理財平臺)
數據地圖項目(數據治理平臺)
物流平臺(某高效運營支撐分析平臺)
通信行業(中國移動)
項目內涵:電商、物流、通信、
共享和金融等行業
項目庫項目數量:10-15個
業務線:20條
課程項目:
扣丁學堂(電商平臺-離線)
物流平臺(某高效運營支撐分析平臺)
通信行業(中國移動)
某廣告投放(廣告平臺)
某共享汽車(共享平臺-實時)
某p2p平臺(理財平臺)
項目內涵:電商、通信等行業
項目庫項目數量:3-5個
業務線:10條
課程項目:
電商平臺
通信行業
1.1 開班典禮 1.1.1 班主任講話 1.1.2 負責人講話 1.1.3 講師講話 1.1.4 摸底考試 ...
1.3 - 流程控制 1.3.1 分支流程控制-if 1.3.2 分支流程控制-switch 1.3.3 循環流程控制-while ...
1.5?- 數組 1.5.1 數組的定義與元素訪問 1.5.2 數組的內存分析 1.5.3 數組的常見操作 ...
1.7 - 面向對象進階 1.7.1 包(package)的創建與使用 1.7.2 構造方法 1.7.3 代碼塊 ...
1.9 - 多態 1.9.1 對象的轉型 1.9.2 instanceof關鍵字 1.9.3 抽象類與抽象方法 ...
1.11 - 包裝類型與常用類 1.11.1 包裝類型 1.11.2 常用類 1.11.3 枚舉 ...
1.13 – 字符串 1.13.1 String類常用方法 1.13.2 StringBuffer/StringBuffer的常用方法 1.13.3 正則表達式 ...
1.15 – 多線程基礎 1.15.1多線程概念 1.15.2 并發與并行 1.15.3 創建線程的方式 ...
1.17 – IO流 1.17.1 流的基礎 1.17.2 流的分類 1.17.3 字節流 ...
1.19?-?反射 1.19.1 Class類 1.19.2 Class獲取對象的三種方式 1.19.3 Constructor構造方法 ...
1.21 - MySql 1.21.1 SQL簡介 1.21.2 SQL表的概念 1.21.3 數據庫的安裝卸載 ...
1.23 第一階段考試
1.25 linux中軟件安裝 1.25.1 軟件安裝介紹 1.25.2 二進制安裝 1.25.3 rpm安裝 ...
1.27 awk 1.27.1 awk簡介 1.27.2 使用方法 1.27.3 入門實例 ...
1.2 - 基礎語法 1.2.1 計算機理論介紹 1.2.2 編程基礎--進制分類,進制轉換等 1.2.3 什么是Java 1.2.4 常用DOS命令 ...
1.4 - 方法 1.4.1 方法的定義與調用 1.4.2 方法的參數與返回值 1.4.3 方法的重載 ...
1.6 - 面向對象入門 1.6.1 面向對象與面向過程 1.6.2 類的設計 1.6.3 對象的實例化 ...
1.8 - 繼承 1.8.1 繼承基本的概念 1.8.2 繼承中的特點 1.8.3 繼承中的構造方法 ...
1.10 - 設計模式 1.10.1 單例設計模式 1.10.2 工廠設計模式 1.10.3 Lambda表達式 ...
1.12 – 異常 1.12.1 異常定義 1.12.2 常用結構. 1.12.3 finally關鍵的應用 ...
1.14 - 集合框架 1.14.1 集合框架Collection 1.14.2 集合中元素排序 1.14.3 Collections工具類 ...
1.16?-?線程高級 1.16.1 線程生命周期 1.16.2 臨界資源問題 1.16.3 同步代碼段synchronized關鍵字 ...
1.18?-?Socket網絡編程 1.18.1 TCP 1.18.2 Socket 1.18.3 ServerSocket ...
1.20 – 其他 1.20.1 代理模式 1.20.2 注解 1.20.3 Junit ...
1.22 - JDBC 1.22.1 JDBC概述 1.22.2 JDBC原理 1.22.3 JDBC的實現 ...
1.24 linux的基礎 1.24.1 linux的主要特性 1.24.2 常用的linux版本 1.24.3 Vmvare的安裝 ...
1.26 shell腳本 1.26.1 Shell介紹 1.26.2 Shell運行環境和運行方式 1.26.3 變量 ...
2.1 CAP理論 2.1.1 Consistency 一致性 2.1.2 Availability 可用性 2.1.3 Partition tolerance 分區容忍性 2.2.4 數據量分布
2.3 一致性、2PC和3PC 2.3.1 一致性 2.3.2 2PC流程 2.3.3 3PC流程 2.3.4 一致性算法
2.2數據分布方式 2.2.1 哈希方式 2.2.2 一致性哈希 2.2.3 范圍分布 2.2.4 數據量分布
2.4 大數據集成架構概述 2.4.1 大數據架構簡介 ...
3.1 協調服務ZK(1T) 3.1.1 zk的概念 3.1.2 zk架構 3.1.3 zk讀寫 ...
3.3 數據存儲alluxio(1T) 3.3.1 alluxio應用場景及架構組成 3.3.2 alluxio 存儲管理 3.3.3 alluxio with spark ...
3.5 數據采集logstash 3.5.1 Logstash介紹 3.5.2 Input組件介紹 3.5.3 Filter組件介紹 ...
3.7 數據同步datax(0.5T) 3.7.1 datax簡介 3.7.2 datax核心架構 3.7.3 datax插件介紹 ...
3.9 計算模型MR與DAG(1T) 3.9.1 MR計算模型及流程 3.9.2 DAG計算模型流程 3.9.3 MR過程及調優...
3.11 Impala(1T) 3.11.1 impala簡介 3.11.2 impala架構 3.11.3 impala工作原理 ...
3.13 任務調度airflow 3.13.1 airflow簡介 3.13.2 執行器 3.13.3 架構 ...
3.2 數據存儲hdfs(2T) 3.2.1 hdfs應用場景與架構組成 3.2.2 hdfs HA 環境搭建 3.2.3 hdfs 元數據瓶頸及解決 ...
3.4 數據采集flume(1T) 3.4.1 flume簡介-基礎知識 3.4.2 flume安裝與測試 3.4.3 flume部署方式 ...
3.6 數據同步Sqoop(0.5T) 3.6.1 Sqoop簡介以及使用 3.6.2 Sqoop shell使用 3.6.3 Sqoop-import ...
3.8 數據同步mysql-binlog(1T) 3.8.1 mysql-binlog簡介 3.8.2 啟停binlog 3.8.3 常用binlog日志操作命令 ...
3.10 hive(5T) 3.10.1 Hive是什么 3.10.2 Hive的特點 3.10.3 Hive架構簡述 ...
3.12 任務調度Azkaban(1T) 3.12.1 Azkaban簡介 3.12.2 Azkaban和oozie的對比 3.12.3 Azkaban server安裝配置 ...
4.1 數倉倉庫(1T) 4.1.1 數倉的歷史 4.1.2 數倉的背景 4.1.3 數倉的定義 ...
4.3 多維數據模型處理kylin(3.5T) 4.3.1 kylin的概覽 4.3.2 安裝部署 4.3.3 集群模式部署 ...
4.2 離線數倉項目-伴我汽車(5T) 4.2.1 項目業務描述 4.2.2 項目技術 4.2.3 項目架構 ...
4.4 離線數倉項目-伴我汽車升級 4.4.1 加入kylin進行多維分析 3.7.2 datax核心架構 3.7.3 datax插件介紹 ...
5.1 分布式計算引擎概述 5.1.1 計算引擎介紹 5.1.2 計算引擎分類 ...
5.3 spark 5.3.1 大數據架構體系 5.3.2 架構詳解 5.3.3 Spark集群介紹 ...
5.5 數據存儲redis 5.5.1 什么是NoSQL 5.5.2 NoSQL數據庫的分類 5.5.2 NoSQL數據庫的分類 ...
5.7 離線項目-某p2p平臺 5.7.1 項目描述 5.7.2 項目技術 5.7.3 spark多數據源讀寫 ...
5.2 scala語言(4T) 5.2.1 變量的聲明 5.2.2 數據類型和操作符 5.2.3 if流程控制 ...
5.4 數據存儲hbase 5.4.1 Hbase來源 5.4.2 Hbase的架構 5.4.3 Hbase集群搭建 ...
5.6 Kudu 5.6.1 kudu簡介 5.6.2 kudu架構/原理 5.6.3 kudu底層數據模型 ...
5.8 第二階段考試
6.1 數據通道(4T) 6.1.1 Kafka的基本概念 6.1.2 Kafka的發展歷史 6.1.3 Kafka的應用背景 ...
6.3 流式數據處理flink(6T) 6.3.1 flink應用場景及架構組成 6.3.2 flink 流式處理 6.3.3 flink sql ...
6.5 流式處理項目-某交通大數據平臺(5T) 6.5.1 實時場景處理業務數據 6.5.2 可以進行數據明細的全文查詢 6.5.3 實時累計業務統計 ...
6.2 實時數倉druid(5T) 6.2.1 druid應用場景及架構組成 6.2.2 druid內部流程 6.2.3 druid 數據攝取 ...
6.4 SparkStreaming(2T) 6.4.1 Spark Streaming概述 6.4.2 Spark Streaming的原理介紹 6.4.3 Spark Streaming與Storm對比 ...
6.6 第三階段考試
7.1 elasticsearch 7.1.1 全文檢索技術簡介 7.1.2 ES安裝配置入門 7.1.3 ES插件安裝 7.1.4 ES基本操作
7.1 elasticsearch 7.1.9 CURL操作REST命令 7.1.10 Windows安裝CURL 7.1.11 創建索引 7.1.12 RestApi:練習
7.1 elasticsearch 7.1.17 更新文檔數據 7.1.18 刪除文檔數據 7.1.19 條件查詢QueryBuilder 7.1.20 queryStringQuery搜索內容查詢
7.1 elasticsearch 7.1.25 regexpQuery正則表達式查詢 7.1.26 matchAllQuery查詢所有數據 7.1.27 K分詞器集成ES 7.1.28 ES常用編程操作
7.1 elasticsearch 7.1.33查詢文檔分頁操作 7.1.34得分(加權) 7.1.35在Query的查詢中定義加權 7.1.36 在Field字段的映射中定義加權
7.1 elasticsearch 7.1.5 Index的概念 7.1.6 Document的概念 7.1.7 Type的概念 7.1.8 map映射的概念
7.1 elasticsearch 7.1.13 使用Java操作客戶端 7.1.14 新建文檔(自動創建索引和映射) 7.1.15 搜索文檔數據(單個索引) 7.1.16 搜索文檔數據(多個索引)
7.1 elasticsearch 7.1.21 wildcardQuery通配符查詢 7.1.22 termQuery詞條查詢 7.1.23 boolQuery布爾查詢 7.1.24 fuzzyQuery模糊查詢
7.1 elasticsearch 7.1.29 索引相關操作 7.1.30 映射相關操作 7.1.31 文檔相關操作 7.1.32 IK分詞器自定義詞庫
7.1 elasticsearch 7.1.37 過濾器 7.1.38 范圍過濾器 7.1.39 布爾過濾器
8.1 概念及構成 8.1.1 數據標準 8.1.2 數據分類 8.1.3 數據建模 ...
8.3 元數據、血緣及數據質量 8.3.1 元數據及血緣構建 8.3.2 基于Hive Hook的元數據及血緣構建 8.3.3 Apache Atlas 開源元數據及血緣管理框架介紹 ...
8.5 Spark Listener ...
8.7 數據治理項目-數據地圖(5T) 8.7.1 項目描述 8.7.2 項目選型 8.7.3 項目實現 ...
8.2 neo4j 8.2.1 圖存儲與查詢介紹 8.2.2 環境搭建 8.2.3 cypher語言學習 ...
8.4 Hive Hook ...
8.6 JanusGraph ...
9.1 Superset(BT) 9.1.1 Superset簡介 9.1.2 Superset編譯 9.1.3 Superset安裝 9.1.4 創建數據源 9.1.5 添加數據表 9.1.6 表操作 9.1.7 數據探索分析 9.1.8 數據可視化 9.1.9 可視化圖表類型選擇 9.1.10 數據時間范圍 9.1.11 自定義
9.2 Graphna (RealTime) 9.2.1 grafana簡介 9.2.2 grafana安裝部署 9.2.3 grafana特征 9.2.4 數據源 9.2.5 快捷鍵 9.2.6 插件 9.2.7 http的api
10.1 機器學習中的數學體系 10.1.1微分學與梯度下降 10.1.2數學分析與概率論 10.1.3數理統計與參數估計 10.1.4線性代數與信息論 10.1.5凸優化 ...
10.2 Spark MLlib機器學習算法庫 10.2.1 機器學習框架—假設函數、目標函數和最優函數 10.2.2 特征工程—數值型特征、類別型特征和有序特征 10.2.3 離散化處理 10.2.4 讀熱向量編碼 10.2.5 TF-IDF權重 ...
10.3 Python scikit-learn機器學習算法庫 10.3.1 回歸與分類算法(理論上) 10.3.2回歸與分類算法(代碼實戰下) 10.3.3支持向量機(理論上) 10.3.4支持向量機(實戰下) 10.3.5決策樹(Decision Tree)—>ID3、C4.5、Gini系數(理論上) ...
10.4 機器學習結合大數據項目 10.4.1《金融風控領域用戶貸款信用評分預測》 10.4.2《搜狗知識圖譜》 ...
電商平臺離線
共享平臺離線
交通行業-實時數倉
旅游平臺綜合
數據治理平臺
廣告平臺
理財平臺
某高效運營
支撐分析平臺
中國移動
伴我汽車是一個汽車買賣、租賃和保養相關服務綜合性服務平臺,綜合分析用戶對汽車各項服務需求。
對整個平臺買賣業務、租賃業務、保養業務等進行統計,將統計結果供運營和分析團隊,最終促進整個平臺
良好發展。
· 數據采集:flume
· 數據同步:sqoop/datax
· 數據存儲:hdfs
· 數據計算: hive
· 任務調度: azkaban
監控用戶出行用車情況,實時計算停車位、待服務車輛數、報修車輛數、違規次數等,為用戶提供
更加高效和優質的用車體檢。
· 數據采集:flume
· 數據同步:sqoop/datax
· 數據存儲:hdfs
· 數據計算: hive
· 任務調度: azkaban
· 多維分析:kylin
通過交通出行記錄和卡口實時數據,監控全省內車輛、道路通行和事故等狀況,避免擁堵、避免交通事故、
精準測速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案,預測擁堵系數,為全省各級提供最優道路規劃方案。
· 數據采集:flume/kafka
· 數據存儲:hdfs
· 數據計算: druid
· 任務調度: airflow
· 實時展示:Superset
某牛旅游平臺,以旅游為主,集成酒店、交通、景區、保險等信息資源。
通過對各業務進行統計分析,充分了解用戶,了解各服務,從而更好服務于用戶。
· 數據采集:flume/kafka/canal
· 數據存儲:hdfs
· 數據計算: hive/spark/druid
· 任務調度: azkaban
· 數據服務:spring boot
· 數據展示:echarts
隨著網絡和智能終端的普及帶來了海量人群的上網行為數據,大數據技術的發展讓細分人群的特性成為可能。
為高效將海量的數據呈現在不同人群面前,廣告投放數據的分析變得越來越普及。
· 數據采集:flume/kafka
· 數據存儲:hdfs/ElasticSearch
· 數據計算: spark
· 任務調度: azkaban
· 數據服務:spring boot
· 數據展示:echarts
個人和企事業資金需求,催生聯網金融迅猛發展,而國家金融體現管監待待成熟,企業需要自主把控風險,
并通過有效的營銷和切實的安全保障機制,不斷吸引投資,優化借貸,提升盈利能力。
· 數據采集:flume/kafka
· 數據存儲:hdfs
· 數據計算: hive/spark streaming
· 任務調度: airflow
· 實時展示:Superset
數據激增,各企事業單位大數據項目落地,但大數據項目中所涉及數據質量、元數據管理越來越成為企業焦點,
數據地圖項目旨在二次開和借助現有開源軟件共同去管理大數據項目中數據質量和元數據。
· 數據來源:mysql
· 數據存儲:hdfs/neo4j/janusgraph
· 數據計算: hive hook/griffin
· 實時展示:Graphana
網購成熟,更加離不開物流,但是物流企業眾多,根據物流數據合理選擇配送物流,物流業務進行合理的配送,
這將會大大降低物流成本,從而降低整個購物成本,為企業獲取更高利益。
· 數據采集:flume
· 數據同步:sqoop
· 數據存儲:hdfs
· 數據計算: hive/spark
· 任務調度: azkaban
· 數據服務:spring boot
· 數據展示: echarts
通信讓世界變得觸手可及,充值是通信行業一大業務,充值過程中會涉及到中國移動信息系統內部各個子系
統之間的接口調用,接口故障監控也成為了重點監控的內容之一。為此建設一個能夠實時監控全國的
充值情況的平臺,
掌控全網的實時充值,各接口調用情況意義重大。
· 數據采集:kafka
· 數據存儲:hdfs/redis
· 數據計算: hive/spark streaming/flink
· 任務調度: azkaban
· 數據服務:spring boot
· 數據展示: echarts
ZHAO
趙老師
原上市公司技術主管
大數據全國一階段主管
授課階段:Java階段
「授課時長」
6周
「帶班人數」
5000+
「帶班薪資」
14K+ 19K+
15K+
「學員評分」
99.56
從業10年,上市公司前主管,主持開發了多款實用app,包括前端開發及后端搭建,精通 java,iOS,C,Object-c,Swift,HTML,css,javascript,jquery,react,mysql 等多種開發語言。多年軟件開發經驗和教學經驗,形成的一整套的成熟的教學體系,讓你更加輕松,精致的學習,掌握一手實用的開發技術,快速提升實戰經驗。授課耐心細致,擴展性強,教學風格通俗易懂、有親和力,并善于從思路上引導學生自主解決問題。
擅長方向:java、mysql、hadoop、spark
李同學大數據09期
幽默,有趣,且知識講解細致,擴展面廣對學員提出的疑問能夠耐心解答LI
李老師
北航大數據研究生
大數據全國一階段主管
授課階段:分布式理論階段、
離線場景下存儲與計算、數倉建設
「授課時長」
6周
「帶班人數」
3000+
「帶班薪資」
14K+ 19K+
15K+
「學員評分」
98.81
北航大數據技術及應用專業在職研究生。從事企業軟件研發工作5年,從事大數據講師3年加,有豐富的軟件設計、軟件研發、軟件管理、流程控制經驗。曾主導過旅游平臺設計、電力系統研發、商城后臺架構和服務器架構、商城大數據平臺搭建和研發、運用大數據統計分析等工作。在千鋒從事大數據學科授課和課程研發,主要授課內容:Linux、Hadoop生態圈、Spark體系、Python、數據倉庫等課程、項目課程等。
擅長方向:mysql、hadoop、spark、數倉、項目
王同學大數據10期
節奏大師,東哥當之無愧,哈哈條理清晰,很有實力 技術很強,備課充足,嚴謹我東哥LIANG
梁老師
原國企大數據項目負責人
大數據全國三階段主管
授課階段:分布式計算
引擎
「授課時長」
5周
「帶班人數」
3000+
「帶班薪資」
14K+ 19K+
15K+
「學員評分」
98.78
10年互聯網開發經驗,精通Java、C#、Scala、JavaScript、Python等開發語言。熟練運用Java、.NET等開發平臺,曾帶領團隊主導研發ERP、CRM大型項目。精通Hadoop、Spark、Storm等大數據平臺,曾負責某國企大數據項目遷移等工作。講課氛圍輕松,注重寓教于樂,善于剖析原理。
擅長方向:spark、實時、數倉、項目
郭同學大數據09期
棟哥講課思路清晰,重點明確,人超級nice! 溫柔、細心,程序員中的一股清流。DONG
董老師
原互聯網名企架構師
大數據教研院主管
授課階段:數據治理、BI系統、項目
「授課時長」
5周
「帶班人數」
300+
「帶班薪資」
14K+ 19K+
16K+
「學員評分」
99.01
原互聯網名企架構師,曾就職于互聯網一線研發企業,擔任過技術總工程師、JAVA高級架構師,項目高級經理,大數據架構師,有13年互聯網和傳統項目研發經驗,大數據分布式布道者,精通Apache開源的大數據,JAVA,Python ,Scala 等,在分布式理論基礎,離線計算、實時分析、數據治理等方向有深入研究。講課氛圍輕松,注重寓教于樂,善于剖析原理。
擅長方向:擅長spark、flink、druid、hadoop、各種存儲模型組件,hadoop、spark、數倉、數據治理
劉同學大數據13期
富有感染力,能夠極大地帶動課堂積極性,語言風趣幽默,個人魅力大[ Hadoop大數據入門經典 ]
[ Spark大數據深入解析 ]
涵蓋從前期設計到最終實施的整個過程,對全書 知識點進行串聯和鞏固,使讀者融會貫通,加深 對Hadoop技術的理解。避免一味地鋪陳理論, 以實戰帶動講解,讓讀者快速掌握技術,并能學 以致用。本書由淺入深,循序漸進,適合有Java 語言基礎者學習。通過本書的學習,讀者可以掌 握大數據Hadoop開發技能,為勝任相關大數據 工作崗位打下堅實基礎。
隨著大數據技術的蓬勃發展,Spark已經成為當今大數據領域最活躍最熱門的高效大數據通用計算平臺。對于初學Spark技術的同學而言,一本簡單易懂、重點突出的教材至關重要,本書摒棄了傳統的純理論、純文字的教學方式,秉承快樂學習、實戰就業的理念,采用理論聯系實際、圖文并茂的教學方式,讓讀者快速理解并掌握Spark核心技術。本書圍繞Spark生態圈相關系統介紹了實時流處理架構Spark
高端品質,匠心淬煉
大綱每月小更新,季度大升級
融合企業需求技術點
深度技術專題與企業級項目實操
與知名企業建立良好合作關系
聘請名企CTO講座
剖析實用技術、洞悉行業趨勢
實現學員與崗位無縫對接
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