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大数据为什么火
人才稀缺
未来3至5年,*需要150万左右的大数据相关人才,目前大数据从业人数不足50万,市场需求远远得不到满足。
高薪纳贤2018年大数据行业起薪突破20万每年,高出互联网普通技术开发人员134%,且招聘人数扩大为7.8倍。
行业需求大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通和能源等行业,人才需求量持续扩大。
一将难求前有万达集团60万年薪聘请大数据人才,后有大数据专业毕业生20w年薪就职,大数据人才"重金难觅"。
什么人可以学
从事非IT类工作
特点:不满意目前的待遇、职业前景,想转行从事IT行业应届及往届*生
特点:对未来发展比较迷茫,对自身定位缺乏有效指导,渴望自身突破IT基础开发工作
特点:技术含量低,做的事情杂,未来提升空间小,期待改变现状,提升待遇空间IT管理、销售
特点:技术不精,只停留在了解层面,在提供技术方案时,存在致命短板
学习java+大数据,可从事哪些方面呢?
one
企业级应用开发
1 two
移动端Web应用
2 three
Java网站建设
3 four
分布式应用开发
4课程特色
- 零基础学习
拒绝只讲几天C语言,不注重编程基础教学;拒绝只讲简单编程。C、C++、0C语言的学习,iOS框架系统、应用、游戏开发学习。
- 教学方式
拒绝培养**型软件开发人员;拒绝只知语言基础不会做项目软件开发。语言基础+大型项目实战相结合,近30组软件商业级项目。
- 两周*听题
拒绝不让或不能随意选择试听班级;拒绝收试听学费;拒绝丢下落后学生。培训中如有内容理解不透,可免费在下期班中重听或补课。
Java大数据软件工程师班
| 课程内容 | ||
| Zebra 项目实战 | "NIO 入门、Buffer、Channel_Selector、NIO 通信实现、NIO 粘包问; 序列化实现 RPC、GoogleProtobuf 实现 RPC、BlockingQueue、Concurrent; Zebra 项目介绍、单机实现 Zebra、Zebra 文件收集; Zebra 数据收集、Zebra 网络模块开发、ZebraRPC 实现、二级引擎开发 _ 一级引 擎测试、二级引擎开发 _ 数据聚合 _ 数据持久化、多机演示、ZooKeeper 在 Zebra 中的应用。" | |
| Hadoop | " 基于 Hadoop 的 RPC 通信机制、Hadoop 的配置;Hadoop 的启动、 shell 脚本操作 HDFS、Java API 操作 HDFS、HDFS 的 CRUD 的原理; SecondaryNameNode、MapReducer 的概念、MapReducer 之 WordCount; 解析电信流量实例:Sort、Partition、Combiner;InputFormat、Split 组件、 RecordReader、RecordWrite 组件 跨Split的数据处理、Hadoop的性能统计工具Counter、Hadoop小文件的处理方式。 " | |
| 电商数据分析 | Hive、Pig、Flume、Sqoop、Ooize、电商项目数据分析。 | |
| Scala 语言 | "1) scala 表达式,def 定义方法,如何返回值,Unit 类型,函数的定义,函数与方 法的区别,函数的本质;2)class,object 定义,继承,trait 语法,实现原理,case class,match case 语法,偏函数,闭包,Currying 化,StringContext,Option Some None,Tuple;3) 集合方法和运算,隐式参数,隐式转换,future 对象 同步处理和异步处理返回结果,并发集合,串行 future 结果,并行 future 结果。" | |
| Spark | 1) SparkCore:单机 Spark,Spark-shell 的使用,Spark-submit 提交应用, RDD,RangePartitioner 和 HashPartitioner,优选位置(数据本地化),全依赖、 部分依赖,函数,调试工具类; 2)RDD 的常见高阶函数,Action 方法,cache,persist,coalesce, reparation,cartesian; 3)Dataframe,Colume,列式存储,注册临时表,创建长期表,使用 sqlContext 执行查询,缓存中间结果,分区处理,数据落地,与 Hive 结合; 4)创建 DStream,流式 WordCount,有状态 DStream; 5)窗口 DStream,Transform,Spark 的优化手段,以及相关的配置参数,Spark 案例应用。 | |
