九游会AG8

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                大势所趋

                大数据已经深入生活的方方面面

                旅 游

                搜索推荐

                体 育

                餐 饮

                保 险

                交通运输

                电 商

                阅 读

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                教 育

                大有可为

                学什么,很重要。大数据岗位,技术就是硬实力!

                九游会AG8讲授技术涵盖
                • · Flink· Kylin
                • · Presto· Impala
                • · Druid· Kudu
                • · ClickHouse· Ambari
                • · Airflow· Hue
                • · DataX· Griffin
                • · Kettle· Zabbix
                • · MaxWell· NiFi
                • · Tableau· Structured Steaming
                • · Tidb· Phoenix
                • · Druid· Filebeat
                • · InfluxDB· Saiku
                • · Sentry· Superset
                • · Ranger· Atlas
                • · JavaSE· MySQL
                • · JDBC· Maven
                • · IDEA· Redis
                • · Git· Shell
                • · Linux· Hadoop
                • · Hive· Zookeeper
                • · HBase· Sqoop
                • · Azkaban· Oozie
                • · JVM· JUC
                • · Flume· Kafka
                • · SpringBoot· Logstash
                • · Kibanna· Spark Core
                • · Spark SQL· Spark Streaming
                • · Hudi· ElasticSearch
                • · StreamX· Docker
                • · StreamSets· Iceberg
                • · FlinkCDC· Doris
                • · StarRocks· SeaTunnel
                • · Zabbix· Prometheus
                • · Grafana· DolphinScheduler
                • · Debezium· MaxCompute
                • · nmon· DataHub
                • · suga· DataV
                • · QuickBI· DataWorks
                • · Impala· HDFS
                • · Yarn· MapReduce
                • · FlinkSQL· EMR
                • · K8S· Kubernetes
                • · OGG· Hive-on-Spark
                • · GitEE· Spark-on-K8S
                • · JUC· Flink-on-K8S
                • · Oracle· AWS
                • · CDH· HDP
                • · SqlServer· PostgreSQL
                • · PrestoDB· PrestoSQL
                • · Flink· Kylin
                • · Presto· Impala
                • · Druid· Kudu
                • · ClickHouse· Ambari
                • · Airflow· Hue
                • · DataX· Griffin
                • · Kettle· Zabbix
                • · MaxWell· NiFi
                • · Tableau· Structured Steaming
                • · Tidb· Phoenix
                企业招聘技术需求

                大有来头

                硅谷大数据,课程内容无缝对接企业需求,对标BAT等大厂

                70+ 技术解决方案,培养解决实际问题的硬核人才
                解决方案涉及技术
                • 集群监控解决方案< >Zabbix 、Prometheus、Grafana
                • Flink背压解决方案< >Flink
                • Spark Streaming精准一次消费< >Spark Streaming、Kafka
                • 海量数据存储解决方案< >Hadoop
                • 链路延迟检测方案< >Flink
                • Sqoop Null值存储一致性问题解决方案< >Sqoop
                • 海量宽表数据查询解决方案< >ClickHouse、Doris、Elasticsearch
                • Flume提高吞吐量< >Flume
                • HBase数据热点问题解决方案< >Hbase
                • Spark OOM解决方案< >Spark
                • 冷热数据分离解决方案< >Hadoop
                • 数据质量监控解决方案< >Shell + DolphinScheduler + Superset
                • Kafka内存溢出解决方案< >Kafka
                • Hive数据倾斜解决方案< >Hive
                • 权限管理解决方案< >Ranger、Sentry
                • Hadoop数据倾斜解决方案< >Hadoop
                • 数据脱敏解决方案< >Hql、SparkSQL 、Kettle
                • Kafka过期数据清理解决方案< >Kafka
                • 流批一体解决方案< >StreamX + Flink
                • Hadoop集群压测解决方案< >Hadoop
                • Kafka丢数据解决方案< >Kafka
                • Hive大表大表Join解决方案< >Hive
                • 动态分流解决方案< >Flink CDC
                • DataX性能优化解决方案< >DataX
                • Spark数据倾斜解决方案< >Spark
                • Hadoop内存溢出解决方案< >Hadoop
                • 旁路缓存解决方案< >Redis
                • Kafka提高吞吐量解决方案< >Kafka
                • Hadoop集群动态扩容解决方案< >Hadoop
                • 零点漂移问题解决方案< >Flume
                • 小文件解决方案< >Hadoop
                • Flume集群动态扩容解决方案< >Flume
                • Kafka数据积压解决方案< >Kafka
                • 实时同步MySQL解决方案< >Maxwell、Canal、Debezium
                • Kafka数据有序解决方案< >Kafka
                • 断点续传解决方案< >Flume
                • Kafka单条日志传输大于1m解决方案< >Kafka
                • 湖仓一体解决方案< >Hudi + Iceberg + Flink
                • Kafka集群压测解决方案< >Kafka
                • HDFS Sink小文件解决方案< >Flume
                • Kafka集群动态服役退役解决方案< >Kafka
                • Hive大小表Join解决方案< >Hive
                • Kafka重复数据解决方案< >Kafka
                • Hive查询慢解决方案< >Hive
                • 多流Join 解决方案< >Flink
                • Hive内存溢出解决方案< >Hive
                • Kafka数据乱序解决方案< >Kafka
                • Hive小文件解决方案< >Hive
                • MySQL与Hive空值不一致解决方案< >DataX
                • Kafka挂掉解决方案< >Kafka
                • 全量同步MySQL解决方案< >Sqoop、DataX
                • Flink Exactly-Once解决方案< >Flink
                • Spark Streaming丢失数据解决方案< >Spark Streaming
                • Spark性能优化解决方案< >Spark
                • Flink数据倾斜解决方案< >Flink
                • Flink复杂事件解决方案< >Flink
                • Hbase RowKey查询慢解决方案< >Hbase
                • Kafka指定任意时间消费解决方案< >Kafka
                • Sqoop数据倾斜解决方案< >Sqoop
                • 数据清洗解决方案< >Hql、SparkSQL 、Kettle
                • Kafka指定任意Offset消费解决方案< >Kafka
                • 元数据管理解决方案< >Atlas
                • Flink内存溢出解决方案< >Flink
                • 数据治理解决方案< >SpringBoot + Vue
                • Sqoop数据导出一致性问题解决方案< >Sqoop
                • Flink SQL时区问题解决方案< >Flink
                • 异步IO解放方案< >Flink + Hbase
                • 大屏可视化报表解决方案< >DataV、Suga
                • Flink RocksDB状态后端调优解决方案< >Flink
                • 离线报表可视化解决方案< >Superset、Echart、QuickBI
                • 集群监控解决方案< >Zabbix 、Prometheus、Grafana
                • Flink背压解决方案< >Flink
                • Spark Streaming精准一次消费< >Spark Streaming、Kafka
                • 海量数据存储解决方案< >Hadoop
                • 链路延迟检测方案< >Flink
                • Sqoop Null值存储一致性问题解决方案< >Sqoop
                • 海量宽表数据查询解决方案< >ClickHouse、Doris、Elasticsearch
                • Flume提高吞吐量< >Flume
                • HBase数据热点问题解决方案< >Hbase
                • Spark OOM解决方案< >Spark
                • 冷热数据分离解决方案< >Hadoop
                • 数据质量监控解决方案< >Shell + DolphinScheduler + Superset
                • Kafka内存溢出解决方案< >Kafka
                • Hive数据倾斜解决方案< >Hive
                • 权限管理解决方案< >Ranger、Sentry
                • Hadoop数据倾斜解决方案< >Hadoop
                • 数据脱敏解决方案< >Hql、SparkSQL 、Kettle
                • Kafka过期数据清理解决方案< >Kafka
                • 流批一体解决方案< >StreamX + Flink
                • Hadoop集群压测解决方案< >Hadoop
                • Kafka丢数据解决方案< >Kafka
                • Hive大表大表Join解决方案< >Hive
                • 动态分流解决方案< >Flink CDC
                • DataX性能优化解决方案< >DataX
                • Spark数据倾斜解决方案< >Spark
                • Hadoop内存溢出解决方案< >Hadoop
                • 旁路缓存解决方案< >Redis
                • Kafka提高吞吐量解决方案< >Kafka
                • Hadoop集群动态扩容解决方案< >Hadoop
                • 零点漂移问题解决方案< >Flume
                • 小文件解决方案< >Hadoop
                • Flume集群动态扩容解决方案< >Flume
                • Kafka数据积压解决方案< >Kafka
                • 实时同步MySQL解决方案< >Maxwell、Canal、Debezium
                • Kafka数据有序解决方案< >Kafka
                • 断点续传解决方案< >Flume
                • Kafka单条日志传输大于1m解决方案< >Kafka
                • 湖仓一体解决方案< >Hudi + Iceberg + Flink
                • Kafka集群压测解决方案< >Kafka
                • HDFS Sink小文件解决方案< >Flume
                • Kafka集群动态服役退役解决方案< >Kafka
                • Hive大小表Join解决方案< >Hive
                • Kafka重复数据解决方案< >Kafka
                • Hive查询慢解决方案< >Hive
                • 多流Join 解决方案< >Flink
                • Hive内存溢出解决方案< >Hive
                • Kafka数据乱序解决方案< >Kafka
                • Hive小文件解决方案< >Hive
                • MySQL与Hive空值不一致解决方案< >DataX
                • Kafka挂掉解决方案< >Kafka
                • 全量同步MySQL解决方案< >Sqoop、DataX
                • Flink Exactly-Once解决方案< >Flink
                • Spark Streaming丢失数据解决方案< >Spark Streaming
                • Spark性能优化解决方案< >Spark
                • Flink数据倾斜解决方案< >Flink
                • Flink复杂事件解决方案< >Flink
                • Hbase RowKey查询慢解决方案< >Hbase
                • Kafka指定任意时间消费解决方案< >Kafka
                • Sqoop数据倾斜解决方案< >Sqoop
                • 数据清洗解决方案< >Hql、SparkSQL 、Kettle
                • Kafka指定任意Offset消费解决方案< >Kafka
                • 元数据管理解决方案< >Atlas
                • Flink内存溢出解决方案< >Flink
                • 数据治理解决方案< >SpringBoot + Vue
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                • Flink SQL时区问题解决方案< >Flink
                • 异步IO解放方案< >Flink + Hbase
                • 大屏可视化报表解决方案< >DataV、Suga
                • Flink RocksDB状态后端调优解决方案< >Flink
                • 离线报表可视化解决方案< >Superset、Echart、QuickBI
                9大 硅谷实战项目,大数据企业项目直接为学员所用
                • 离线数仓项目
                • Flink实时数仓项目
                • Spark实时数仓项目
                • 用户画像
                • 在线教育
                • 阿里云MaxCompute
                • 物流数据分析项目(腾讯云EMR)
                • 技术中台
                • 推荐系统

                离线数仓项目

                项目特色:

                依托国内电商巨头的实际业务场景,引入海量的真实点击数据和业务数据,紧跟大数据主流技术需求,拥有丰富的数据仓库功能模块。

                主要技术栈:
                Hadoop Flume DataX Maxwell Kafka Spark DolphinScheduler SpringBoot SuperSet Kylin Presto Ranger
                学习目标:
                1. 全面了解数据仓库建模理论
                2. 充分熟悉电商行业数据分析指标体系
                3. 快速掌握多种大数据技术框架
                4. 了解认识多种数据仓库技术模块
                点击查看项目详情>>

                Flink实时数仓项目

                项目特色:

                参考众多大厂的实时数仓项目的经典架构研发推出,采用当前主流的实时数据流处理框架Flink作为主要计算引擎,涉及多种实时计算关键技术,全面满足企业对实时开发的要求。

                主要技术栈:
                Flume Maxwell Kafka Flink HBase Phoenix Redis ClickHouse SpringBoot Sugar
                学习目标:
                1. 了解实时数据仓库的建模理论
                2. 灵活应用Flink的的流式计算技术
                3. 多种技术框架协调配合、灵活应用,融会贯通整个大数据开发的关键技术
                点击查看项目详情>>

                Spark实时数仓项目

                项目特色:

                依托企业级真实的实时数据分析环境,对目前互联网大厂中常见的实时分析场景提出了一套基于SparkStreaming的全面实用的技术解决方案,丰富实时技术栈。

                主要技术栈:
                Flume Canal Maxwell Kafka SparkStreaming HBase Phoenix Redis ElasticSearch Kibana SpringBoot Sugar
                学习目标:
                1. 全面掌握Scala语言开发Spark的实时计算任务的开发技巧
                2. 了解使用不同的CDC框架,提升实时方向的项目开发经验
                点击查看项目详情>>

                用户画像

                项目特色:

                着眼于用数字化的标签描述用户个性特征、勾画目标用户,实现了标签定义、标签任务处理、任务调度、任务监控、用户分区、用户洞察的全功能平台化管理。

                主要技术栈:
                Spark MLib ClickHouse Redis Vue SpringBoot Mybatis
                学习目标:
                1. 充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路,以及标签的设计流程及应用
                2. 初步了解机器学习算法
                点击查看项目详情>>

                在线教育

                项目特色:

                基于某教育的实际业务场景,引入海量的真实点击数据和业务数据,紧跟大数据的主流技术需求,搭建一整套完整的离线数据仓库、实时数据仓库和用户画像系统。

                主要技术栈:
                Hadoop Flume DataX Maxwell Kafka Spark Presto DolphinScheduler SpringBoot Echart SuperSet Kylin Ranger Flink HBase Phoenix Redis ClickHouse Sugar
                学习目标:
                1. 充分了解在线教育行业的业务数据体系
                2. 熟悉在线教育行业的离线指标体系
                3. 熟悉在线教育行业的实时指标体系
                4. 充分掌握多种大数据技术框架的协调应用
                点击查看项目详情>>

                阿里云MaxCompute

                项目特色:

                依托国内电商巨头的真实业务场景,基于目前各大互联网企业对于阿里云架构体系的需求,将整个电商的数据仓库体系搭建在阿里云架构上,做到全项目全流程上云。

                主要技术栈:
                Flume RDS DataHub DataWorks DataV QuickBI Flink MaxCompute
                学习目标:
                1. 掌握阿里云常用大数据技术框架
                2. 掌握基于阿里云服务器进行离线数据仓库和实时数据仓库的搭建
                点击查看项目详情>>

                物流数据分析项目(腾讯云EMR)

                项目特色:

                依托物流行业的的真实业务场景,基于目前各大互联网企业对于腾讯云EMR架构体系的需求,将整个电商的数据仓库体系搭建在腾讯云架构上。

                主要技术栈:
                腾讯云EMR中的Hive、Spark、Hadoop、Flink、Flume、Kafka
                学习目标:
                1. 掌握腾讯云常用大数据技术框架的使用、选型和购买
                2. 掌握基于腾讯云EMR进行离线数据仓库和利用进行实时数据仓库的搭建
                点击查看项目详情>>

                技术中台

                项目特色:

                一站式搞定数据治理、血缘管理、元数据管理、数据质量监控、批处理和实时处理的可视化调度、可视化即席查询、可视化数据采集配置。

                主要技术栈:
                SpringBoot Vue ClickHouse Presto Spark Hive Flink DolphinSchedule
                学习目标:
                1. 掌握技术中台中的核心功能开发原理
                2. 掌握大数据、JavaEE和前端技术的融合
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                推荐系统

                项目特色:

                依托于真实的中文亚马逊电商数据集,以及真实的电商企业业务数据体系,构建了符合教学体系的一体化电商推荐系统,充分理解推荐系统的运作流程,拓宽技术视野。

                主要技术栈:
                Flume Kafka MongoDB Spark Streaming ElasticSearch Git Redis
                学习目标:
                1. 系统性梳理整合大数据技术知识与机器学习相关知识
                2. 深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用
                3. 深入学习并掌握多种推荐算法
                点击查看项目详情>>

                大浪淘沙

                课程大纲不断吐故纳新,始终保持先进性与实用性结合

                200+ 全新技术点广泛覆盖企业需求

                强强联合!九游会AG8已与Apache多个开源项目形成合作:

                DolphinScheduler、Hudi、Doris、Kylin、SeaTunnel、StreamX
                • Flink
                • Kylin
                • Presto
                • Impala
                • Druid
                • Kudu
                • ClickHouse
                • Ambari
                • Airflow
                • Hue
                • Tableau
                • Tidb
                • DataX
                • Griffin
                • Zabbix
                • Kettle
                • MaxWell
                • NiFi
                • Structured Steaming
                • Tableau
                • Tidb
                • JDBC
                • HDP
                • Phoenix
                • Druid
                • Filebeat
                • InfluxDB
                • Saiku
                • Sentry
                • Superset
                • Structured Steaming
                • Hive
                • Atlas
                • Ranger
                • Atlas
                • JavaSE
                • MySQL
                • JDBC
                • Maven
                • IDEA
                • Redis
                • Git
                • QuickBI
                • DataWorks
                • PrestoSQL
                • Shell
                • Linux
                • Hadoop
                • Hive
                • Zookeeper
                • HBase
                • Sqoop
                • Azkaban
                • Oozie
                • JVM
                • Git
                • Grafana
                • JUC
                • Flume
                • Kafka
                • SpringBoot
                • Logstash
                • Kibanna
                • Spark Core
                • Spark SQL
                • Spark Streaming
                • Impala
                • ElasticSearch
                • Hudi
                • StreamX
                • Docker
                • StreamSets
                • Iceberg
                • FlinkCDC
                • Doris
                • StarRocks
                • SeaTunnel
                • Zabbix
                • Grafana
                • ClickHouse
                • Prometheus
                • DolphinScheduler
                • Debezium
                • nmon
                • MaxCompute
                • DataHub
                • Impala
                • HDFS
                • Yarn
                • MapReduce
                • FlinkSQL
                • EMR
                • Hive-on-Spark
                • Kubernetes
                • CDH
                • HDP
                • SqlServer
                • HDP
                • K8S
                • Spark-on-K8S
                • Flink-on-K8S
                • OGG
                • GitEE
                • JUC
                • Oracle
                • AWS
                • ClickHouse
                • Prometheus
                • Flink
                • CDH
                • HDP
                • SqlServer
                • PostgreSQL
                • PrestoDB
                • PrestoSQL
                • IDEA
                • Redis
                • Git
                • QuickBI
                • DataWorks
                • OGG
                • Flink
                • Kylin
                • Presto
                • Impala
                • Druid
                • Kudu
                • ClickHouse
                • Ambari
                • Airflow
                • Hue
                • Tableau
                • Tidb
                • DataX
                • Griffin
                • Zabbix
                • Kettle
                • MaxWell
                • NiFi
                • Structured Steaming
                • Tableau
                • Tidb
                • JDBC
                • HDP
                • Phoenix
                • Druid
                • Filebeat
                • InfluxDB
                • Saiku
                • Sentry
                • Superset
                • Structured Steaming
                • Hive
                • Atlas
                • Ranger
                • Atlas
                • JavaSE
                • MySQL
                • JDBC
                • Maven
                • IDEA
                • Redis
                • Git
                • QuickBI
                • DataWorks
                • PrestoSQL
                • Shell
                • Linux
                • Hadoop
                • Hive
                • Zookeeper
                • HBase
                • Sqoop
                • Azkaban
                • Oozie
                • JVM
                • Git
                • Grafana
                • JUC
                • Flume
                • Kafka
                • SpringBoot
                • Logstash
                • Kibanna
                • Spark Core
                • Spark SQL
                • Spark Streaming
                • Impala
                • ElasticSearch
                • Hudi
                • StreamX
                • Docker
                • StreamSets
                • Iceberg
                • FlinkCDC
                • Doris
                • StarRocks
                • SeaTunnel
                • Zabbix
                • Grafana
                • ClickHouse
                • Prometheus
                • DolphinScheduler
                • Debezium
                • nmon
                • MaxCompute
                • DataHub
                • Impala
                • HDFS
                • Yarn
                • MapReduce
                • FlinkSQL
                • EMR
                • Hive-on-Spark
                • Kubernetes
                • CDH
                • HDP
                • SqlServer
                • HDP
                • K8S
                • Spark-on-K8S
                • Flink-on-K8S
                • OGG
                • GitEE
                • JUC
                • Oracle
                • AWS
                • ClickHouse
                • Prometheus
                • Flink
                • CDH
                • HDP
                • SqlServer
                • PostgreSQL
                • PrestoDB
                • PrestoSQL
                • IDEA
                • Redis
                • Git
                • QuickBI
                • DataWorks
                • OGG
                课程大纲大牛引路,实战贯穿

                阶段一:JavaSE基础核心

                核心技能

                1深入理解Java面向对象思想

                2掌握开发中常用基础API

                3熟练使用集合框架、IO流、异常

                4能够基于JDK8开发

                5熟练使用MySQL,掌握SQL语法

                课程设计特色
                本阶段除了JavaSE中要求大家必会的常见知识外,重点加强了数据结构思想、集合源码分析,逐步培养大家深入学习的能力,此外为大数据框架学习打好基础,加强对SQL的讲解,重点培养学生数据处理思想。
                Java基础语法
                • ·分支结构if/switch
                • ·方法重载
                • ·方法声明和调用
                • ·循环结构for/while/do while
                • ·命令行参数、可变参数
                • ·数组的使用
                • ·参数传递
                IDEA
                • ·IDEA常用设置、常用快捷键
                • ·Web项目案例实操
                • ·关联Tomcat
                • ·自定义模板
                面向对象编程
                • ·封装、继承、多态、构造器、包
                • ·异常处理机制、IO流体系
                • ·super、this、Object类
                • ·枚举、注解
                • ·线程的安全、同步和通信
                • ·反射、类的加载机制、网络编程
                • ·面向对象高级应用
                • ·代理设计模式
                • ·抽象类、接口、内部类
                • ·常有基础API
                • ·集合List/Set/Map
                • ·工厂设计模式
                • ·泛型、线程的创建和启动
                • ·深入集合源码分析
                • ·常见数据结构解析
                • ·模板设计模式
                Java8-17新特性
                • ·Lambda表达式、方法引用
                • ·构造器引用、StreamAPI
                • ·jShell(JShell)命令
                • ·局部变量的类型推断
                • ·更简化的编译运行程序等
                • ·Optional加强
                • ·接口的私有方法
                MySQL
                • ·分组查询、Join查询、子查询
                • ·Union查询、函数
                • ·DML语言、DDL语言、DCL语言
                • ·流程控制语句、事务的特点
                • ·事务的隔离级别等
                • ·锁机制、高可用设计、集群
                • ·存储过程、触发器、自定义函数等
                • ·分库分表、主从复制、视图
                • ·索引和优化、存储引擎
                JDBC
                • ·使用JDBC完成数据库增删改查操作
                • ·批处理的操作
                • ·常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等
                • ·数据库连接池的原理及应用

                阶段二:Hadoop生态体系架构

                核心技能

                1Linux系统的安装和操作

                2熟练掌握Shell脚本语法

                3Idea、Maven等开发工具的使用

                4Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析,以及API的熟练使用

                5Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优

                6Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应用

                7Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建,熟练使用Flume开发实战需求

                8Kafka的安装部署以及框架原理,重点掌握Kafka的分区分配策略、数据可靠性、数据一致性、数据乱序处理、零拷贝原理、高效读写原理、消费策略、再平衡等内容

                9统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、DataX、MaxWell等诸多框架,搭建数据采集系统,熟练掌握框架结构和企业级调优手段

                课程设计特色
                本阶段以Hadoop生态系统为主,是大数据主要框架的入门阶段。根据课程的前后关联性,先后为Linux、Hadoop、Hive、Zookeeper、Flume、Kafka、电商数据采集项目。课程顺序经过精心调研安排,符合学习的基本认知规律。每个框架的讲解都是从基础的安装部署和架构讲解入手,穿插经典实操案例,配以关键源码解读。阶段最后安排讲解数据仓库采集系统,对所有框架融会贯通,带领学员回顾所学框架的同时,迅速增长实际开发经验。
                Maven
                • ·Maven环境搭建
                • ·本地仓库&中央仓库
                • ·自动部署&持续继承&持续部署
                • ·创建Web工程
                Linux
                • ·VI/VIM编辑器
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                • ·实战案例、面试真题
                • ·API操作
                HA+新特性
                • ·HDFS-HA集群配置
                Hive
                • ·Hive架构原理
                • ·安装部署
                • ·远程连接
                • ·常见命令及基本数据类型
                • ·DML数据操作
                • ·查询语句
                • ·Join&排序
                • ·分桶&函数
                • ·压缩&存储
                • ·企业级调优
                • ·实战案例
                • ·面试真题
                Flume
                • ·Flume架构
                • ·Agent内部原理
                • ·事务
                • ·安装部署
                • ·实战案例
                • ·自定义Source
                • ·自定义Sink
                • ·Ganglia监控
                Kafka
                • ·基础架构
                • ·安装部署
                • ·命令行操作
                • ·生产者消息发送流程
                • ·异步发送API
                • ·同步发送API
                • ·生产者分区策略
                • ·生产者如何提高吞吐量
                • ·数据可靠性
                • ·数据去重
                • ·数据有序
                • ·数据乱序
                • ·节点服役和退役
                • ·Leader选举流程
                • ·文件存储机制
                • ·高效读写原理
                • ·消费策略
                • ·数据积压
                • ·Kafka-Eagle监控
                • ·Kafka-Kraft模式

                阶段三:Spark生态体系架构

                核心技能

                1Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解(包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等)、Spark的企业级调优策略

                2DophineScheduler的安装部署,熟练使用进行工作流的调度执行

                3全面了解数据仓库建模理论,充分熟悉电商行业数据分析指标体系,快速掌握多种大数据技术框架,了解认识多种数据仓库技术模块

                4HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化

                5开发工具Git&Git Hub的熟练使用

                6Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握

                7ElasticSearch的入门安装部署及调优

                8充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路,以及标签的设计流程及应用,初步了解机器学习算法

                9项目实战。贴近大数据的实际处理场景,全方面设计实战项目,能够更加全面的掌握大数据需求解决方案,全流程参与项目打造,短时间提高学生的实战水平,对各个常用框架加强认知,迅速累积实战经验

                课程设计特色
                本阶段课程进入进阶阶段,主要讲解核心大数据框架Spark和HBase,对两大框架进行了深入讲解,包括两大框架的基本安装部署以及深入源码解读。

                此外,本阶段还包含三大项目——离线数据仓库项目、用户画像项目和项目实战。前两大项目均采用新架构体系、稳定的框架选型、经典全面的理论解读,手把手教你如何从0到1搭建一个功能完善的大数据系统。内容涵盖绝大部分大数据经典流行框架、绝大部分经典需求实现,并配合企业级部署调优讲解,助力学员迅速增长开发经验,适配大部分企业的大数据开发需求。项目实战项目主要锻炼学生动手实战能力,根据前两个项目所学,自己独立按照企业需求完成开发任务。
                Spark
                • ·安装部署
                • ·RDD概述
                • ·编程模型
                • ·持久化&检查点机制
                • ·DAG
                • ·算子详解
                • ·DRDD编程进阶
                • ·累加器&广播变量
                • ·SparkSQL
                • ·DataFrame
                • ·DataSet
                • ·自定义UDF&UDAF函数
                • ·SparkSQL企业级调优
                • ·数据倾斜处理
                • ·小文件处理
                • ·大表join大表
                • ·大小表MapJoin
                • ·谓词下推
                • ·CPU配置
                • ·内存配置等
                Presto
                • ·Presto的安装部署
                • ·使用Presto执行数仓项目的即席查询模块
                Superset
                • ·使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示
                DolphinScheduler
                • ·任务调度工具DolphinScheduler的安装部署
                • ·实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警
                DataX
                • ·DataX架构原理
                • ·DataX部署
                • ·DataX使用
                • ·DataX优化
                Atlas2.0
                • ·元数据管理工具Atlas的安装部署
                MaxWell
                • ·使用MaxWell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目
                Zabbix
                • ·集群监控工具Zabbix的安装部署
                HBase
                • ·HBase原理及架构
                • ·数据读写流程
                • ·API使用
                • ·企业级调优
                Redis
                • ·安装配置
                • ·Redis的五大数据类型
                • ·Jedis
                • ·持久化
                • ·RDB
                • ·AOF

                阶段五:就业指导

                核心技能

                1从技术和项目两个角度按照企业面试要求带领同学们复习

                2熟悉CDH在生产环境中的使用

                3手把手简历指导,助力学员顺利通过简历筛选

                课程设计特色
                本阶段课程主要围绕学员的就业需求,在真正就业前,帮助学员全方面复习巩固所学知识和项目,串讲经典高频面试题,传授面试答题技巧,总结项目开发经验,手把手简历指导,解决学员在就业过程中遇到的各种难题。
                面试题+考试
                • ·串讲所学的所有技术点,如Hadoop、Hive、Kafka、Spark、Flink等技术框架高频面试题
                • ·串讲所有学过的项目
                • ·对所有串讲的过的面试题和项目进行考试
                CDH
                • ·在阿里云服务器上,基于CDH安装部署全部离线数据仓库项目
                就业指导
                • ·简历指导、职业规划
                • ·简历书写(Word、网上)
                • ·模拟面试

                阶段四:Flink生态体系架构

                核心技能

                1熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想,熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据,熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等

                2使用Flink搭建实时数仓项目,熟练使用Flink框架分析计算各种指标

                3ClickHouse安装、使用及调优

                4项目实战。贴近大数据的实际处理场景,全方面设计实战项目,能够更加全面的掌握大数据需求解决方案,全流程参与项目打造,短时间提高学生的实战水平,对各个常用框架加强认知,迅速累积实战经验

                5可选掌握推荐和机器学习项目,熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等

                6采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目,熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案

                课程设计特色
                本阶段课程以时下流行的大数据处理框架Flink为中心,从架构讲起,详细讲解了各种层面API的使用,并对Flink的高级应用场景进行了案例化讲解,还配备了详细的源码解读和优化技巧。本阶段还围绕Flink讲解了大数据领域另一个十分重要的项目——Flink实时数据仓库项目。本项目与离线数仓项目可以无缝对接,两大项目共同组成一个完整的企业级大数据架构。课程中包含深入全面的数仓理论讲解、实用高效的实时问题解决方案。通过学习本项目,可以迅速掌握实时开发的重点难点,掌握多种实时难点问题解决方案,对实时领域框架的搭配应用融会贯通,提升开发和调优经验。本阶段还配备项目实战阶段,主要锻炼学生动手实战能力,根据已学内容,在讲师指导下独立完成开发任务。

                此外,本阶段课程还将讲解时下流行的热点问题项目,数据湖 or K8S or 技术中台,成熟的技术课程可以使学员更全面了解大数据的发展趋势,掌握更多更热门的大数据技术,例如Hudi、K8S、数据治理等。

                在本阶段课程的最后是企业级的项目调优课程,通过搭建一个企业级的大数据集群,对项目中可能发生的高频热点问题、面试常见问题给出多角度解答,问题多、范围广、覆盖全,有助学员提升开发经验,熟悉开发环境。
                Flink
                • ·运行时架构
                • ·数据源Source
                • ·Window API
                • ·Water Mark
                • ·状态编程
                • ·Flink SQL
                • ·Table API
                • ·CEP复杂事件处理
                • ·Flink源码
                • ·Flink优化
                ClickHouse
                • ·ClickHouse安装
                • ·使用及调优
                Sugar
                • ·结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示
                Doris
                • ·Doris编译域安装
                • ·集群扩容和缩容
                • ·数据划分
                • ·数据模型
                • ·动态分区
                • ·Rollup
                • ·物化视图
                • ·表的创建修改和删除
                • ·数据导入导出
                • ·查询设置
                • ·Join查询
                • ·集成Spark
                • ·集成Flink
                • ·企业级优化
                • ·数据备份和恢复
                Hudi
                • ·Hudi快速构建
                • ·集成Spark
                • ·集成Flink
                • ·生产调优
                Iceberg
                • ·Iceberg构建
                • ·集成Spark
                • ·集成Flink
                • ·生产调优
                K8S
                • ·集群搭建
                • ·YAML文件详解
                • ·命令行工具Kubectl
                • ·Pod、Label
                • ·Controller
                • ·Volume
                • ·PVC和PV
                • ·Secret
                • ·configMap
                • ·Namespace
                • ·Service
                • ·探针
                • ·调度器
                • ·集群安全机制RBAC
                • ·性能监控平台
                • ·Helm
                Git&GitHub
                • ·安装配置
                • ·本地库搭建
                • ·基本操作
                • ·工作流、集中式
                Springboot
                • ·利用Springboot开发可视化接口程序

                大器早成

                职业发展选择广泛路径长久

                中级开发

                高级开发九游会AG8学员起点

                项目经理

                技术总监
                资深架构

                CTO
                CEO

                持续赋能,为学员成长保驾护航

                从入学到就业后,九游会AG8始终在你身边,助力学员整个职业生涯持续提升
                一站式服务模式,3大阶段6个步骤,用更高的效率,更科学化的方法,提供长期就业辅导、推荐和技术支持

                厉害了,我的硅谷

                影响力与日俱增,巨头合作、重磅荣誉纷至沓来

                • 九游会AG8喜获央广网
                  2021年度公信力教育品牌

                • 九游会AG8与钉钉共同打造前端新版课程

                • 九游会AG8与百度深度合作
                  助力学员职业生涯稳步上升

                • 九游会AG8荣获新浪
                  综合实力培训机构大奖

                • 九游会AG8荣获腾讯
                  “2018年度综合实力教育集团”

                • 九游会AG8荣获凤凰网
                  2019-2020年度华人影响力职业教育品牌

                • 九游会AG8与北京市计算中心战略合作发布
                  “羽林计划”

                • 九游会AG8与华为云达成合作

                • 九游会AG8与多所院校合作共建实训基地

                获颁二十八项国家计算机软件著作权证书,尽显技术研发硬实力

                广泛涵盖大数据、教育、教务管理、阅读、社区等领域

                校区环境整洁有序,竭尽全力为学员提供高效学习氛围

                北京java培训 北京java培训班
                九游会AG8@北京

                上海java课程培训 上海java培训机构
                九游会AG8@上海
                深圳java工程师培训 深圳java软件培训
                九游会AG8@深圳
                武汉java开发培训

                武汉java程序员培训
                九游会AG8@武汉
                西安java开发培训
                西安java程序员培训
                九游会AG8@西安