上海大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓課程

【課程內容】Linux安裝使用、Linux文件系統(tǒng)、Linux用戶和進程管理、 Shell和網(wǎng)絡基礎、git工具、 Linux小測驗。

【課程目標】掌握Linux使用方式和常見命令；熟悉Linux環(huán)境，包括shell和git使用

【課程內容】Java簡介，包括跨平臺、虛擬機、JDK等、 Java編程基礎，函數(shù)、循環(huán)語句、變量等、Java高級特性，類、繼承、多態(tài)等、Java數(shù)據(jù)集合，包括List、Map、Set等介紹、自動化項目管理工具Maven、 Java小測驗。

【課程目標】掌握Java基本語法，能夠使用Java編寫包含類、函數(shù)、循環(huán)等語言的代碼；熟悉Java編程環(huán)境，包括集成開發(fā)工具eclipse/IDEA，項目管理工具等

【課程內容】分布式文件儲存系統(tǒng)HDFS進階，分布式數(shù)據(jù)庫HBase進階，分布式計算引擎MapReduce基礎與進階，Zookeeper與YARN

【課程目標】深度學習hadoop系統(tǒng)，包括高級特性，優(yōu)化等；增加hadoop大數(shù)據(jù)技術學習廣度，拓展眼界

【課程內容】分布式計算框架Spark Core和Spark SQL進階和調優(yōu)，函數(shù)式編程語言scala

【課程目標】深度學習Spark系統(tǒng)，包括高級特性，優(yōu)化等，增加Spark大數(shù)據(jù)技術學習廣度，拓展眼界

【理論部分】大數(shù)據(jù)概論、 大數(shù)據(jù)技術體系（按照六層架構介紹：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、資源管理、計算引擎、數(shù)據(jù)分析以及可視化），Hadoop發(fā)展歷程、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述/結構化數(shù)據(jù)收集Sqoop：背景、架構、原理以及使用 、非結構化（日志）數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume：背景、架構、原理及使用；

【實戰(zhàn)部分】利用Flume從指定目錄中收集數(shù)據(jù)到HDFS、利用Sqoop將MySQL表中數(shù)據(jù)寫HDFS。

【課程目標】 掌握大數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)架構，能夠使用sqoop和flume構建企業(yè)級大數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。

【理論部分】概述 、基本架構與工作原理、應用場景以及經(jīng)典的架構組合等、HDFS簡介、優(yōu)缺點、架構（主節(jié)點NameNode、從節(jié)點DataNode、journal node的解析） 、核心設計（數(shù)據(jù)塊、數(shù)據(jù)副本的存放策略、安全模式、負載均衡、機架感應等）、HDFS操作（命令行接口、Java接口）

【實戰(zhàn)部分】搭建Kafka集群、如何編寫Producer將數(shù)據(jù)寫入Kafka、如何編寫Consumer從Kafka中讀取數(shù)據(jù)、搭建HDFS集群、使用NameNode Web UI、使用HDFS Shell利用Java編寫程序從HDFS中讀數(shù)據(jù)、利用Java編寫程序將數(shù)據(jù)寫入HDFS中、利用Java刪除HDFS上的文件和目錄

【理論部分】HBase簡介、優(yōu)缺點、架構以及HBase API使用等

【實戰(zhàn)部分】搭建Hbase集群、使用Hbase Web UI、使用HBase Shell、利用Java編寫程序在hbase中創(chuàng)建表、利用Java編寫程序向hbase表中寫入和讀取數(shù)據(jù)

【項目案例】用戶畫像系統(tǒng)、網(wǎng)絡爬蟲

【課程目標】掌握HBase系統(tǒng)架構，能夠編寫程序讀寫 HBase中存儲的數(shù)據(jù) 。

【理論部分】Hive背景、架構、 HQL的DML和DDL語法等

【實戰(zhàn)部分】Hive環(huán)境搭建、利用Hive創(chuàng)建表，并進行查詢、Hive創(chuàng)建ORC與Parquet表并查詢

【課程目標】熟練掌握HQL編寫方式，能夠使用Hive構建大數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)

【理論部分】Hive內部原理，多計算引擎（Tez與Spark），Hive創(chuàng)建ORC/Parquet表，Hive調優(yōu)

【實戰(zhàn)部分】程序方式訪問Hive、Hive調優(yōu)演示

【課程目標】掌握Hive內部原理，了解常見Hive的優(yōu)化方式。

【理論部分】Presto基本架構，Presto與Hive對比，Presto基本使用。

【實戰(zhàn)部分】Presto集群搭建、Presto使用方式、Presto與Hive性能對比

【項目測試練習】 Hadoop測試（包括選擇題、簡單題和編程題三部分）

【理論部分】Java Lambda語法簡介 、Spark基礎原理與運行架構、Spark部署方式

【實戰(zhàn)部分】Spark開發(fā)環(huán)境搭建、使用Spark Web UI、如何將Spark程序運行到YARN上

【課程目標】掌握Spark基本原理，能夠搭建Spark開發(fā)和運行環(huán)境。

【理論部分】Spark編程模型、內存彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理和機制、Spark RDD transform、持久化、checkpoint、容錯與性能優(yōu)化

【實戰(zhàn)部分】如何利用intellij idea開發(fā)一個spark程序并運行到集群中、如何利用spark設計電影受眾分析程序

【課程目標】掌握常見的Spark API，熟練使用Spark開發(fā)大數(shù)據(jù)分析程序。

【理論部分】流式計算基礎、spark streaming基礎原理 、基礎API介紹（包括map，filter，flatMap、foreachRDD，saveAsTextFile等）和高級API介紹（window， transform和mapWithState），Redis介紹

【實戰(zhàn)部分】利用Spark Streaming讀取HDFS中的數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計（按照window統(tǒng)計）后寫入HDFS：利用Spark Streaming讀取HDFS中的數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計后寫入Redis和HBase：利用mapWithState實現(xiàn)wordcount

【課程目標】掌握Spark Streaming工作原理及常見的API，能夠使用Spark Streaming編寫流式實時計算程序。

【理論部分】保存kafka offset并恢復、spark streaming容錯機制、spark streaming調優(yōu)方法、structured streaming原理及關鍵API

【實戰(zhàn)部分】利用Spark Streaming+kafka+redis實現(xiàn)“用戶手機app行為分析系統(tǒng)”、實現(xiàn)streuctured streaming版本的wordcount

【課程目標】掌握Spark Streaming調優(yōu)方法和高級編程技巧，能夠使用高級API編寫更加魯棒的分布式流式計算程序。

【理論部分】數(shù)據(jù)挖掘與機器學習基礎知識，以及機器學習案例、Spark MLib分類、聚類、推薦等算法，用戶畫像系統(tǒng)設計。

【實戰(zhàn)部分】回歸預測和局部加權線性回歸預測算法、近鄰KNN預測分析的算法、協(xié)同過濾算法的Spark實現(xiàn)技術應用、決策樹分類分析挖掘算法、邏輯回歸分類分析挖掘算法、貝葉斯分類分析挖掘算法等，互聯(lián)網(wǎng)用戶性別預測。

【課程目標】掌握常見的機器學習算法，能夠使用Spark MLLib工具包解決機器學習問題。

【理論部分】人工智能技術體系 ; 人工智能技術的數(shù)學與python基礎 ; 神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN,RNN及CNN等）和開源框架tensorflow及pytorch等

【實戰(zhàn)部分】電影評論文本情感分析（監(jiān)督學習，可應用在：各種評論文本的正負情感分類， 新聞的正負情感分類）; 電信客戶流失預測（監(jiān)督學習， 可應用在：股價預測、流量預測，房價預測等方面中）; 基于深度學習的手寫字體識別

【課程目標】掌握人工智能技術基礎，包括數(shù)學與python技術，了解神經(jīng)網(wǎng)絡技術及開源框架tensorfow、pytorch等。

【實戰(zhàn)部分】項目背景、開發(fā)需求、 項目架構、核心點講解； 項目架構、核心點講解； 數(shù)據(jù)展示、共性問題答疑 、項目總結。 講解主要架構：Kafka+Spark Streaming+Mysql

【課程目標】掌握大數(shù)據(jù)流式系統(tǒng)基本架構 ; 學會使用kafka和spark streaming構建流式計算系統(tǒng) ; 熟練掌握使用spark streaming編寫魯棒的流式處理程序

【實戰(zhàn)部分】項目背景、開發(fā)需求、 項目架構、核心點講解 ; 數(shù)據(jù)展示、共性問題答疑 、項目總結; 講解主要架構：HDFS + Spark Core + mllib

【課程目標】熟悉機器學習應用 ; 熟悉如何使用HDFS和Spark解決實際問題

【實戰(zhàn)部分】項目背景、開發(fā)需求、 項目架構、核心點講解； 項目架構、核心點講解； 數(shù)據(jù)展示、共性問題答疑 、項目總結。 講解主要架構：hadoop+kafka+spark+presto/hive+echart/D3

【課程目標】了解日志分析系統(tǒng)的基本架構 ; 熟練掌握如何采用hadoop和spark解決大數(shù)據(jù)分析問題 ; 使用常見的開源可視化工具對分析結果可視化

【實戰(zhàn)部分】項目背景、開發(fā)需求、 項目架構、核心點講解； 項目架構、核心點講解； 數(shù)據(jù)展示、共性問題答疑 、項目總結。 用戶畫像系統(tǒng)常見場景簡介。 講解主要架構：flume+hbase+spark+redis+mllib

【課程目標】掌握用戶畫像系統(tǒng)基本架構 ； 熟練使用HBase存儲海量結構化和半結構化數(shù)據(jù) ； 熟練使用mllib求解機器學習問題

【實戰(zhàn)部分】項目背景、開發(fā)需求、 項目架構、核心點講解； 項目架構、核心點講解； 數(shù)據(jù)展示、共性問題答疑 、項目總結。 講解主要架構：HDFS + HBase + Spark SQL + Spark Streaming

【課程目標】掌握大數(shù)據(jù)設計架構lambda architecture；學會使用Hadoop和Spark技術解決復雜大數(shù)據(jù)問題

【實戰(zhàn)部分】項目背景、開發(fā)需求、 項目架構、核心點講解； 項目架構、核心點講解； 數(shù)據(jù)展示、共性問題答疑 、項目總結。 講解主要架構：Hadoop + Hive + Presto + superset/tableau

【課程目標】掌握大數(shù)據(jù)報表系統(tǒng)基本架構設計方法；學會使用Hadoop和Spark技術解決復雜大數(shù)據(jù)報表分析及可視化問題。

【課程目標】公司大數(shù)據(jù)崗位核心技能需求。了解所需知識和技能，以及主流的大數(shù)據(jù)工具和框架的使用方法。 講解大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師崗位面試的常見筆試題。會涵蓋主流的互聯(lián)網(wǎng)公司的面試題 目，深入淺出，結合實際場景分析。 講解常大數(shù)據(jù)研發(fā)面試問題，開放式問題和系統(tǒng)設計問題，融匯貫通整個課程知識點。