有政策支持
行业前景广
人才缺口大
平均月薪高
为提高课程前瞻先导性,及与企业无缝对接,对市场进行阶段性调研,专人专职提高课程科学性。
学员入学需严格测试,入班后每周小测、阶段大测,通过严格考核,了解学员对知识的掌握情况。
特聘请原新浪、国企等大数据负责人,从技术角度讲述实战项目,吊打其他机构初级授课讲师。
课程项目与企业无缝对接,重金采购10台集群与服务器提供硬件支撑,拒绝虚拟小作坊式学习。
主题 | 主要内容 |
Java基础语法 |
计算机理论介绍
编程基础--进制分类,进制转换等
JDK的安装与环境变量的配置
注释
数据类型
标识符
变量和常量
转义字符
数据类型转换
常用运算符
分支流程控制-if
分支流程控制-switch
循环流程控制-while
循环流程控制-for
方法的定义与调用
方法的参数与返回值
方法的重载
方法的递归
数组的定义与元素访问
数组的内存分析
数组的常见操作
数组排序
|
Java面向对象 |
面向对象与面向过程
类的设计
对象的实例化
对象的内存分析
类中成员的访问
类是一种自定义的类型
this关键字
包(package)的创建与使用
构造方法
private关键字与属性封装
单例设计模式
继承基本的概念
继承中的特点
继承中的构造方法
方法的重写
final关键字
super关键字的使用
Object类
对象的转型
instanceof关键字
抽象类与抽象方法
接口
|
常用类、异常、集合 |
Lambda表达式
内部类
包装类型
常用类Random、Date、SimpleDateFormat、Calendar
枚举
异常定义
常用结构.
finally关键的应用
自定义异常
String类常用方法
StringBuffer/StringBuilder的常用方法
正则表达式
集合框架Collection
集合中元素排序
Collections工具类
泛型
集合框架Map
HashMap集合
TreeMap集合
可变参数
Arrays工具类
基本数据结构
|
Java多线程和IO |
多线程概念
并发与并行
创建线程的方式
线程常用方法
线程生命周期
临界资源问题
同步代码段synchronized关键字
同步方法synchronized关键字
lock和unlock
线程死锁
生产者消费者设计模式(一对一)
懒汉式单例设计模式中的线程安全问题
File常用方法
流的基础
流的分类
字节流
字符流
转换流
缓冲流
对象流
Properties文件操作
NIO和NIO.2(缓冲区、通道、Paths.get、Files)
Class类
Class获取对象的三种方式
Constructor构造方法
Field 属性
Method方法
反射实例
|
MySQL+JDBC |
SQL简介
SQL表的概念
数据库的安装卸载
登录MySQL和MySQL常用命令
MySQL中常用的基本数据类型
数据库DDL操作
数据库DML操作 数据库DQL操作
数据库DQL操作
数据完整性
数据库的索引操作
表与表之间的关系
多表查询
常见函数应用
数据备份与恢复
JDBC原理
JDBC的实现
JDBC实例-模拟登陆
SQL注入问题
xml和json讲解
数据库事务
连接池
连接池原理
常用的三方连接池DBCP、C3P0和Druid
DBUtils三方工具的使用
|
主题 | 主要内容 |
Linux和Shell脚本 |
CentOS 7.7安装部署 常见文件操作命令 常用系统操作命令 常用的四种软件安装部署 Shell脚本中变量 Shell脚本数组、if-el分支、循环和方法等 Shell脚本调试 crontab定时器 |
HDFS分布式文件系统 |
HDFS组件概述 Hadoop安装部署 HDFS中的服务功能 HDFS工作机制 HDFS读写流程 HDFS的api操作 |
Zookeeper |
Zookeeper的定义 Zookeeper的应用场景 Zookeeper的服务及功能 Zookeeper整体架构 Zookeeper的选举机制 Zookeeper中事务 Zookeeper安装部署 Zookeeper操作 HDFS的HA部署 |
MapReduce |
YARN的组件 YARN的架构 YARN的调度方式 YARN工作原理 MapReduce模型 MapReduce中shuffle机制 MapReduce中的partitioner MapReduce中的自定义输入输出 MapReduce中的join操作 MapReduce中的压缩 MapReduce优化 |
Hive |
Hive架构 Hive安装部署 Hive的DDL操作 Hive的DML操作 Hive分区 Hive分桶 Hive数据加载 Hive中数据类型 Hive的常见内部函数 Hive自定义函数(UDF|UDAF) Hive视图 Hive索引 Hive优化 |
Presto |
Presto部署 Presto命令行接口 Presto的JDBC驱动 Presto队列配置 Presto的连接器 Presto的函数和运算符 Presto的数据类型 Presto的sql操作 Presto从Hive迁移 Presto的函数 |
Hbase |
Hbase架构 Hbase组件 Hbase工作原理 Hbase的shell操作 Hbase的api操作 Hbase的合并 Hbase的触发器 Hbase的过滤器 Hbase的RowKey设计 Hbase的优化操作 |
Phoenix |
Phoenix安装部署 Phoenix的四种操作方式 Phoenix的DDL和DML Phoenix的视图 Phoenix的二级索引 Phoenix的分页实现 |
Kylin |
Kylin架构 Kylin安装部署 Kylin数据源添加 Kylin的Mode创建 Kylin的Cube构建 Kylin的Cube运行 Kylin的支持的操作 Kylin的优化 |
Sqoop |
Sqoop架构 Sqoop安装部署 Sqoop的工作原理 Sqoop的Import和Export Sqoop增量和全量操作 Sqoop元数据 Sqoop的Job操作 Sqoop代码脚本化 |
Flume |
Flume架构 Flume安装部署 Flume的source、channel、sink Flume的selector使用 Flume的实时采集 Flume自带拦截器和自定义拦截器 Flume多agent部署 Flume的容错 |
Azkaban |
Azkaban架构 Azkaban部署 Azkaban的Shell案例 Azkaban的MapReduce案例 Azkaban的Hive案例 Azkaban的Sqoop案例 Azkaban的定时案例 Azkaban的2.0语法 Azkaban的用户和权限 Azkaban的优化 |
Git |
Git相关概念 Git安装部署 Git命令行操作 Git版本库创建 Git中分支操作 Git冲突解决 GitHub和GitLab介绍使用 Git和IDEA整合使用 |
数据仓库 |
数据仓库定义 数据仓库四大特征 数据仓库主题 数据仓库集市 数据粒度 数据仓库中维度 数据仓库中缓慢数据变化处理 数据仓库分层 |
主题 | 主要内容 |
Scala基础 |
Scala环境部署 编码规范 var和val的区别 数据类型 表达式 循环 定义方法和函数 数组(Array) 映射(Map) 元组(Tuple) 列表(List) Set 集合的重要函数 类、特质、抽象类、对象、继承 模式匹配和样例类 高阶函数 隐式转换和隐示参数 泛型 Netty的概念 |
Spark Core |
Spark简介 Spark运行模式 SparkShell RDD的概念详解 Transformation算子 Action算子 DAG有向无环图 RDD任务的切分 Lineage(血统) Checkpoint检查点机制 Spark集群启动流程和任务提交流程 自定义排序 自定义分区 Accumulator累加器 Broadcast广播变量 Shuffle原理剖析与源码分析 SparkSubmit执行流程 集群启动流程详解 SparkContext执行流程 Task提交流程详解 Stage划分过程详解 |
Spark内核源码 |
Spark启动脚本解析 Spark提交流程解析 应用提交和Driver进程 SparkContext解析 Spark executor解析 Spark的部署模式 Spark的shuffle流程 Spark的内存管理 |
Spark SQL |
SparkSQL介绍 SparkSQL的操作方式 SparkSQL的数据抽象 Spark-shell基本操作 数据转换(RDD,DataFrame,DataSet) 数据操作方法(DSL和SQL) SparkSQL自定义函数(UDF,UDAF,开窗函数) Spark集成Hive(内置Hive和外置Hive) |
Kafka消息队列 |
Kafka的组件介绍 Kafka集群部署 Kafka文件存储机制 topic中partitioner的分布 Kafka分区中的Segment Kafka分区和消费者的关系 kafka日志合并 kafka的生产者案例 Kafka的消费者案例 Kafka自定义分区器 Kafka消费者组 Zookeeper如何管理Kafka |
Redis |
Redis的应用场景 Redis安装部署 Redis数据类型的cli和api操作 Redis的数据类型和操作案例 Redis主从复制 Redis集群部署 Redis的连接池 Redis中的雪崩、穿透和击穿问题 |
Spark Streaming |
Spark Streaming的原理介绍 DStream的概念 DStream原语类型介绍 DStream的Transformation(转换)、Output(输出) 窗口操作案例实现 Spark Streaming结合Kafka案例实现 背压和反压机制 如何保证数据的一致性 Structured Streaming实战 |
Spark Mllib |
Spark MLlib简介 Spark MLlib组件介绍 Word2Vec TF-IDF ALS GBDT LR MinMaxScaler OneHotEncoder |
Elasticsearch |
Elasticsearch的相关概念 Elasticsearch及插件安装部署 Index的概念 Document的概念 Mapping映射的概念 Elasticsearch的数据类型 Elasticsearch的聚合操作 索引rest和api相关操作 Elasticsearch的SQL操作 Elasticsearch过滤器 IK分词器集成Elasticsearch 查询文档分页操作 Kibana插件操作 |
ClickHouse |
ClickHouse概念 ClickHouse安装部署 客户端连接和JDBC方式访问ClickHouse 数据类型 ClickHouse的ddl和dml操作 ClickHouse表引擎 ClickHouse优化 |
主题 | 主要内容 |
Flink基础 |
Flink部署模式 Flink Streaming DataStream API介绍 Flink Streaming DataSource、Transformations、Sink详解 Flink的connector Flink的自定义输入输出 Flink中两阶段提交 Flink中的操作链 Flink DataSet的DataSource、Transformations、Sink详解 Flink Table API和SQL应用 Blink Table的操作 Sql与hive的整合 Flink的序列化 Flink的广播变量 Flink的累加器 Flink的分布式缓存 Flink的状态管理和恢复 Flink的CheckPoint Flink失败重启 Flink中Time Flink窗口 EventTime与Watermarks Flink的CEP Flink的新特性 Flink的优化 |
统计数千名毕业老学员所在公司使用到的实际企业技术及学员大厂面试反馈。
提升职业素养及职业能力,掌握企业生存的法则,提升级职场竞争力,激发潜能。
老学员可享技术提升,根据市场需求课程实时更新发布,企业主流技术。