上课方式

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招生对象

18岁以上，高中及以上学历的学员

课程目标

打造全能大数据分析师专业技术

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学员评论

人们每天的生产生活、工作都在产出数据，这些大批量数据并非简单重复的数据，大数据技术实际上就是通过对数据进行存储、清洗、分析，实现数据增值，这些数据会随之产生价值，大数据的主要作用在于能够快速处理大批量数据并且实施准确化处理。

沈阳大数据课程

丰富的课程内容，紧贴就业市场需求设计

课程阶段	课程内容
JavaSE	主要学习Java基础语法；Java面向对象；常用类、异常、集合；Java多线程和IO；MySQL+JDBC等内容，掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力。
Hadoop生态	主要学习Linux和Shell脚本；HDFS分布式文件系统；Zookeeper；MapReduce；Hive；Presto；Hbase；Phoenix；Kylin；Sqoop；Flume；Azkaban；Git；数据仓库等内容，掌握Hadoop研发能力、掌握Hive操作及优化能、掌握Hbase数据存储操作、掌握离线数据存储和分析、掌握数据仓库构建能力。
Spark生态	主要学习Scala基础；Spark Core；Spark内核源码；Spark SQL；Kafka消息队列；Redis；Spark Streaming；Spark Mllib；Elasticsearch；ClickHouse等内容，掌握离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力。
Flink生态	主要学习Flink基础内容，包括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；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的状态管理和恢复等，掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力。

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大数据技术生态。大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop 是一个数据管理系统，作为数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。Hadoop也是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。

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