成都武侯区大数据培训哪个好

    2020-06-08发布, 次浏览 收藏 置顶 举报
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  • 授课对象:

    想了解大数据的学员

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成都数据库培训

成都武侯区大数据培训哪个好

大数据来袭,你准备好推塔了吗?
大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
行家*测截止到2020年,各个行业大数据相关人才缺口将达到100万,仅在spark大数据开发人才方面,将出现近30万的岗位需求。
理论、实战双向并行,奠定入行扎实基础
一阶段
Java基础
Java基础:
JAVA开发简介 基本语法、运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试

培养目标:
掌握java当中的基本语法中的运算符、数据类型以及相互转换和各种流程控制语句; 充分掌握数组的创建、遍历、排序以及函数定义,函数的相互调用和重载; "赋予学员面向对象思想 ,充分理解并运用java面向对象思想来进行程序开发,实现开发者从过程到面向对象编程的转变" 充分掌握常用类当中的方法,String类和包装类以及相互转换,异常的处理方式,File类和使用io读取和输入数据; 深入理解常用集合类的用法、集合的特点、以及各种使用 多线程的概念,创建方式,同步,通信,网络编程的基本概念,编写.

企业级实训项目:
猜字游戏; 猜拳游戏; 数字炸弹; 控制台版本双色球项目; 滴滴嗒嗒租车系统; 打印机项目; 个人记账本; **号注册验证; 中公教育JAVA学生系统的登陆注册; 文件复制; 时间的跳动; 双色球随机版; 中公教育java学生系统; 妈妈叫你去打酱油; 文件在线下载; 开心聊天室
第二阶段
Javaweb
JavaWeb:
html+css; html5+css3; javascript; jquery; 数据库; JDBC; WEB服务器、开发工具-MyEclipse; HTTP协议; (数据库连接池)数据源; JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0; 请求与响应; JSP; MVC; 会话管理; 过滤和监听; 异步请求; 阶段测试


培养目标:
掌握PC端前端页面的搭建及布局方法; 了解html5新增特性,了解css3新增选择器及常见属性; 掌握常见网页动效实现原理和思路,理解动态网页实现原理,掌握客户端表单验证方法; 熟悉常用的API,能够实现网页动效; 了解企业中常用数据库,以 数据库的基本操作; 掌握数据库表的复杂查询; 掌握数据库设计的理论知识; 掌握sql语句的优化; 掌握JDBC操作数据库,完成基 本CRUD操作; 掌握JDBC事务; 掌握Tomcat服务器的安装配置及使用; 了解HTTP协议的特点; 掌握数据源的基本原理以及常见数据源的配置及使用; 熟练使用Servlet开发基本web项目; 掌握web应用中的请求与响应; 掌握JSP基本原理,整合Servlet开发基本应用; 熟练掌握MVC模式进行开发; 掌握web应用开发中的两种会话技术、区别与联系; 掌握javaweb开发中的监听器和过滤器,并且配置自定义功能的监听和过滤; 熟练使用Ajax进行异步请求


企业级实训项目:
“中公图书商城”前端页面制作; (1)、电商项目数据库设计以及所 涉及的sql查询语句; (2)、封装jdbc工具类、简化开发; (3)、使用MyEclipse开发工具,整合Servlet+JSP+MySQL+JDBC 遵循MVC开发模式,完成商品信息的发布以及查询;使用response响应头字段完成文件下载、自动刷新; (4)、在(3)的基础上,开发 用户注册及登录功能。并且使用 Session进行登录校验, 使用Cookie开发“记住密码”功能; 
第三阶段
JavaEE*,Linux课程,分布式计算JavaWeb
JavaEE*+Linux课程+分布式计算:
Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战

培养目标:
"理解Spring的DI和IOC以及AOP原理,掌握 Spring的事务管理以及和其他框架的集成"; "理解ORM思想,以及mybatis的工作原理,; 熟练使用mybatis框架"; 理解springmvc的工作原理,并熟练的应用; 理解JVM原理和调优技巧; 掌握maven项目构建和管理; 掌握LINUX虚拟机安装、网络配置、基本命令、常用软件及环境配置; 掌握基于Mycat中间件的Mysql分库分表、读写分离; 掌握搜索引擎Solr基本安装和使用; 掌握Redis基本安装、命令、JAVA的集成,以及常用集成模式; 掌握ActiveMq消息队列、JMS协议; 掌握分布式计算框架Dubbo的基本配置和项目集成;

企业级实训项目:

JVM调优、maven项目构建、阿里云实际LINUX主机安装、使用、部署、手机号码归属地系统、MYsql分库、分表、主从复制、读写分离实际演练、基于Dubbo的电商商品管理开发

第四阶段

离线数据分析平台Hadoop
离线数据分析平台Hadoop:
Hadoop初步; Hadoop分布式文件系统HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume; 
Sqoop; HBase; YARN; 项目实战

培养目标:
"掌握HDFS文件系统以及熟练使用Java API操作HDFS、Spring集成Hadoop使用以及分布式集群环境搭建。掌握Hadoop生态圈上的各种应用的使用方式以及架构 如MapReduce、Hive、Hbase、Sqoop等"

企业级实训项目:
1、日志文件的收集; 2、Hive日志文件数据分析; 

3、定时触发; 4、HBASE集群

第五阶段

实时数据分析平台Storm
实时数据分析平台Storm:
python基础; Storm框架; Storm集群; 日志监控业务; 
Kafka; 项目实战
成都武侯区大数据培训哪个好
培养目标:
(1)实时计算平台解决方案; (2)使用Flume收集数据到Kafka; (3)Spring集成Storm、flume、redis、mysql对数据进行分析

企业级实训项目:
1、Grouping策略及并发度; 2、计算网站; 3、storm事务; 4、Storm集群和作业监控; 
5、点击流日志分析; 6、Python爬虫
第六阶段
Scala语言与Spark
Scala语言与Spark:
Scala语言; Spark; 机器学习; 
spark与HIVE; 项目实战

培养目标:
(1)升级Hive执行引擎为Spark; (2)使用Spark Sql完成点击流日志业务需求; (3)使用Spark处理业务数据; (4)企业海量数据分析平台规划

企业级实训项目:
1、spark集群; 2、SparkStreaming外挂; 
3、k-means和贝叶斯算法; 4、点击流日志分析
第七阶段
就*指*
就*指*:
企业面试前期准备与技巧
企业面试实战

课程内容:
简历制作、面试礼仪,对学员进行简历指导及多轮模拟面试
常见面试题的讲解,技术简历的指导与优化,技术面试指导,强化实战项目

培养目标:
从简历、面试技巧等层面助学员提升,培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划,明确自身定位,找到适合自身发展的工作

成都武侯区大数据培训学习资料

一、基础

1、说明:创建数据库
CREATE DATABASE database-name
2、说明:删除数据库
drop database dbname
3、说明:备份sql server
--- 创建 备份数据的 device
USE master
EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'
--- 开始 备份
BACKUP DATABASE pubs TO testBack
4、说明:创建新表
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)

根据已有的表创建新表:
A:create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)
B:create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only
5、说明:删除新表
drop table tabname
6、说明:增加一个列
Alter table tabname add column col type
注:列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变,能改变的是增加varchar类型的长度。
7、说明:添加主键: Alter table tabname add primary key(col)
说明:删除主键: Alter table tabname drop primary key(col)
8、说明:创建索引:create [unique] index idxname on tabname(col….)
删除索引:drop index idxname
注:索引是不可更改的,想更改*须删除重新建。
9、说明:创建视图:create view viewname as select statement
删除视图:drop view viewname
10、说明:几个简单的基本的sql语句
选择:select * from table1 where 范围
插入:insert into table1(field1,field2) values(value1,value2)
删除:delete from table1 where 范围
更新:update table1 set field1=value1 where 范围
查找:select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙,查资料!
排序:select * from table1 order by field1,field2 [desc]
总数:select count as totalcount from table1
求和:select sum(field1) as sumvalue from table1
平均:select avg(field1) as avgvalue from table1
大:select max(field1) as maxvalue from table1
小:select min(field1) as minvalue from table1
11、说明:几个*查询运算词
A: union运算符
union运算符通过组合其他两个结果表(例如 table1和 table2并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 all随union 一起使用时(即 union all),不消除重复行。两种情况下,派生表的每一行不是来自 table1就是来自 table2。
B: except 运算符
except 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL),不消除重复行。
C: INTERSECT 运算符
INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL),不消除重复行。
注:使用运算词的几个查询结果行*须是一致的。
12、说明:使用外连接
A、left (outer) join:
左外连接(左连接):结果集几包括连接表的匹配行,也包括左连接表的所有行。
SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c
B:right (outer) join:
右外连接(右连接):结果集既包括连接表的匹配连接行,也包括右连接表的所有行。
C:full/cross (outer) join:
全外连接:不仅包括符号连接表的匹配行,还包括两个连接表中的所有记录。
12、分组:Group by:
   一张表,一旦分组 完成后,查询后只能得到组相关的信息。
   组相关的信息:(统计信息) count,sum,max,min,avg 分组的标准)
   在SQLServer中分组时:不能以text,ntext,image类型的字段作为分组依据
   在selecte统计函数中的字段,不能和普通的字段放在一起;

13、对数据库进行操作:
   分离数据库: sp_detach_db; 附加数据库:sp_attach_db 后接表明,附加需要完整的路径名
14.如何修改数据库的名称:
sp_renamedb 'old_name', 'new_name'

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