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    广州JAVA大数据培训

    广州JAVA大数据培训
    2020-11-09发布,次浏览 收藏 置顶 举报
广州JAVA大数据培训
  • 地址区域:番禺
  • 上课班制:周末班
  • 课程类型:一对多
  • 授课时间:2至6个月
  • 授课对象:所有人群
  • 网报价格:电询    课程原价:电询
  • 咨询热线:159-0741-2407
  • 预约试听 QQ咨询
  • 课程详情
课程详情
达内目前开设Java、Java互联网架构、JAVA大数据、PHP、软件测试、嵌入式、C++、C#、 Android、iOS、UID、UED、产品经理、Linux云计算、Python、Web前端、VR、VFX影视视效设计师、CAD、网络运维、网络营销、高级电商、主办会计、少儿编程、智能机器人编程、编程数学等27大课程体系,为IT企业提供人才服务,并为行业提供高级应用型人才。
什么是互联网 + 大数据?
动互联网的发展,产生了大量的数据,而传统的基于数据库、数据仓库的数据存储和处理技术已经很难在可接受的时间和空间下完成对这些数据的存储和处理,因此,大数据技术应运而生了,大数据技术基于分布式的架构,实现了近乎无限的存储和处理的能力,为海量数据的存储和处理提供了新的可能。而正是基于这样的能力,越来越多的基于大数据的精准、个性化的服务开始大量的出现。
 JAVA 大数据课程优势
全栈式技术覆盖
课程覆盖Java 语言基础、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容,解决学员 Java 大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度。
原理级讲解
课程内容涉及基础知识、代码实现、技术原理、架构设计、编程思想,从代码到知识点,从架构到思想,提升学员,帮助学员成为会思考、 能设计、 强架构、重实现的实战型技术人才。
企业级项目实战
课程由真实企业级项目贯穿,以项目驱动学习,不仅学习技术,更要掌握应用,真实应用带动学习热情,帮助学员的提高实战应用能力,达到企业级用人标准。
云开发的真实环境

针对互联网架构、大数据课程的分布式开发背景,为学员提供真实的云主机开发环境,每个学员都会分配若干台云服务器,真正的云环境下开发、测试、部署,完整还原企业开发部署真实场景。

JAVA大数据培训

阶段
JavaSE 阶段
Java基础
Java 简介 Java 发展历程、Java 的技术结构、JDK 的下载及安装、HelloWorld 入门案例。
Java 基本语法 关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制、数组、二维数组、方法。
面向对象 面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法、this 关键字、代码块。面向对象的特征(封装、继承、多态)、super 关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract、接口、内部类、包、垃圾分代回收机制。
API(一) Object、String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。
API(二)  异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器
Java 增强
API(三) IO、线程、套接字。
API(四) 反射、注解、断言
jvm 参数 jvm 内存大小调节、常见回收机制。
JDK8 的部分特性 接口中的默认方法、Lambda 表达式、函数式接口、时间包。
Git 版本控制
版本控制概念、Git 发展历史、Git 安装配置、Git 版本库管理、Git 版本控制、Git 远程仓库、Git 分支管理、Git 标签管理、码云介绍。
第二阶段
JavaWeb 阶段(EasyMall 项目贯穿)
XML XML 的概念与基本作用、XML 语法、XML 解析介绍、DOM4J 解析 XML
HTML/CSS HTML 介绍、HTML 文档结构、HTML 语法、HTML 标签技术(超链接、列表、表格、图像、表单等),CSS 介绍、CSS 导入方式、CSS 选择器、CSS 布局、CSS 样式属性。完成 EasyMall 项目静态页面。
JavaScript JavaScript 语法、数据类型、运算符、流程控制、数组、函数、JavaScript 内部对象、自定义对象,DHTML 编程、DOM 介绍,DOM 编程(使用 DOM 操作 HTML 文档)。完成 EasyMall 静态页
面中的 js 脚本。
Jquery  Jquery 对象、Jquery 选择器(ID、元素、class、层级等)的使用、Jquery 案例(用户列表增、删、改、查)、Json 的对象转换、Jquery AJAX 的实现。完成 EasyMall 静态页面中的 jquery 脚本。
MySql 数据库介绍、MySQL 安装与配置、数据库增删改操作 DDL 语句使用、表增删改操作 DML 语句使用、表查询操作 DQL 语句使用,数据备份及恢复、多表设计、多表查询。完成 EasyMall 中数据库的设计。
JDBC JDBC 介绍、JDBC 入门,JDBC 核心 API 介绍,JDBC 的 CURD 操作防止 SQL 注入及PrepareStatement 使用,使用批处理。连接池的介绍、自定义连接池,常用的开源连接池C3P0 的介绍及使用。
Tomcat/HTTP WEB 服务器介绍、Tomcat 的安装与启动、Tomcat 的体系结构、组织 WEB 应用目录与在Tomcat 中发布 WEB 应用程序的方式、配置 WEB 的主页、使用 Tomcat 配置虚拟主机、HTTP协议详解。
Servlet Servlet 介绍、开发 Servlet 程序、Servlet 生命周期、Servlet 调用分析、Request 及Response 的使用、ServletConfig 使用,ServletContext 使用(作为域对象使用、配置系统初始化参数、获取 web 资源)。AJAX 介绍、XMLHttpRequest 对象详解。完成 EasyMall 用户注册模块。
Cookie/Session 会话技术介绍、Cookie 介绍及 Cookie 的使用、案例之 Cookie 实现记住用户名,Session 的使用及 Session 的原理,案例之利用 Session 实现登陆功能及验证码校验。完成 EasyMall 用户登录模块。
JSP/EL 表达式 /JSTL 标签

JSP 介绍、JSP 表达式、JSP 脚本片段、JSP 声明、JSP 注释、JSP 中的 9 个内部对象和作用,EL 表达式简介,EL 获得数据、EL 执行运算、EL 内置对象,page 指令及其重要的属性,JSP中的 include 指令、pageContext 对象的详细讲解。JSP 动作标签介绍。JSTL 标准标签库的介绍及使用。完成 EasyMall 动态页面。
MVC 设计模式 / 三层架构
 JavaEE 开发模式介绍、MVC 软件设计模式介绍、JavaEE 经典开发模式重构 EasyMall 项目、工厂设计模式介绍、工厂设计模式的应用。层与层之间的耦合与解耦。重构 EasyMall 为三层架构。
过滤器 / 监听器  Servlet Listenert 监听器介绍及使用、Servlet Filter 过滤器介绍、过滤器生命周期。30 天内自动登录功能的实现,全站乱码处理功能实现。完成 EasyMall 全站过滤器、自动登录等功能。
JavaWeb 高级开发技术  泛型、注解、内省、动态代理、枚举、AOP 原理及实现。完成 EasyMall 改造实现 AOP。
数据库高级开发技术  事务概述、事务的隔离级别、事务控制、更新丢失。完成 EasyMall 中商品相关模块。
EasyMall 项目开发 EasyMall 是一个典型的互联网电子商务系统,在 WEB 学习阶段,通过所学习的 WEB 技术,实现 EasyMall 商城中包括用户注册、用户登录、用户注销、商品添加、商品删除、商品修改、商品列表、商品详情等功能。在实现商城相关功能的过程中,熟悉并掌握 WEB 开发相关技术、架构思想、项目开发流程、版本控制等内容。整个项目贯穿于整个 WEB 学习阶段,通过项目贯穿课程教学,通过应用引导学员学习。
第三阶段
JavaEE 框架阶段(EasyMall 项目贯穿)
Spring Spring IOC 基础、Spring 的工厂模式 ( 静态工厂、实例工厂、Spring 工厂 )、Spring 依赖注入(构造器注入,set 注入)、Spring 的注解形式、Spring AOP 原理及实现、Spring 整合 JDBC、JDBCTemplate、Spring 声明式事务处理、事务的回滚策略等
SpringMVC  SpringMVC 原理、SpringMVC 简单参数封装、复杂参数封装、值传递的原理、SpringMVC 的注解形式、日期格式类型转换、文件上传、页面访问控制 ( 转发和重定向 )、RESTFUL 结构
MyBatis MyBatis 原理、DQL 映射、DML 映射、复杂结果集映射、参数传递(注解形式和 MAP 形式)、结果集封装原理、动态 SQL 的拼接、字符转义、MyBatis 的接口实现、代码自动生成工具、关联关系的讲解、Spring + SpringMVC + MyBatis 整合(SSM 整合)
EasyMall 项目重构及开发 通过框架技术重构在 JavaWeb 阶段实现的 EasyMall 项目,通过对比使学员们理解使用框架的,熟悉框架的搭建和使用,理解框架整合方式、了解框架下业务开发流程。并进一步实现EasyMall 中的购物车模块、订单模块、在线支付、销售统计等模块。
Springboot  基础,搭建,springboot 组合注解运行原理,springboot 的 web 开发,spring data JPA,声明式事务
SpringBoot 重构EasyMall 通过SpringBoot重构EasyMall项目 , 加深对Spring Boot的理解,实现购物车、订单、在线支付等功能模块
第四阶段
大数据互联网架构阶段(EasyMall 项目贯穿)
Linux 大数据生产环境需要在 Linux 下部署,大数据开发人员必须对 Linux 系统有相应的了解。学习内容包括 Linux 操作系统的安装配置、文件系统管理、用户及用户组管理、进程管理、资
源管理、vim 编辑器使用、Linux 下软件安装、shell 编程等内容
云平台使用 才高大数据课程采用全云化教学,讲师授课、学员学习、练习、项目运行部署、性能测试等都在真实云平台上进行,模拟企业真实环境。此处讲授云平台的使用。
RedisRedis
SpringBoot 整合
redis 简介,雪崩 / 缓存击穿,hash、string、list、set、zset、jedis 数据分片,jedis 数据分片连接池,jedis 的 hash 一致性,redis 主从复制,哨兵集群,redis-cluster,redis 集群的道
Mycat
Mycat 与 SpringBoot 整合
 mycat 简介,mysql 主从复制,mycat 读写分离,mycat 配置详解
Rabbitmq
Rabbitmq 与 SpringBoot
整合
rabbimq 消息队列,connection,channle,exchange,消息生产者和消费者,消息传递simple 模式,work 模式,publish 模式,routing 模式,topic 模式,秒杀案例
Lucene
lucene 概述,分词系统,索引概念,倒排索引,索引创建,索引删除,索引更新,词项搜索,布尔搜索,范围搜索,前缀搜索,多关键字搜索,模糊搜索,通配符搜索
ElasticSearch
ES 与 SpringBoot 整合
搜索系统概括,搜索引擎框架,solr安装与配置详解,elasticseacher安装与配置详解,集群搭建
爬虫  jsoup 爬虫,爬取网站,爬取页面,爬取二次提交数据,爬取定位信息,模拟浏览器头爬取网站,爬取京东数据落地数据库
Ngnix  http 服务器,反向代理,入门配置,server 配置,location 匹配,负载均衡轮询、权重、session 黏着,hash 取余
Easymall 项目整合 整合springboot 开发系统,整合redis,mycat,Ngnix 负载均衡,rabbitmq消息队列,lucene搜索技术; 跨域访问,调用服务使用互联网架构技术,将EasyMall 项目重构为分布式技术架构的大型电商项目,可承受高并发,具有高可用的特点。后台商品管理:负责商品的增删改查,图片上传,商品分类树前台系统:商品前台分类树,商品查看,登录,购物车等等。
SpringCloud 微服务整合 微服务概括
springcloud-config;springcloud-eureka;springcloud-ribbon;springcloud-hystrix;springcloud-zuul;springcloud-feign;
第五阶段
大数据高并发基础
大数据 java 加强 学习 java 中关于 Concurrent 高并发包、NIO、序列化反序列化(AVRO)、RPC 等相关知识,掌握 zookeeper、sq
大数据离线数据分析
Hadoop Hadoop 是的大数据处理工具,包括分布式数据存储系统 HDFS、分布式数据计算框架
MapReduce 和资源协调框架 Yarn 三大组件。HDFS: 详细讲解 HDFS 使用方式、存储机制、可靠性保证、上传、下载、删除等实现原理、Java 开发 Api、开发等内容
MapReduce: 详细讲解 MR 理论基础、开发方式、序列化机制、分区机制、Combiner 机制、shuffle 详细流程、MR 案例、MR 性能优化等内容Yarn: 介绍 Yarn 资源协调框架的基本原理、使用及调优。Hadoop 是大数据生态中的组件,在行业中应用广泛,是学习大数据重要的技术之一
Flume Flume 是大数据生态环境中流行的日志收集框架,基于其灵活的可广泛配置的使用方式及优良的效率被广泛的应用在大数据生产环境中。
课程中详细讲解了 Flume 的 Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor 等组件的使用。
并通过美团的案例,展示了 Flume 企业级应用场景的实现方式,并在后续项目中有大量的应用。
 hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具,通过将结构化的数据文件映射为 HIVE 中的表,并提供类 SQL 的语法实现数据处理。
学习内容包括 hive 的安装配置、hive 的元数据库、hive 的内部表外部表、hive 的分区表、hive 的分桶表、hive 的语法、hive 的 UDF 等内容
HBase HBase 是一种分布式、面向列的基于 hadoop 的非关系型数据库,适合存储半结构化、非结构化的数据,基于其优良的设计,可以提供良好的实时数据存取能力,并提供的横向扩展能力,在企业级大数据开发中占用重要地位。课程中详细介绍了 Hbase 使用方式、Hbase 逻辑结构、Hbase 的理论基础 -LSM 树、Hbase 的实现原理、Hbase 表设计原则等内容,从理论
zebra项目 目名称:zebra 电信日志数据分析项目
业务背景:电信行业通过大量的电信基站为移动设备提供 3G、4G 网络信号,在移动设备通过基站访问网络的过程中,基站将会记录所有的访问数据,此项目通过大数据离线分析技术分析这些日志,得到相关的业务结论指导行业改进。
学习目标:通过学习 zebra 电信日志分析项目,掌握企业级大数据离线分析技术
应用的技术:flume 收集日志,采用三层结构实现 日志收集 聚集 终持久化到 hadoop hdfs 中 并实现日志收集过程中的失败恢复及负载均衡;hadoop hdfs 分布式存储收集到的日志数据 ,hadoop mapreduce 进行日志清洗、格式转换; hive 进行日志处理、业务规则计算,按照不同维度分时段统计应用受欢迎程度、网站受欢迎程度、
小区上网能力、小区上网喜好等信息;sqoop 技术将处理完成的结果导出到关系型数据库;ECharts 通过 web 技术实现结果数据的可视化;Zookeeper 作为集群协调、集群状态监控工具。
大数据实时数据分析
Storm Storm是数据行业中流行的大数据实时分析框架之一,是一个分布式的、高容错的实时计算系统,能够实现具有可靠性保障的分布式实时数据处理,在行业中广泛应用。
在课程中讲解包括 Storm 基础 、可靠性保证、并发控制、实现原理、
Kafka Kafka 是一种具有高吞吐能力的分布式发布订阅消息系统,具有传统消息队列相关特性,此外具有一些独特的设计,可以实现分布式持久化的消息队列,在实时处理过程中通常用做数据缓存,为实时处理系统提供缓冲能力。在课程中包括 kafka 的安装配置、基本概念、实现原理、可靠性保障等相关理论及应用相关内容。
分布式编程思想 大数据问题的本质是海量数据,大数据解决方案的核心理念是分布式,分布式场景有其独特的问题、解决方案、设计思想,本节通过讨论分布式在各种技术背景、业务场景下的应用,揭示分布式技术的原理及应用原则
网站流量分析项目 名称:电商网站流量分析项目
学习目标:通过电商网站流量分析项目掌握企业级大数据离线分析、实时分析的的架构设计、技术应用及业务开发流程
业务背景:网站在运营过程中除了产生大量的业务数据外还会产生大量的用户行为数据,包括用户访问网站时鼠标点击、浏览器信息、会话信息、语言环境、所处地域等相关信息,网站流量分析项目通过大数据离线、实时分析技术,分析用户产生的大量行为数据,得到网站运行方关注的各项业务指标数据,引导网站改进其页面布局、广告投放等相关运营行为,提升网站运行效率。
应用的技术:
通过在网站的前台页面中进行 js 埋点收集用户访问网站的行为信息;
通过 Ngnix 和 Tomcat 服务器集群收集用产生的行为数据,并通过 Flume 来进行收集、汇聚数据并分发到 HDFS 和 Kafka 为离线分析和实时分析提供数据来源;离线分析中通过 MR、Hive 等技术实现业务指标的离线计算,并通过 Sqoop 导出结果数据到关系型数据库;实时分析中通过 Storm 消费 Kafka 中的数据实现实时计算,中间数据通过 HBase 进行存储,结果数据通过 JDBC 写出到关系型数据库中;终通过大数据可视化技术将结果数据展示给终用户。计算指标包括网站的 PV、UV、VV、Bounce Rate、 ip、平均在线时长、新访客、访问深度等信息。整个系统分为数据收集、数据传递、数据分析三


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