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階段:大數據分析篇（必修篇）

薪資普遍在25000元/月左右

核心能力:

1)大數據分析Hadoop及Python實現

大數據框架Hadoop/MapReduce/使用uickStart VM快速搭建環(huán)境、數據基本存儲命令/3大案例

2)大數據分析框架PySpark基本使用

Spark環(huán)境搭建/Spark 核心、Jupyter Notebook使用/WordCount/PyCharm航班信息數據分析

3)PySpark分析某航天中心服務器日志

服務器日志讀取解析/日志數據采樣統(tǒng)計/404響應日志數據等

4)大數據Hive集成Python分析

大數據SL分析框架Hive使用/HL結合Python腳本影評數據分析/PySpark與Hive集成分析/基于SL和DSL的PySpark分析

可解決的現實問題:

本階段內容干貨滿滿！老師將會直接給到學員一個真實的大數據開發(fā)環(huán)境，直接在這個真實的開發(fā)環(huán)境里結合實際的四個小案例手把手的教大家去實現一個Python+Spark（PySpark框架）的具體應用.

【深圳大數據開發(fā)、人工智能培訓】

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模塊

分布式架構的衍生與發(fā)展:

微服務架構

大數據架構異步通信:

消息驅動與傳遞系統(tǒng)

名稱

領域驅動設計(上)

領域驅動設計(下)

直面微服務架構

服務建模方法

服務拆分與集成

微服務架構基礎組件和關鍵要素

微服務架構實現技術(上)

微服務架構實現技術(下)

微服務架構管理體系

向微服務架構轉型

消息傳遞模型

消息系統(tǒng)規(guī)范與實現

Kafka功能與應用

Kafka基本原理分析

消息傳遞機制在大數據體系中的應用

Actor模型和Akka分布式消息

基本內容

領域驅動設計(上)

領域驅動設計(下)

微服務架構的基本特征、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和實施方法

服務分類、表示模型、邊界與數據

服務拆分的維度、策略以及各種集成方式

API網關、配置中心等

Spring Boot和Spring Cloud

Spring Boot和Spring Cloud

微服務部署、監(jiān)控和測試

遺留系統(tǒng)改造以及技術、組織轉型方法

消息傳遞基本模型與實現需求

JMS和AMP規(guī)范以及ActiveM和RabbitM

Kafka核心功能、大數據中的應用以及內置流處理等新特

Kafka基本實現原理分析

Spark、Storm中的消息傳遞機制應用

Actor模型和Akka分布式消息實現機制、Spark中的應用

大數據架構數據來源:

數據收集與集成

大數據相關工具框架

介紹（一）

數據獲取的策略和技術

Flume系統(tǒng)架構

企業(yè)應用集成模式

企業(yè)服務總線與應用

日志收集Flume功能與應用

案例一之應用系統(tǒng)并發(fā)負載部署

案例一之實時收集用戶海量數據

案例一之定時收集RDBMS業(yè)務數據

埋點、日志收集、數據分發(fā)等策略和相關工具

Flume系統(tǒng)架構分析

各種企業(yè)應用集成模式介紹

Spring Integration應用

Flume架構、應用與HDFS和Kafka集成，實時數據采集

Nginx負載均衡部署

Nginx實時記錄用戶訪問數據

分布式數據存儲平臺搭建（HDFS、ZK、KAFKA等）及測試

Flume實時收集數據至HDFS和KAFKA

SOOP介紹及定期收集RDBMS表數據至HDFS

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咨詢顧問:楊老師

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