在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的*测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
教学环境
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课程简介
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JavaEE高级Linux课程+分布式计算 1、框架原理介绍，IOC思想与DI相关概念，创建Bean的方式及实现原理， Bean种类，Bean生命周期，Bean的作用域，Bean的注值方式，SpEL，注解装配Bean.AOP思想，AOP原理解剖，传统方式实现AOP开发，AspectJ介绍及实现AOP开发.(c3p0,dbcp)数据源的配置，声明式事务介绍及原理分析，声明式事务管理实现，注解实现事务管理;
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11、分布式计算Dubbo：Zookeeper安装配置、Dubbo注册与监控中心安装与配置、基于Dubbo的分布式程序开发入门;
12、办公自动化（OA）平台实战
1、讲解使用SSM+MySql开发通用教学管理系统,包括需求的讲解以及数据库的设计,来完成普通院校通用的教学管理系统,包括学籍管理,课程管理以及排课,选课等功能;
2、JVM调优;
3、maven项目构建;
4、阿里云实际LINUX主机安装、使用、部署：手机号码归属地系统;
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6、基于Solr搜索引擎的电商商品搜索系统;
7、基于消息队列的多任务系统实战;
8、基于Dubbo的电商商品管理开发
离线数据分析平台Hadoop 1、初识Hadoop以及Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优缺点、Hadoop的核心组件、Hadoop发行版的选择；Hadoop环境搭建，Hadoop shell命令;
2、Hadoop分布式文件系统HDFS、Hadoop的设计目标、架构及副本的脚本，搭建单节点伪分布式HDFS的实验环境；使用hdfs shell以及Java API的方式操作HDFS文件系统；解析HDFS文件的读写流程;
3、分布式计算框架MapReduce；MapReduce应用程序的开发、配置JobHistory Server;
4、Hadoop HA高可用集群搭建和配置;
5、数据仓库Hive的安装和使用、分桶作用、创建点击流数据数据仓库、点击流数据分析（HiveSql）;
6、Flume分布式日志框架、点击流日志系统解决方案、点击流日志系统部署及电商项目集成、Hadoop分布式集群搭建；搭建一个多节点的分布式Hadoop集群环境；Hadoop集成Spring的使用;
7、数据迁移工具Sqoop、HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递;
8、HBase基础、面向列的实时分布式数据库、HBase与RDBMS的对比、HBase集群及其管理;
9、分布式资源调度YARN；YARN的产生背景、YARN的架构及执行流程；搭建单节点伪分布式YARN的实验环境;
课程简介
基于Hadoop的离线数据电商分析平台、日志文件的收集、Hive日志文件数据分析、定时触发、HBASE集群
实时数据分析平台Storm 1、python介绍、安装、基本操作、基本语法、数据结构、内建函数、异常、模块;
2、Storm介绍、Storm应用场景及行业案例、Storm特点、Storm编程模型部署;
3、Storm集群搭建、配置集群、通信机制;
4、Component组件、spout水龙头、bolt转接头、spout的tail特性、网站日志处理案例、将接收到日志的会话id打印在控制台案例、动态增加日志，查看控制台打印信息案例、分组策略和并发度、实时单词统计案例、实时计算网站PV案例、实时计算网站UV去重案例、常见问题总结;
5、消息队列Kafka、使用Flume收集数据到Kafka、Mahout的离线计算数据、Kafka基础与常用API;
基于storm体系的“双十一实时数据分析平台”、Grouping策略及并发度、计算网站、storm事务、Storm集群和作业监控、点击流日志分析、Python爬虫
Scala语言与Spark 1、Scala介绍、Scala安装配置、基本语法、数据结构、模式匹配、高阶函数 & 类 & 对象等、Scala Akka实例实操;
2、Spark基础、SparkCore应用解析、 RDD，KeyValueRDD，RDD的常用Transformation和Action操作;
3、SparkStreaming、 SparkGraphX、Spark内核解析、Spark优化解析;
4、Spark-Mllib机器学习、回归算法、决策树、推荐系统、分类算法等;
5、升级Hive执行引擎为Spark、使用Spark Sql完成点击流日志业务需求、打通Spark数据收集、存储、计算、展示流程;
实战项目：
基于Spark的个性化推荐系统、spark集群、SparkStreaming外挂、k-means和贝叶斯算法、点击流日志分析
课程内容：
1、简历制作、面试礼仪，对学员进行简历指导及多轮模拟面试;
2、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;
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当数据的处理技术发生翻天覆地的变化时，大数据时代，我们的思维也要变革。
**个思维变革：利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。
第二个思维变革：我们唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。
第三个思维变革：不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。
