大数据开发培训须要学习的内容，大数据开发培训课程大纲

　　大数据要学习哪些内容呢？科多大数据带你们来瞧瞧大数据开发课程大纲。

　　一、静态页面基础 1颗星

　　从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期须要锻练编程技术与思维。经过我们多年开发和讲课的项目总监剖析，满足这两点，目前市场上最好理解和把握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。

　　二、JavaSE+JavaWeb 2颗星

　　称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块剖析、多种储存形式的设计与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为前面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台（第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用）的真实项目。

　　三、 前端框架 3颗星

　　前两个阶段的基础上化静为动，可以实现使我们网页内容愈加的丰富，当然假如从市场人员层面来说，有专业的后端设计人员，我们设计本阶段的目标在于后端的技术可以更直观的锻练人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的中级特点融入到本阶段。使学习者更上一层楼。

　　四、企业及开发框架 4颗星

　　从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须把握，而我们所授的课程是低于市场（市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授）、而且有真实的商业项目驱动需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装指南等就会进行讲解。

　　五、初识大数据 3颗星

　　描述如下：

　　该阶段设计是为了使新人才能对大数据有一个相对的大概念如何相对呢？在后置课程JAVA的学习之后才能理解程序在单机的笔记本上是怎样运行的。现在，大数据呢？大数据是将程序运行在*敏*感*词*机器的集群中处理。大数据其实是要处理数据，所以同样，数据的储存从单机储存变为多机器*敏*感*词*的集群储存。（你问我哪些是集群？好，我有一大锅饭，我一个人可以喝完，但是要许久，现在我叫你们一起喝。一个人的时侯叫人，人多了呢？ 是不是叫人群啊！）

　　那么大数据可以初略的分为： 大数据储存和大数据处理

　　所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP

　　大数据的运行呢并不是在咋们常常使用的WINDOWS 7或则W10里面，而是

　　现在使用最广泛的系统：LINUX。

　　六、大数据数据库 4颗星

　　描述如下：

　　该阶段设计是为了使你们在理解大数据怎样处理*敏*感*词*的数据的同时。简化咋们的编撰程序时间，同时提升读取速率。

　　怎么简化呢？在第一阶段中，如果须要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编撰MR程序是十分繁琐的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据库房。这里有一个关键字，数据库房。我晓得你要问我，所以我先说，数据库房呢用

　　来做数据挖掘剖析的，通常是一个超大的数据中心，存储这种数据的呢，一般ORACLE,DB2,等小型数据库，这些数据库一般用作实时的在线业务。

　　总之，要基于数据库房剖析数据呢速率是相对较慢的。但是便捷在于只要熟悉SQL，学习上去相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具

　　呐，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据上面的数据库。

　　纳闷了，不是学了一种称作HIVE的数据“仓库”了么？HIVE是基于MR的所以

　　查询上去相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主剖析，

　　另一个主查询

　　七、实时数据采集 4颗星

　　描述如下：

　　前面的阶段数据来源是基于早已存在的*敏*感*词*数据集来做的，数据处理与剖析之后

　　的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。

　　举例场景：网站防盗链，客户帐户异常，实时征信，遇到这种场景基于前一天的数

　　据剖析下来之后呢？是否很晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分

　　析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持十分广泛，KAFKA数据

　　数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别

　　八、spark数据剖析 5颗星

　　描述如下：

　　同样先说后面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在剖析速率上基于MR的*敏*感*词*数据集相对来说还是很慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适宜做迭代估算。SPARK呢在剖析上是作为MR的取代产品，怎么取代呢？ 先说她们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储剖析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐优采云从上海到南京，MR就是绿皮优采云，而SPARK是铁路或则磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。什么？又要学另外一种开发语言？不不不！！！我只说一句话：SCALA是基于JAVA做的。

　　总结：在课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。

　　比如从历史数据的储存，分析（HADOOP,HIVE,HBASE），到实时的数据储存（FLUME,KAFKA），分析（STORM,SPARK），这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。