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学习大数据首先要了解它的培训课程，只有了解了大数据培训课程，学习起来才会得心应手，为了更好的学习大数据，先来学习培训课程吧。

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大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许只会通过网络搜索了解了一些甚至都谈不上皮毛的东西连概念都说不上来，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，想通过专业的培训来学习大数据，投身大数据行业让大数据为自己所用为自己带来利益和价值。

2018年，大数据产业业态和资源要素加速汇聚，大数据核心区引领发展雏形彰显，大数据创新能力开始显现，大数据引领创新发展的体制机制进一步健全和理顺。大数据的技术体系逐步完善，大数据技术的开源模式有效降低了产业技术的壁垒，基础技术在大数据创新中的作用依然存在，但其重要性将逐步降低，大数据创新将更多地依赖于数据驱动和应用驱动。数据驱动创新源于大数据的基础技术体系。

大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋大数据开发新进企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。

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课程介绍

Storm实时开发
01storm简介与基本知识
- storm的诞生诞生与成长
- storm的优势与应用
- storm基本知识概念和配置
- 序列化与容错机制
- 可靠性机制—**消息处理
- storm开发环境与生产环境
- storm拓扑的并行度
- storm命令行客户端
02拓扑详解与组件详解
- 流分组和拓扑运行
- 拓扑的常见模式
- 本地模式与stormsub的对比
- 使用非jvm语言操作storm
- hook 组件基本接口
- 基本抽象类
- 事务接口
- 组件之间的相互关系
03Hadoop分布式系统
- 认识HDFS及其HDFS架构
- Hadoop的RPC机制
- HDFS的HA机制
- HDFS的Federation机制
- Hadoop文件系统的访问
- JavaAPI接口与维护HDFS
- HDFS权限管理
04spout详解与bolt详解
- spout获取数据的方式
- 常用的spout
- 学习编写spout类
- bolt概述
- 可靠的与不可靠的bolt
- 复合流与复合anchoring
- 使用其他语言定义bolt
- 学习编写bolt类
05zookeeper详解
- zookeeper简介
- zookeeper的下*和部署
- zookeeper的配置与运行
- zookeeper的本地模式实例
- zookeeper的数据模型
- zookeeper命令行操作范例
- storm在zookeeper中的目录结构
06storm安装与集群搭建
- storm集群安装步骤与准备
- 本地模式storm配置命令
- 配置hosts文件安装jdk
- zookeeper集群的搭建
- 部署节点
- storm集群的搭建
07storm-starter详解
- storm-starter项目概述
- 使用maven进行管理
- 在eclipse中运行
- 使用daemontools监控storm进程
- 使用monit监控storm
- 常用的集群操作命令
- drpctopologybuilder
- Hive的权限控制
08开源数据库HBase
- HBase的特点
- HBase访问接口
- HBase存储结构与格式
- HBase设计
- 关键算法和流程
- HBase安装
- HBase的Shell操作
- HBase客户端
09trident详解
- trident概述
- Trident API 实践
- Trident操作详解
- trident spout
- 文件系统分析
- acking框架的实现
- metric
02前端工程化与模块化应用
- 项目截图:
- 项目说明:
SinaSpider主要爬取新浪微博的个人信息、微博数据、关注和粉丝。环境、架构：
- 开发语言：
Python2.7
- 开发环境：
64位Windows7系统，4G内存，i7-3612QM处理器。
- 数据库：
MongoDB 3.2.0 （Python编辑器：Pycharm 5.0.4；MongoDB管理工具：MongoBooster 1.1.1）
- 主要使用 scrapy 爬虫框架。
- 下*中间件会从Cookie池和User-Agent池中随机抽取一个加入到spider中。
- start_requests 中根据用户ID启动四个Request，同时对个人信息、微博、关注和粉丝进行爬取。
- 将新爬下来的关注和粉丝ID加入到待爬队列（先去重）。

第1阶段、Linux&&Hadoop生态体系
课程名称	重点内容	目标
一、Linux大纲	1) 第四层负载均衡 2) 了解机架服务器，采用真实机架服务器部署linux 3) Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习； 4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用； 5) Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解； 6) VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键； 7) Linux用户和组账户管理：用户的管理、组管理； 8) Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解； 9) Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作； 10) Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作； 11) yum命令，yum源搭建； 12) Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护； 13) Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写； 14) Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署；	这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。
二、大型网站高并发处理	1) 第四层负载均衡 a) Lvs负载均衡 i. 负载算法，NAT模式，直接路由模式（DR），隧道模式（TUN） b) F5负载均衡器介绍 2) 第七层负载均衡 a) Nginx b) Apache 3) Tomcat、jvm优化提高并发量 4) 缓存优化 a) Java缓存框架 i. Oscache，ehcache b) 缓存数据库 i. Redis，Memcached 5) Lvs nginx tomcat redis\|memcache构建二层负载均衡千万并发处理 6) Haproxy 7) Fastdfs小文件独立存储管理 8) Redis缓存系统 a) Redis基本使用 b) Redis sentinel高可用 c) Redis好友推荐算法	本章的学习大家将会了解大数据的源头，数据从何而来，继而更好的了解大数据。并且经过学习何果处理大型网站高并发问题反向更深入的学习了Linux，同时站在了更高的角度去触探了架构。
三、Lucene课程	1) Lucene介绍 2) Lucene 倒排索引原理 3) 建索引 IndexWriter 4) 搜索 IndexSearcher 5) Query 6) Sort和过滤（filter） 7) 索引优化和高亮	在大数据里面文本数据的搜索是很重要的一块，特别是里面的分词技术，是后面机器学习里面文本挖掘的基石，我们需要深入学习java领域里面的搜索核心技术lucene，同时也可以了解到百度 google这样的搜索系统是怎么架构实现的。
四、Solr课程	1) 什么是solr 2) 为什么工程中要使用solr 3) Solr的原理 4) 如何在tomcat中运行solr 5) 如何利用solr进行索引与搜索 6) solr的各种查询 7) solr的Filter 8) solr的排序 9) solr的高亮 10) solr的某个域统计 11) solr的范围统计 12) solrcloud集群搭建	接着前面lucene技术搜索，如果把lucene技术比如为发动机，那solr就是一两成型的汽车了。学习完solr可以帮助你在企业里面**的架构搜索系统。首先Solr是基于Lucene做的，Lucene是一套信息检索工具包，但并不包含搜索引擎系统，它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能，因此在使用Lucene时你仍需要关注搜索引擎系统，例如数据获取、解析、分词等方面的东西。而Solr的目标是打造一款企业级的搜索引擎系统，因此它更接近于我们认识到的搜索引擎系统，它是一个搜索引擎服务，经过各种API可以让你的应用使用搜索服务，而不需要将搜索逻辑耦合在应用中。而且Solr可以根据配置文件定义数据解析的方式，更像是一个搜索框架，它也支持主从、热换库等操作。还添加了飘红、facet等搜索引擎常见功能的支持。
五、Hadoop离线计算大纲	一、 1) Hadoop生态环境介绍 2) Hadoop云计算中的位置和关系 3) 国内外Hadoop应用案例介绍 4) Hadoop 概念、版本、历史 5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构 6) Hadoop 的集群结构 7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤 8) 经过命令行和浏览器观察hadoop 二、 1) HDFS底层工作原理 2) HDFS datanode,namenode详解 3) Hdfs shell 4) Hdfs java api 三、 1) Mapreduce四个阶段介绍 2) Writable 3) InputSplit和OutputSplit 4) Maptask 5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner 6) Reducer 四、Mapreducer案例 1) 二次排序 2) 倒排序索引 3) zui优路径 4) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析（中国棱镜计划） 5) 社交好友推荐算法 6) 互联网精准广告推送算法 7) 阿里巴巴天池大数据竞赛《天猫推荐算法》案例 8) Mapreduce实战pagerank算法五、 1) Hadoop2.x集群结构体系介绍 2) Hadoop2.x集群搭建 3) NameNode的高可用性（HA） 4) HDFS Federation 5) ResourceManager 的高可用性（HA） 6) Hadoop集群常见问题和解决方法 7) Hadoop集群管理	一、初识hadoop听过大数据，必听过hadoop，此部分带领大家了解hadoop的用途，在大数据中的用途，以及*搭建一个hadoop的实验环境，在本过程中不仅将用到前面的Linux知识，而且会对hadoop的架构有深入的理解，并为你以后架构大数据项目打下坚实基础。二、HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析HDFS，从知晓原理到开发网的项目让大家打好学习大数据的基础，大数据之于分布式，分布式学习从学习分布式文件系统（HDFS）开始。三、详细讲解MapreduceMapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。五、 Hadoop2.x集群搭建前面带领大家开发了大量的MapReduce程序
六、分布式数据库Hbase	1) HBase与RDBMS的对比 2) 数据模型 3) 系统架构 4) HBase上的MapReduce 5) 表的设计 6) 集群的搭建过程讲解 7) 集群的监控 8) 集群的管理 9) HBase Shell以及演示 10) Hbase 树形表设计 11) Hbase 一对多和多对多表设计 12) Hbase 微博案例 13) Hbase 订单案例 14) Hbase表级优化 15) Hbase 写数据优化 16) Hbase 读数据优化	大数据中使用Hbase的案例多的举不胜举，也可凸显大家学习的必要性。即使工作多年的大数据工程师Hbase的优化也是需要好好学习的重点。
七、数据仓库Hive	1) 数据仓库基础知识 2) Hive定义 3) Hive体系结构简介 4) Hive集群 5) 客户端简介 6) HiveQL定义 7) HiveQL与SQL的比较 8) 数据类型 9) 外部表和分区表 10) ddl与CLI客户端演示 11) dml与CLI客户端演示 12) select与CLI客户端演示 13) Operators 和 functions与CLI客户端演示 14) Hive server2 与jdbc 15) 用户自定义函数（UDF 和 UDAF）的开发与演示 16) Hive 优化	Hive是使用sql进行计算的hadoop框架，工作中常用到的部分，也是面试的重点，此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用，任何细节都将给大家涉及到。
八、数据迁移工具Sqoop	1) 介绍和配置Sqoop 2) Sqoop shell使用 3) Sqoop-import a) DBMS-hdfs b) DBMS-hive c) DBMS-hbase 4) Sqoop-export	sqoop适用于关系型数据库和HDFS分布式数据系统之间进行数据转换，在企业中，是构建数据仓库的一大工具。
九、Flume分布式日志框架	1) flume简介-基础知识 2) flume安装与测试 3) flume部署方式 4) flume source相关配置及测试 5) flume sink相关配置及测试 6) flume selector 相关配置与案例分析 7) flume Sink Processors相关配置和案例分析 8) flume Interceptors相关配置和案例分析 9) flume AVRO Client开发 10) flume 和kafka 的整合	Flume是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。大家学习完此节后不但可以掌握Flume的使用，而且可以进行对于Flume的开发。
十、Zookeeper开发	1) Zookeeper java api开发 2) Zookeeper rmi高可用分布式集群开发 3) Zookeeper redis高可用监控实现 4) Netty 异步io通信框架 5) Zookeeper实现netty分布式架构的高可用	Zookeeper在分布式集群（Hadoop生态圈）中的地位越来越突出，对分布式应用的开发也提供了极大便利，这也是这里我们带领大家深初入学习 Zookeeper的原因。本课程主要内容包括Zookeeper深入、客户端开发（Java编程，案例开发）、日常运维、Web界面监控。大家这里学好Zookeeper，对后面学习其他技术至关重要。
十一、某一线公司的真实项目	项目技术架构体系： a) Web项目和云计算项目的整合 b) Flume经过avro实时收集web项目中的日志 c) 数据的ETL d) Hive 批量 sql执行 e) Hive 自定义函数 f) Hive和hbase整合。 g) Hbase 数据支持 sql查询分析 h) Mapreduce数据挖掘 i) Hbase dao处理 j) Sqoop 在项目中的使用。 k) Mapreduce 定时调用和监控	某大型的一线网站的日志分析和订单管理在实战中学习，技术点非常多，怎么样实际运用这些点是我们在自学过程中体验不到的。Cookie日志分析包括：pv、uv，跳出率，二跳率、广告转化率、搜索引擎优化等，订单模块有：产品推荐，商家排名，历史订单查询，订单报表统计等。

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北京大数据开发机构在哪里

1) 第四层负载均衡

2) 了解机架服务器，采用真实机架服务器部署linux

3) Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习；

4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；

5) Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解；

6) VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键；

7) Linux用户和组账户管理：用户的管理、组管理；

8) Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解；

9) Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作；

10) Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作；

11) yum命令，yum源搭建；

12) Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护；

13) Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写；

14) Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署；

1) 第四层负载均衡

2) 第七层负载均衡

3) Tomcat、jvm优化提高并发量

4) 缓存优化

5) Lvs nginx tomcat redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理

6) Haproxy

7) Fastdfs小文件独立存储管理

8) Redis缓存系统

1) Lucene介绍

2) Lucene 倒排索引原理

3) 建索引 IndexWriter

4) 搜索 IndexSearcher

5) Query

6) Sort和 过滤 （filter）

7) 索引优化和高亮

1) 什么是solr

2) 为什么工程中要使用solr

3) Solr的原理

4) 如何在tomcat中运行solr

5) 如何利用solr进行索引与搜索

6) solr的各种查询

7) solr的Filter

8) solr的排序

9) solr的高亮

10) solr的某个域统计

11) solr的范围统计

12) solrcloud集群搭建

一、

二、

三、

四、Mapreducer案例

五、

1) HBase与RDBMS的对比

2) 数据模型

3) 系统架构

4) HBase上的MapReduce

5) 表的设计

6) 集群的搭建过程讲解

7) 集群的监控

8) 集群的管理

9) HBase Shell以及演示

10) Hbase 树形表设计

11) Hbase 一对多 和 多对多 表设计

12) Hbase 微博 案例

13) Hbase 订单案例

14) Hbase表级优化

15) Hbase 写数据优化

16) Hbase 读数据优化

1) 数据仓库基础知识

2) Hive定义

3) Hive体系结构简介

4) Hive集群

5) 客户端简介

6) HiveQL定义

7) HiveQL与SQL的比较

8) 数据类型

9) 外部表和分区表

10) ddl与CLI客户端演示

11) dml与CLI客户端演示

12) select与CLI客户端演示

13) Operators 和 functions与CLI客户端演示

14) Hive server2 与jdbc

15) 用户自定义函数（UDF 和 UDAF）的开发与演示

16) Hive 优化

6) Sort和过滤（filter）

11) Hbase 一对多和多对多表设计

12) Hbase 微博案例

1) 介绍和配置Sqoop