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階段:大數(shù)據(jù)分析篇（必修篇）
薪資普遍在25000元/月左右
核心能力:
1)大數(shù)據(jù)分析Hadoop及Python實(shí)現(xiàn)
大數(shù)據(jù)框架Hadoop/MapReduce/使用uickStart VM快速搭建環(huán)境、數(shù)據(jù)基本存儲(chǔ)命令/3大案例
2)大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析
3)PySpark分析某航天中心服務(wù)器日志
服務(wù)器日志讀取解析/日志數(shù)據(jù)采樣統(tǒng)計(jì)/404響應(yīng)日志數(shù)據(jù)等
4)大數(shù)據(jù)Hive集成Python分析
大數(shù)據(jù)SL分析框架Hive使用/HL結(jié)合Python腳本影評(píng)數(shù)據(jù)分析/PySpark與Hive集成分析/基于SL和DSL的PySpark分析
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題:
本階段內(nèi)容干貨滿滿！老師將會(huì)直接給到學(xué)員一個(gè)真實(shí)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)環(huán)境，直接在這個(gè)真實(shí)的開(kāi)發(fā)環(huán)境里結(jié)合實(shí)際的四個(gè)小案例手把手的教大家去實(shí)現(xiàn)一個(gè)Python+Spark（PySpark框架）的具體應(yīng)用.
【深圳大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、人工智能培訓(xùn)】
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模塊
分布式架構(gòu)的衍生與發(fā)展:
微服務(wù)架構(gòu)
大數(shù)據(jù)架構(gòu)異步通信:
消息驅(qū)動(dòng)與傳遞系統(tǒng)
名稱(chēng)
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(上)
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(下)
直面微服務(wù)架構(gòu)
服務(wù)建模方法
服務(wù)拆分與集成
微服務(wù)架構(gòu)基礎(chǔ)組件和關(guān)鍵要素
微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù)(上)
微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù)(下)
微服務(wù)架構(gòu)管理體系
向微服務(wù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型
消息傳遞模型
消息系統(tǒng)規(guī)范與實(shí)現(xiàn)
Kafka功能與應(yīng)用
Kafka基本原理分析
消息傳遞機(jī)制在大數(shù)據(jù)體系中的應(yīng)用
Actor模型和Akka分布式消息
基本內(nèi)容
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(上)
領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)(下)
微服務(wù)架構(gòu)的基本特征、優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)和實(shí)施方法
服務(wù)分類(lèi)、表示模型、邊界與數(shù)據(jù)
服務(wù)拆分的維度、策略以及各種集成方式
API網(wǎng)關(guān)、配置中心等
Spring Boot和Spring Cloud
Spring Boot和Spring Cloud
微服務(wù)部署、監(jiān)控和測(cè)試
遺留系統(tǒng)改造以及技術(shù)、組織轉(zhuǎn)型方法
消息傳遞基本模型與實(shí)現(xiàn)需求
JMS和AMP規(guī)范以及ActiveM和RabbitM
Kafka核心功能、大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用以及內(nèi)置流處理等新特
Kafka基本實(shí)現(xiàn)原理分析
Spark、Storm中的消息傳遞機(jī)制應(yīng)用
Actor模型和Akka分布式消息實(shí)現(xiàn)機(jī)制、Spark中的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源:
數(shù)據(jù)收集與集成
大數(shù)據(jù)相關(guān)工具框架
介紹（一）
數(shù)據(jù)獲取的策略和技術(shù)
Flume系統(tǒng)架構(gòu)
企業(yè)應(yīng)用集成模式
企業(yè)服務(wù)總線與應(yīng)用
日志收集Flume功能與應(yīng)用
案例一之應(yīng)用系統(tǒng)并發(fā)負(fù)載部署
案例一之實(shí)時(shí)收集用戶海量數(shù)據(jù)
案例一之定時(shí)收集RDBMS業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
埋點(diǎn)、日志收集、數(shù)據(jù)分發(fā)等策略和相關(guān)工具
Flume系統(tǒng)架構(gòu)分析
各種企業(yè)應(yīng)用集成模式介紹
Spring Integration應(yīng)用
Flume架構(gòu)、應(yīng)用與HDFS和Kafka集成，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集
Nginx負(fù)載均衡部署
Nginx實(shí)時(shí)記錄用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)
分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)搭建（HDFS、ZK、KAFKA等）及測(cè)試
Flume實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)至HDFS和KAFKA
SOOP介紹及定期收集RDBMS表數(shù)據(jù)至HDFS
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咨詢(xún)顧問(wèn):楊老師
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