大数据有哪些课程？-聊生活

大数据包括应用类和系统类。

应用类包括数据分析师，数据建模师，数据挖掘，数据算法等

系统类包括大数据工程师，大数据架构工程师，大数据运维工程师等！

阶段一、大数据基础--java语言基础方面

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

(2)HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段二、Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark-Streaming大数据处理、Spark-Mlib机器学习、Spark-GraphX图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

阶段四、大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段五、大数据分析-AI(人工智能)

DataAnalyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析

完成加米谷大数据培训的相关课程，可以在加米谷大数据申请考取[大数据专业人才技能证书]（大数据工程师证书，数据分析师证书），证书由中国管理科学研究院学术委员会签发。证书详情及相关内容可联系加米谷大数据张老师进行了解。

学习大数据，可以参考下成都加米谷。加米谷大数据零基础开发班六月即将开课了，感兴趣的同学赶紧咨询官网吧！咨询即有机会获得免费试听名额+学费优惠+内部资料领取！名额有限，先到先得！

这题我会！

简直跟我当初得问题一毛一样，什么Java、Spark、Hadoop，搞得我一头雾水，不知道从何下手，这篇文章很有帮助，推荐给你。

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要想学好大数据，需要学好一门语言，java语言或者Scala语言或者python语言。不过我觉得学习java语言相对来说比较占优势的，需要学习javase里面的io流，thread线程，collection集合，socket网络编程等，还需要熟悉Linux操作系统，可以是centos系统，也可以是Ubuntu系统等，接下来就是学习hadoop，

可以来华为云MRS免费学习大数据，21天转型大数据实践课程，带你转型

linux，hadoop，spark，kafka……等等，很多的

第一阶段：

Java基础语法

·分支结构if/switch

·循环结构for/while/dowhile

·方法声明和调用

·方法重载

·数组的使用

·命令行参数、可变参数

IDEA

·IDEA常用设置、常用快捷键

·自定义模板

·关联Tomcat

·Web项目案例实操

面向对象编程

·封装、继承、多态、构造器、包

·异常处理机制

·抽象类、接口、内部类

·常有基础API、集合List/Set/Map

·泛型、线程的创建和启动

·深入集合源码分析、常见数据结构解析

·线程的安全、同步和通信、IO流体系

·反射、类的加载机制、网络编程

Java8/9/10/11

新特性

·Lambda表达式、方法引用

·构造器引用、StreamAPI

·jShell(JShell)命令

·接口的私有方法、Optional加强

·局部变量的类型推断

·更简化的编译运行程序等

MySQL

·DML语言、DDL语言、DCL语言

·分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数

·流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等

JDBC

·使用JDBC完成数据库增删改查操作

·批处理的操作

·数据库连接池的原理及应用

·常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等

第二阶段：

Maven

·Maven环境搭建

·本地仓库&中央仓库

·创建Web工程

·自动部署

·持续继承

·持续部署

Linux

·VI/VIM编辑器

·系统管理操作&远程登录

·常用命令

·软件包管理&企业真题

Shell编程

·自定义变量与特殊变量

·运算符

·条件判断

·流程控制

·系统函数&自定义函数

·常用工具命令

·面试真题

Hadoop

·Hadoop生态介绍

·Hadoop运行模式

·源码编译

·HDFS文件系统底层详解

·DN&NN工作机制

·HDFS的API操作

·MapReduce框架原理

·数据压缩

·Yarn工作机制

·MapReduce案例详解

·Hadoop参数调优

·HDFS存储多目录

·多磁盘数据均衡

·LZO压缩

·Hadoop基准测试

Zookeeper

·Zookeeper数据结果

·内部原理

·选举机制

·Stat结构体

·监听器

·分布式安装部署

·API操作

·实战案例

·面试真题

·启动停止脚本

HA+新特性

·HDFS-HA集群配置

Hive

·Hive架构原理

·安装部署

·远程连接

·常见命令及基本数据类型

·DML数据操作

·查询语句

·Join&排序

·分桶&函数

·压缩&存储

·企业级调优

·实战案例

·面试真题

Flume

·Flume架构

·Agent内部原理

·事务

·安装部署

·实战案例

·自定义Source

·自定义Sink

·Ganglia监控

Kafka

·消息队列

·Kafka架构

·集群部署

·命令行操作

·工作流程分析

·分区分配策略

·数据写入流程

·存储策略

·高阶API

·低级API

·拦截器

·监控

·高可靠性存储

·数据可靠性和持久性保证

·ISR机制

·Kafka压测

·机器数量计算

·分区数计算

·启动停止脚本

DataX

·安装

·原理

·数据一致性

·空值处理

·LZO压缩处理

第三阶段

Scala

·Scala基础入门

·函数式编程

·数据结构

·面向对象编程

·模式匹配

·高阶函数

·特质

·注解&类型参数

·隐式转换

·高级类型

·案例实操

SparkCore

·安装部署

·RDD概述

·编程模型

·持久化&检查点机制

·DAG

·算子详解

·RDD编程进阶

·累加器&广播变量

SparkSQL

·SparkSQL

·DataFrame

·DataSet

·自定义UDF&UDAF函数

SparkStreaming

·SparkStreaming

·背压机制原理

·Receiver和Direct模式原理

·Window原理及案例实操

·7x24不间断运行&性能考量

Spark内核&优化

·内核源码详解

·优化详解

Hbase

·Hbase原理及架构

·数据读写流程

·API使用

·与Hive和Sqoop集成

·企业级调优

Presto

·Presto的安装部署

·使用Presto执行数仓项目的即席查询模块

Ranger2.0

·权限管理工具Ranger的安装和使用

Azkaban3.0

·任务调度工具Azkaban3.0的安装部署

·使用Azkaban进行项目任务调度，实现电话邮件报警

Kylin3.0

·Kylin的安装部署

·Kylin核心思想

·使用Kylin对接数据源构建模型

Atlas2.0

·元数据管理工具Atlas的安装部署

Zabbix

·集群监控工具Zabbix的安装部署

DolphinScheduler

·任务调度工具DolphinScheduler的安装部署

·实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警

Superset

·使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Echarts

·使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Redis

·Redis安装部署

·五大数据类型

·总体配置

·持久化

·事务

·发布订阅

·主从复制

Canal

·使用Canal实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

第四阶段：

Flink

·运行时架构

·数据源Source

·WindowAPI

·WaterMark

·状态编程

·CEP复杂事件处理

FlinkSQL

·FlinkSQL和TableAPI详细解读

Flink内核

·Flink内核源码讲解

·经典面试题讲解

Git&GitHub

·安装配置

·本地库搭建

·基本操作

·工作流

·集中式

ClickHouse

·ClickHouse的安装部署

·读写机制

·数据类型

·执行引擎

DataV

·使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示

sugar

·结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

Maxwell

·使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

ElasticSearch

·ElasticSearch索引基本操作、案例实操

Kibana

·通过Kibana配置可视化分析

Springboot

·利用Springboot开发可视化接口程序

第五阶段：

数据采集平台项目

离线数据仓库项目

Spark实时分析项目

Flink实时数仓项目

推荐和机器学习项目

用户画像项目

在线教育项目

阿里云电商项目

参加大数据培训都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。

其实说到大数据主要学习的技术，最直接的就是从职位需求入手，但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。

查看各大招聘网站，BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的，通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。

大数据培训的内容：

大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoopmapreducehdfsyarn：hadoop：Hadoop概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

根据不同技术方向，课程有区别。

目前技术应用分大数据系统运维（系统平台管理hadoop基础、相关组件原理安装维护、Hbase/spark/kafka/zookeeper等等）、大数据数据分析（商务数据分析、可视化分析、R语言开发、数据挖掘等等）、大数据数据采集（python爬虫技术、可视化爬虫开发等）、大数据应用开发（hadoop各组件源码分析、mapReduce开发、spark开发、scala开发、R语言开发等等）。

大数据是门系统学科，基于数据，核心是数学算法，通过一些成熟平台架构组件，完成人们对数据的使用。平台架构组件不断在升级更新，学习要脚踏实地从基础开始，不要有一蹴而就的心态。

大数据有哪些课程？这个很简单，你看一下大数据的学习大纲，有什么课程自然而然就出来了！

我们来看这张学习线路图，首先，第一阶段是学习Java？为什么学习Java？是因为在了解大数据之前，你要学习一门编程语言，而Java是应用最为广泛的，学习Java是最好的选择。

其次，我们可以看到大数据需要学习Hadoop、spark。还有相应的日志分析等等，这些都是在学大数据的时候要学习的。除了学习路线图之外，我觉得还有一张图大家应该看一下，那就是各个阶段能掌握什么，做什么？

大数据课程有哪些啊？这个问题和大数据需要学习哪些技术差不多。我就分享一下我的学习经历吧！

hadoop就是大数据领域用的最多的技术啦，有两模块，一个是hdfs分布式存储系统，和yarn资源调度框架。接下来就是学习hive数据仓库，这门技术使用类sql的hql语句来操作，接下来学习hadoop的数据库hbase，这是一个nosql数据库，具有高吞吐量，低延迟，随机访问的特点，接下来学习日志收集系统flume和消息订阅系统kafka，这两个是用的很多的，还有sqoop导入导出工具，接着学习strom实时处理系统，还有协调系统zookeeper，

还有学习spark生态圈，这个处理的速度很快，这个技术是基于内存计算的技术。如果你把这些都学好了，那你基本可以毕业啦。加油吧，大数据是一个不错的选择。