数据库工程师培训课

简单来讲是学习Java、数据结构、关系型数据库、linux系统操作、hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算以及实操课程。复杂的话，就是每个大的知识点里都包含着很多小的知识点，这可以参考（青牛的课程）。

数据库开发工程师需要学习的课程有：

1、计算机导论

内容提要：为新学生提供一个关于计算机科学与技术学科的入门介绍，使他们对该学科有一个整体的认识，并了解该专业的学生应具有的基本知识和技能以及在该领域工作应有的职业道德与应遵守的法律准则。

2、数字电路与数字逻辑

内容提要：介绍数字逻辑与数字系统的基本概念、分析方法和设计原理，包括开关理论基础、组合逻辑、时序逻辑、可编程逻辑器件、数字系统等。

3、计算机组成原理与汇编语言

内容提要：以冯诺依曼计算机模型为出发点，介绍计算机的组织结构和工作原理，剖析计算机的运算器、存储器、控制器和输入输出设备的结构、工作原理和相互关系；介绍 80X86指令系统、汇编语言与汇编指令、汇编程序与汇编过程、简单汇编程序设计、汇编语言与高级语言的接口、宏汇编等。

4、计算机网络

内容提要：介绍数据通信的基本概念和计算机网络的基本原理，包括计算机网络的体系结构、数据通信的基本方法和协议、计算机网络的主要应用协议；同时介绍计算机网络系统的安全和管理知识，使学生对数据通信和计算机网络有一个全面理解。

5、计算机体系结构

内容提要：研究计算机系统结构的基本概念、基本原理、基本结构和基本分析方法，使同学在具有一定的软硬件知识基础上能综合认识计算机系统的软硬件功能分配与各种不同结构类型机器的特性和性能评价方法。为研究、开发、应用高级计算机系统打下基础。确立全面、系统的观点和学会定量分析问题的方法。

6、离散数学

内容提要：包括集合论、数理逻辑、图论、组合数学等内容，形式化的数学证明贯穿此课程。

7、高级程序设计语言

内容提要：分别以 C、C#或JAVA为例，介绍程序设计和语言，程序的基本数据结构、类型定义、简单类型和结构化类型、程序的基本控制结构、结构化程序设计、面向对象的程序设计等。

8、算法分析与设计

内容提要： 本课程延续数据结构课程的学习，从算法分析和设计的角度出发，除去传统的分类查找算法和一般的设计方法外，主要内容包括如下几个部分：算法研究的理论基础，递归分析技术，基本算法设计策略（几类经典算法学习）， 多项式运算与 FFT ，串匹配，概率分析算法。 希望通过这一课程的学习，使学生能对现代的算法设计及分析的基本工具能有较全面的掌握。

9、数据结构

内容提要：介绍线性表及其链接存储结构与算法、数组与矩阵、堆栈与队列、广义表的存储结构与多元多项式表示、串与文本编辑、排序、树、图、文件结构。

10、数据库系统原理

内容提要：介绍数据库系统的基本概念、原理、方法及应用，主要包括数据库系统概论、数据库管理系统实现技术、数据库存储结构及其他类型的数据库系统。

11、编译技术

内容提要：介绍编译原理的理论和实践，包括编译程序设计、词法分析、语法分析、符号表、声明和存储管理、代码生成以及优化技术。

12、操作系统

内容提要：介绍操作系统的设计与实现，包括操作系统各组成部分的概述、互斥性和同步性、处理器实现、调度算法、存储算法、设备管理和文件系统。

数据库开发工程师是指设计、开发、维护管理大型数据库的专业人才。

第一类是MySQL，以自由软件为主，以社团式开发为代表。版本选择,侧重于在Linux平台（）。MySQL数据库短小精悍，速度比较快，它是自由软件产品，现在美国国家航天局的数据库系统就是MySQL。在很多中小型的ICP有着广泛的应用。

第二类是SQL Server 2000，中小型企业数据库，界面友好，可操作性强，在数据库市场占有很大的份量，SQL Server 2000是企业产品的代表，定位数据库中低端市场。

第三类是Oracle9i，中大型企业数据库，跨平台，在数据库中高市场占有很大的份量，Oracle9i介绍主要是Windows 2000平台和Linux平台（）。Oracle9i在金融、电信、银行有很多经典应用。

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Sqoop：(发音：skup)作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。

Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架，例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)大数据分析培训课程内容有哪些

Kafka：通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步，因此实时平台架构都会用一个消息中间件来缓冲，而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理系统(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。

Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅系统，特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅系统类似，Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据，消费者从主题中读取数据。浅析大数据分析技术

作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。

MapReduce：MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce。MapReduce最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识，也能将自己的程序运行在分布式系统上处理海量数据。

Hive：MapReduce将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。大数据分析培训课程大纲

Hive是由Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的，是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集进行处理、查询、分析的工具。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言，一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据，该查询语言称为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划，并按照该计划生产MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。

Spark：尽管MapReduce和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作，并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术，但是其数据查询的延迟一直被诟病，而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点，且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据，较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求，因此变得越来越流行。

Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，它拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同MapReduce的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要再读写HDFS ，因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法。

Spark也提供类Live的SQL接口，即Spark SQL，来方便数据人员处理和分析数据。

Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒)，以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。

Storm：MapReduce、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要工具，而Storm是实时处理数据的。

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语，使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。

Storm拓扑任务和Hadoop MapReduce任务一个非常关键的区别在于：1个MapReduce Job最终会结束，而一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它)，所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapReduce任务等要大很多，因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源，而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性，可以保证消息不丢失，目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。

Flink：在数据处理领域，批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务，一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce, Hive只支持批处理任务。

Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据平台，它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来。Flink完全支持流处理，批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时，Flink分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。大数据分析要学什么

Beam：Google开源的Beam在Flink基础上更进了一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。Apache Beam项目重点在于数据处理的的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。

Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner组成，Beam SDK定义了开发分布式数据处理任务业务逻辑的API接口，生成的分布式数据处理任务Pipeline交给具体的Beam Runner执行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java语言实现的，它支持的底层执行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。

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大数据工程师要学什么课程？没接触过大数据的人也许不知道大数据工程师是什么，更别说知道大数据工程师要学什么课程了。我们先来说下大数据工程师是做什么的吧。是负责公司互联网数据分析的一个职位，对数据库进行开发和(或)维护，需要具备超强的逻辑思维，精通各种语言，需要有相当好的毅力和耐心。光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。第二阶段: JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Java核心语法完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。