深圳算法工程师培训机构

1、Html基本介绍2、HTML语法规范3、基本标签介绍4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse5、HTML元素和属性6、基本的HTML元素 标题 段落

现在市面上JAV的培训机构非常多，有较多的机构有比较多的经验，但是在选择的时候一定要擦亮眼睛，也有许多比较坑的培训机构。我个人推荐达内教育培训学校。达内教育达内教育的java培训很不错，做IT培训做了十几年了，老师也是行业内顶尖的培训讲师，还能实际参与项目开发，最主要是还推荐就业，达内会一直推荐你到企业面试直到被录用，时间长短不限不用担心找不到工作。而且达内也有免费的试听课可以进行学习，感兴趣的话可以参加一下达内的试听课。java课程是达内的王牌课程，也是众多课程中较早建立并开课的，拥有较为丰富的教学经验，达内，中国高端it培训界的领导品牌。课程体系：目前，课程升级了5次（有自己专门的课程升级团队）。达内课程有自己知识产权的，而且和企业最新的项目紧密结合。 免费试听报名入口达内师资：达内有50多名师专家讲师，300个项目经理。达内请的起行业最好的老师，达内的老师要满足3个条件，知名IT企业的，8-10年开发经验的，还必须是架构师。达内的Java培训讲师全部来自IBM、Oracle Sun、Microsoft、华为、神州数码、东软、亚信、北大方正等软件专家和海外专业人士及外企IT精英。

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

不需要什么学历，自己进的时候就不需要什么学历，咱不见得比其他有学历的差，而且他们教的好。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。如果说一般的计算机技术，编程开发，设计，电商，营销推广等，那正规的职业类院校和社会办学的职业技术学校、培训机构，应该有很多，都可以培养好这方面的技术。但如果说是人工智能领域，这方面的人才十分缺乏，并且未来的前景相信是可期的，现阶段机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等都会涉及到这个领域。人工智能涉及的学科比较全面，哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等，但职业技能类学校可能只会教一些浅显的知识，并不能十分深入的学习。国内据不完全统计有17所大学及相关领域研究所才有此技术1、中国科学院自动化研究所2、清华大学3、北京大学4、南京理工大学5、北京科技大学6、中国科学技术大学7、吉林大学8、哈尔滨工业大学9、北京邮电大学10、北京理工大学11、厦门大学人工智能研究所12、西安交通大学智能车研究所13、中南大学智能系统与智能软件研究所14、西安电子科技大学智能所15、华中科技大学图像与人工智能研究所16、重庆邮电大学17、武汉工程大学所以说，可能培训能机构可以学习一般的计算机技术，但涉及到深入的人工智能深度学习，师资和条件未必能真正达到施教的标准要求。，并且你可能也没有那么充分的时间在培训机构学习。

多数人都看好的【千锋】

下面是以道教育大数据培训开发课程，可以参考第一阶段 WEB 开发基础HTML基础1、Html基本介绍2、HTML语法规范3、基本标签介绍4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse5、HTML元素和属性6、基本的HTML元素 标题 段落 样式和style属性 链接 图像 表格 列表 ul/ol/dl7、 HTML注释8、表单介绍9、Table标签10、DIV布局介绍11、HTML列表详解HTML布局和Bootstrap1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)2、使用div实现网页布局3、响应式WEB设计（Responsive Web Design）4、使用bootstrap实现响应式布局HTML表单元素1、HTML表单 form2、HTML表单元素3、 HTML input的类型 type4、 Html input的属性CSS基础1、CSS简介及基本语法2、在HTML文档中使用CSS3、CSS样式4、CSS选择器5、盒子模型6、布局及定位CSS高级/CSS31、尺寸和对齐2、分类（clear/cursor/display/float/position/visibility）3、导航栏4、图片库5、图片透明6、媒介类型 @media7、CSS38、CSS3动画效果JavaScript基础1、JavaScript简介2、基本语法规则3、在HTML文档中使用JS4、JS变量5、JS数据类型6、JS函数7、JS运算符8、流程控制9、JS错误和调试JavaScript对象和作用域1、数字 Number2、字符串String3、日期 Date4、数组5、数学 Math6、DOM对象和事件7、BOM对象8、Window对象9、作用域和作用域链10、JSONJavascript库1、Jquery2、Prototype3、Ext JsJquery1、Jquery基本语法2、Jquery选择器3、Jquery事件4、Jquery选择器5、Jquery效果和动画6、使用Jquery操作HTML和DOM7、Jquery遍历8、Jquery封装函数9、Jquery案例表单验证和Jquery Validate1、用Js对HTML表单进行验证2、Jquery Validata基本用法3、默认校验规则和提示信息4、debug和ignore5、更改错误信息显示位置和样式6、全部校验通过后的执行函数7、修改验证触发方式8、异步验证9、自定义校验方法10、radio 和 checkbox、select 的验证Java基础1、关于Java2、Java运行机制3、第一个Java程序，注释4、Javac,Java,Javadoc等命令5、标识符与关键字6、变量的声明，初始化与应用7、变量的作用域8、变量重名9、基本数据类型10、类型转换与类型提升11、各种数据类型使用细节12、转义序列13、各种运算符的使用流程控制1、选择控制语句if-else2、选择控制语句switch-case3、循环控制语句while4、循环控制语句do-while5、循环控制语句for与增强型for6、break，continue，return7、循环标签8、数组的声明与初始化9、数组内存空间分配10、栈与堆内存11、二维（多维）数组12、Arrays类的相关方法13、main方法命令行参数面向对象1、面向对象的基本思想2、类与对象3、成员变量与默认值4、方法的声明，调用5、参数传递和内存图6、方法重载的概念7、调用原则与重载的优势8、构造器声明与默认构造器9、构造器重载10、this关键字的使用11、this调用构造器原则12、实例变量初始化方式13、可变参数方法访问权限控制1、包 package和库2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限3、类的访问权限4、抽象类和抽象方法5、接口和实现6、解耦7、Java的多重继承8、通过继承来扩展接口错误和异常处理1、概念：错误和异常2、基本异常3、捕获异常 catch4、创建自定义异常5、捕获所有异常6、Java标准异常7、使用finally进行清理8、异常的限制9、构造器10、异常匹配11、异常使用指南数据库基础（MySQL）数据库基础（MySQL）JDBC1、Jdbc基本概念2、使用Jdbc连接数据库3、使用Jdbc进行crud操作4、使用Jdbc进行多表操作5、Jdbc驱动类型6、Jdbc异常和批量处理7、Jdbc储存过程Servlet和JSP1、Servlet简介2、Request对象3、Response对象4、转发和重定向5、使用Servlet完成Crud6、Session和Coolie简介7、ServletContext和Jsp8、El和Jstl的使用Ajax1、什么是Ajax2、XMLHttpRequest对象（XHR）3、XHR请求4、XHR响应5、readystate/onreadystatechange6、Jquery Ajax7、JSON8、案例：对用户名是否可用进行服务器端校验综合案例1、项目开发一般流程介绍2、模块化和分层3、DButils4、QueryRunner5、ResultSetHandle6、案例：用户登录/注册，从前端到后端第二阶段 Java SE访问权限和继承1、包的声明与使用2、import与import static3、访问权限修饰符4、类的封装性5、static（静态成员变量）6、final（修饰变量，方法）7、静态成员变量初始化方式8、类的继承与成员继承9、super的使用10、调用父类构造器11、方法的重写与变量隐藏12、继承实现多态和类型转换13、instanceof抽象类与接口1、抽象类2、抽象方法3、继承抽象类4、抽象类与多态5、接口的成员6、静态方法与默认方法7、静态成员类8、实例成员类9、局部类10、匿名类11、eclipse的使用与调试12、内部类对外围类的访问关系13、内部类的命名Lambda表达式与常用类1、函数式接口2、Lambda表达式概念3、Lambda表达式应用场合4、使用案例5、方法引用6、枚举类型（编译器的处理）7、包装类型（自动拆箱与封箱）8、String方法9、常量池机制10、String讲解11、StringBuilder讲解12、Math，Date使用13、Calendars使用异常处理与泛型1、异常分类2、try-catch-finally3、try-with-resources4、多重捕获multi-catch5、throw与throws6、自定义异常和优势7、泛型背景与优势8、参数化类型与原生类型9、类型推断10、参数化类型与数组的差异11、类型通配符12、自定义泛型类和类型擦出13、泛型方法重载与重写集合1 、常用数据结构2 、Collection接口3 、List与Set接口4 、SortedSet与NavigableSet5 、相关接口的实现类6 、Comparable与Comparator7、Queue接口8 、Deque接口9 、Map接口10、NavigableMap11、相关接口的实现类12、流操作（聚合操作）13、Collections类的使用I/O流与反射1 、File类的使用2 、字节流3 、字符流4 、缓存流5 、转换流6 、数据流7、对象流8、类加载，链接与初始化9 、ClassLoader的使用10、Class类的使用11、通过反射调用构造器12、安全管理器网络编程模型与多线程1、进程与线程2、创建线程的方式3、线程的相关方法4、线程同步5、线程死锁6、线程协作操作7、计算机网络（IP与端口）8、TCP协议与UDP协议9、URL的相关方法10、访问网络资源11、TCP协议通讯12、UDP协议通讯13、广播 MVC2.创建Spring MVC项目 MVC执行流程和参数 MVC2.创建Spring MVC项目 MVC执行流程和参数 MVC2.创建Spring MVC项目 MVC执行流程和参数简介配置文件3.用MyBatis完成的使用关联查询6.动态缓冲编程1.网络通信和协议2.关于 类型函数 MVC/WebSocket AjaxIO/异步window对象全局作用域窗口关系及框架窗口位置和大小打开窗口间歇调用和超时调用（灵活运用）系统对话框location对象navigator对象screen对象history对象NIO/AIO1.网络编程模型.同步阻塞4.同步非阻塞5.异步阻塞6.异步非阻塞与AIO基本操作8.高性能IO设计模式第三阶段 Java 主流框架框架原理分析框架入门程序编写和hibernate的本质区别和应用场景开发dao方法配置文件讲解6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现7.输出映射-resultType、resultMap8.动态sql9.订单商品数据模型分析10.高级映射的使用11.查询缓存之一级缓存、二级缓存与spring整合13. mybatis逆向工程自动生成代码Spring/Spring MVC1. springmvc架构介绍2. springmvc入门程序3. spring与mybatis整合4. springmvc注解开发—商品修改功能分析5. springmvc注解开发—RequestMapping注解6. springmvc注解开发—Controller方法返回值7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解9. springmvc与struts2的区别10. springmvc异常处理11. springmvc上传图片12. springmvc实现json交互13. springmvc对RESTful支持14. springmvc拦截器第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQLSQL基础及主流产品的下载与安装（sinux/windows）的基本配置/配置文件4.基本的SQL操作 DDL5.基本的SQL操作 DML6.基本的SQL操作 客户端工具帮助文档MySQL数据类型和运算符1 数值类型2 日期时间类型3 字符串类型4 CHAR 和 VARCHAR 类型5 BINARY 和 VARBINARY 类型6 ENUM 类型7 SET 类型8 算术运算符9 比较运算符10 逻辑运算符11 位运算12 运算符的优先级MySQL函数1 字符串函数2 数值函数3 日期和时间函数4 流程函数5 其他常用函数MySQL存储引擎支持的存储引擎及其特性.选择合适的存储引擎选择合适的数据类型1 CHAR 与 VARCHAR2 TEXT 与 BLOB3 浮点数与定点数4 日期类型选择字符集1 字符集概述2 Unicode字符集3 汉字及一些常见字符集4 选择合适的字符集 5 MySQL 支持的字符集6 MySQL 字符集的设置 .索引的设计和使用1.什么是索引2.索引的类型3.索引的数据结构 BTree B+Tree Hash4.索引的存储索引6.查看索引的使用情况7.索引设计原则视图/存储过程/函数/触发器1. 什么是视图2. 视图操作3. 什么是存储过程4. 存储过程操作5. 什么是函数6. 函数的相关操作7. 触发器事务控制/锁1. 什么是事务2. 事务控制3. 分布式事务4. 锁/表锁/行锁5. InnoDB 行锁争用6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法77 InnoDB 行锁实现方式78 间隙锁（Next-Key 锁）9 恢复和复制的需要，对 InnoDB 锁机制的影响10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异11 表锁12 死锁SQL Mode和安全问题1. 关于SQL Mode2. MySQL中的SQL Mode3. SQL Mode和迁移4. SQL 注入5. 开发过程中如何避免SQL注入SQL优化1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率2. 定位执行效率较低的 SQL 语句3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划4. 确定问题并采取相应的优化措施5. 索引问题6.定期分析表和检查表7.定期优化表8.常用 SQL 的优化MySQL数据库对象优化1. 优化表的数据类型2 散列化3 逆规范化4 使用中间表提高统计查询速度5. 影响MySQL性能的重要参数6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响7. 使用连接池8. 减少MySQL连接次数9. MySQL负载均衡MySQL集群MySQL管理和维护MemCacheRedis在Java项目中使用MemCache和Redis第五阶段：操作系统/Linux、云架构Linux安装与配置1、安装Linux至硬盘2、获取信息和搜索应用程序3、进阶：修复受损的Grub4、关于超级用户root5、依赖发行版本的系统管理工具6、关于硬件驱动程序7、进阶：配置Grub系统管理与目录管理1、Shell基本命令2、使用命令行补全和通配符3、find命令、locate命令4、查找特定程序：whereis5、Linux文件系统的架构6、移动、复制和删除7、文件和目录的权限8、文件类型与输入输出9、vmware介绍与安装使用10、网络管理、分区挂载用户与用户组管理1、软件包管理2、磁盘管理3、高级硬盘管理RAID和LVM4、进阶：备份你的工作和系统5、用户与用户组基础6、管理、查看、切换用户7、/etc/...文件8、进程管理9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等Shell编程1、 SHELL变量2、传递参数3、数组与运算符4、SHELL的各类命令5、SHELL流程控制6、SHELL函数7、SHELL输入/输出重定向8、SHELL文件包含服务器配置1、系统引导2、管理守护进程3、通过xinetd启动SSH服务4、配置inetd5、Tomcat安装与配置6、MySql安装与配置7、部署项目到Linux第六阶段：Hadoop生态系统Hadoop基础1、大数据概论2、 Google与Hadoop模块3、Hadoop生态系统4、Hadoop常用项目介绍5、Hadoop环境安装配置6、Hadoop安装模式7、Hadoop配置文件HDFS分布式文件系统1、认识HDFS及其HDFS架构2、Hadoop的RPC机制3、HDFS的HA机制4、HDFS的Federation机制5、 Hadoop文件系统的访问6、JavaAPI接口与维护HDFS7、HDFS权限管理8、hadoop伪分布式Hadoop文件I/O详解1、Hadoop文件的数据结构2、 HDFS数据完整性3、文件序列化4、Hadoop的Writable类型5、Hadoop支持的压缩格式6、Hadoop中编码器和解码器7、 gzip、LZO和Snappy比较8、HDFS使用shell+Java APIMapReduce工作原理1、MapReduce函数式编程概念2、 MapReduce框架结构3、MapReduce运行原理4、Shuffle阶段和Sort阶段5、任务的执行与作业调度器6、自定义Hadoop调度器7、 异步编程模型8、YARN架构及其工作流程MapReduce编程1、WordCount案例分析2、输入格式与输出格式3、压缩格式与MapReduce优化4、辅助类与Streaming接口5、MapReduce二次排序6、MapReduce中的Join算法7、从MySQL读写数据8、Hadoop系统调优Hive数据仓库工具1、Hive工作原理、类型及特点2、Hive架构及其文件格式3、Hive操作及Hive复合类型4、Hive的JOIN详解5、Hive优化策略6、Hive内置操作符与函数7、Hive用户自定义函数接口8、Hive的权限控制Hive深入解读1 、安装部署Sqoop2、Sqoop数据迁移3、Sqoop使用案例4、深入了解数据库导入5、导出与事务6、导出与SequenceFile7、Azkaban执行工作流Sqoop与Oozie1 、安装部署Sqoop2、Sqoop数据迁移3、Sqoop使用案例4、深入了解数据库导入5、导出与事务6、导出与SequenceFile7、Azkaban执行工作流Zookeeper详解1、Zookeeper简介2、Zookeeper的下载和部署3、Zookeeper的配置与运行4、Zookeeper的本地模式实例5、Zookeeper的数据模型6、Zookeeper命令行操作范例7、storm在Zookeeper目录结构NoSQL、HBase1、HBase的特点2、HBase访问接口3、HBase存储结构与格式4、HBase设计5、关键算法和流程6、HBase安装7、HBase的SHELL操作8、HBase集群搭建第七阶段：Spark生态系统Spark1.什么是大数据处理框架的特点与应用场景 SQL原理和实践 Streaming原理和实践 SparkR入门的监控和调优Spark部署和运行准备开发环境编程接口体系结构通信协议4.导入Hadoop的JAR文件代码的实现6.打包、部署和运行7.打包成JAR文件Spark程序开发1、启动Spark Shell2、加载text文件3、RDD操作及其应用4、RDD缓存5、构建Eclipse开发环境6、构建IntelliJ IDEA开发环境7、创建SparkContext对象8、编写编译并提交应用程序Spark编程模型1、RDD特征与依赖2、集合（数组）创建RDD3、存储创建RDD4、RDD转换 执行 控制操作5、广播变量6、累加器作业执行解析1、Spark组件2、RDD视图与DAG图3、基于Standalone模式的Spark架构4、基于YARN模式的Spark架构5、作业事件流和调度分析6、构建应用程序运行时环境7、应用程序转换成DAGSpark SQL与DataFrame1、Spark SQL架构特性2、DataFrame和RDD的区别3、创建操作DataFrame4、RDD转化为DataFrame5、加载保存操作与Hive表6、Parquet文件JSON数据集7、分布式的SQL Engine8、性能调优 数据类型深入Spark Streaming1、Spark Streaming工作原理2、DStream编程模型3、Input DStream4、DStream转换 状态 输出5、优化运行时间及内存使用6、文件输入源7、基于Receiver的输入源8、输出操作Spark MLlib与机器学习1、机器学习分类级算法2、Spark MLlib库3、MLlib数据类型4、MLlib的算法库与实例5、ML库主要概念6、算法库与实例GraphX与SparkR1、Spark GraphX架构2、GraphX编程与常用图算法3、GraphX应用场景4、SparkR的工作原理5、R语言与其他语言的通信6、SparkR的运行与应用7、R的DataFrame操作方法8、SparkR的DataFrameScala编程开发1、Scala语法基础2、idea工具安装3、maven工具配置4、条件结构、循环、高级for循环5、数组、映射、元组6、类、样例类、对象、伴生对象7、高阶函数与函数式编程Scala进阶1、 柯里化、闭包2、模式匹配、偏函数3、类型参数4、协变与逆变5、隐式转换、隐式参数、隐式值6、Actor机制7、高级项目案例Python编程1、Python编程介绍2、Python的基本语法3、Python开发环境搭建4、Pyhton开发Spark应用程序第八阶段：Storm生态系统storm简介与基本知识1、storm的诞生诞生与成长2、storm的优势与应用3、storm基本知识概念和配置4、序列化与容错机制5、可靠性机制—保证消息处理6、storm开发环境与生产环境7、storm拓扑的并行度8、storm命令行客户端Storm拓扑与组件详解1、流分组和拓扑运行2、拓扑的常见模式3、本地模式与stormsub的对比4、 使用非jvm语言操作storm5、hook、组件基本接口6、基本抽象类7、事务接口8、组件之间的相互关系spout详解 与bolt详解1、spout获取数据的方式2、常用的spout3、学习编写spout类4、bolt概述5、可靠的与不可靠的bolt6、复合流与复合anchoring7、 使用其他语言定义bolt8、学习编写bolt类storm安装与集群搭建1、storm集群安装步骤与准备2、本地模式storm配置命令3、配置hosts文件、安装jdk4、zookeeper集群的搭建5、部署节点6、storm集群的搭建7、zookeeper应用案例8、Hadoop高可用集群搭建Kafka1、Kafka介绍和安装2、整合Flume3、Kafka API4、Kafka底层实现原理5、Kafka的消息处理机制6、数据传输的事务定义7、Kafka的存储策略Flume1、Flume介绍和安装2、Flume Source讲解3、Flume Channel讲解4、Flume Sink讲解5、flume部署种类、流配置6、单一代理、多代理说明7、flume selector相关配置Redis1、Redis介绍和安装、配置2、Redis数据类型3、Redis键、字符串、哈希4、Redis列表与集合5、Redis事务和脚本6、Redis数据备份与恢复7、Redis的SHELL操作