数据工程师培训课程

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）。

大数据学习课程图

第1阶段 Java

第2阶段 JavaEE核心

第3阶段 Hadoop生态体系

第4阶段 大数据spark生态体系

1阶段：Java2阶段：JavaEE核心3阶段：Hadoop生态体系4阶段：大数据spark生态体系

①JavaSE核心技术

②Hadoop生态圈（Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发）

③Spark相关技术（Spark相关技术、Scala基本编程）

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析，理解Python机器学习

⑤大数据项目开发实战

⑥大数据系统管理优化

⑦掌握企业使用阿里云大数据平台开发所需要的技能

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

Ⅰ 我想自学数据库工程师需要看哪些书 考试科目1：信息系统知识 1. 计算机系统知识 硬件知识 计算机体系结构和主要部件的基本工作原理 · 存储系统 · 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识 数据结构与算法 常用数据结构 · 常用算法 · 软件知识 操作系统知识 程序设计语言和语言处理程序的知识 · 计算机网络知识 2. 数据库技术 数据库技术基础 数据库模型 数据库管理系统的功能和特征 数据库系统体系结构 · 数据操作 关系运算 · 关系数据库标准语言（SQL） 数据库的控制功能 数据库设计基础理论 关系数据库设计 · 对象关系数据库设计 · 数据挖掘和数据仓库基础知识 多媒体基本知识 多媒体技术基本概念 多媒体压缩编码技术 · 多媒体技术应用 系统性能知识 · 计算机应用基础知识 3. 系统开发和运行维护知识 软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识 系统分析基础知识 · 系统设计知识 · 系统实施知识 · 系统运行和维护知识 · 4. 安全性知识 · 5.标准化知识 6.信息化基础知识 · 7.计算机专业英语 考试科目2：数据库系统设计与管理 1.数据库设计 理解系统需求说明 系统开发的准备 设计系统功能 数据库设计 设计数据模型 · 物理结构设计 数据库实施与维护 数据库的保护 · 编写外部设计文档 · 设计评审 2. 数据库应用系统设计 设计数据库应用系统结构 · 设计输入输出 设计物理数据 设计安全体系 · 应用程序开发 应用程序开发 模块划分（原则、方法、标准） 编写程序设计文档 程序设计评审 编写应用系统设计文档 设计评审 3. 数据库应用系统实施 整个系统的配置与管理 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro） · 数据库应用系统安装 数据库应用系统测试 培训与用户支持 4.数据库系统的运行和管理 数据库系统的运行计划 数据库系统的运行和维护 数据库管理 性能调整 用户支持 5. SQL 数据库语言 SQL概述 数据库定义 数据操作 完整性控制与安全机制 创建触发器（Create Trigger） SQL使用方式 · SQL 标准化 6. 网络环境下的数据库 分布式数据库 分布式数据库的概念 · 分布式数据库的体系结构 · 分布式查询处理和优化 分布式事务管理 · 分布式数据库系统的应用 网络环境下数据库系统的设计与实施 7.数据库的安全性 安全性策略的理解 数据库安全测量 8. 数据库发展趋势与新技术 面向对象数据库（OODBMS） OODBMS的特征 面向对象数据模型 面向对象数据库语言 对象关系数据库系统（ORDBMS） 企业资源计划（ERP）和数据库 ERP概述 · ERP与数据库 · 案例分析 决策支持系统的建立。 主要看一下数据库原理数据结构还有就是数据库设计这些 Ⅱ 请问想成为一名好的数据库工程师，大学是学经济和政治的，所以不太清楚要学哪些东西 1，你的问题太笼统，没法准确回答。 2，如果学知识，不建议看书，书里的东西太理论化。 3，建议在网上先搜数据库，SQL,oracle等命令，下客户端安装后自己边练边学，等把网上搜到的主流命令练会后（大约2周）， 4，之后就去图书馆，浏览型的去看书，不要从第一页看，从你感兴趣的目录和内容去看， 5，最后选个当当什么网上书店里数据库排行第一的书，看一遍补充建立个框架，比如实际联系中无法学到的游标的定义，库设计的经验等等。 6，这时候你应该可以去应聘DBA入门级别的工作了。 7，以上过程不要超过4周，超过则拖下去此事则荒废了。 Ⅲ 数据库开发工程师需要学习哪些课程 数据库开发工程师需要学习的课程： 计算机硬件、数据结构与算法、操作系统、程序设计语言、计算机网络、数据库技术、多媒体知识、系统开发和运行维护、安全性知识、标准化知识、知识产权、计算机专业英语等课程，数据库方面的主要有数据库设计、数据流程设计、数据库系统的运行和管理、还有SQL语言。 数据库开发工程师简介： 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。 Ⅳ 数据库工程师需要掌握哪些知识 一、考试说明 1.考试要求 （1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性内能和基本工作原理；容 （2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识； （3）熟练掌握常用数据结构和常用算法； （4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识； （5）熟悉计算机网络的原理和技术； （6）掌握数据库原理及基本理论； （7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术； （8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程； （9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术； （10）了解数据库发展趋势与新技术； （11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识； （12）了解信息化、计算机应用的基础知识； （13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。 Ⅳ 大数据开发工程师要学习哪些课程 主要学习office办公自动化，HTML+css3，JavaScript，C语言程序设计，Linux服务器配置与应用，MySQL数据库管理的应用等。 Ⅵ 数据库系统工程师需要学哪些课程 可以到工业和信息化部教育与考试中心（网址//ceiaec/index）查看关于这类考试的信息，而且有准确专的考试时间和指定教属材信息，指定教材里主要包括数据结构、操作系统、数据库系统概论、计算机网络、计算机组成原理、管理信息系统方面的，各个方面都涉及一点的 Ⅶ 计算机四级数据库工程师要考什么需要什么复习资料 我今年3月刚考过四级数据库，过了也考过了五月的软考数据库工程师，但是我科班的。还有三个月来得及何况现在是暑假这么多时间！需要资料留个邮箱！ 四级的教材：四级的官方教材+官方的考题与训练两本书+历年真题（学校图书馆可以借飞思希赛前面两本是官方在指定教材，后三本是我自己用过的复习资料。（网络文库里面有这些书的图片） 全国计算机等级考试四级教程--数据库工程师(2011年版). 计算机全真笔试+上机考题解答与训练四级数据库工程师 (2011)全国计算机等级考试考点分析、题解与模拟——四级数据库工程师. 全国计算机等级考试考点分析、题解与模拟——四级数据库工程师. (四级数据库历年真题)全国计算机等级考试历年真题必练——四级数据库工程师. 四级数据库和软考的数据库工程师比，更注重理论，所以你得早点开始复习，如果你没有基础，书至少看三遍。第一遍，把书大概看一下，知道哪些地方不懂；第二遍，梳理知识点；第三遍，巩固知识点，最好将重要的和你不懂的知识点记在笔记本上，考前半个月开始做真题！ 真题都有规律可寻的！ 计算机等级考试（教育部主办的） 软考（由国家人事部和信息产业部领导下的国家级考试） 个人觉得等级考试简单点，软考难点但是用人单位更重视点(我面试时候我说过了四级数据库，人家问我软考数据库过了没，明显软考含金量高) 等级考试纯理论化（纯数据库知识），四级工程师通过率高 软考理论（考计算机四大基础知识数据结构、计算机组成原理、计算机网络、操作系统，还涉及软件工程、编译原理、计算机安全、计算机英语等知识）+实际，软考网络工程师软件设计师数据库工程师通过率低，含金量高 ） Ⅷ 我想考软考数据库工程师，需要买《数据库系统工程师考试全程指导》吗 可以买的，不过建议你去希赛软考学院看一下，数据库系统工程师辅导有很多，你可以选择自己所需要的，如真题解析类的，案例分析类的，全程指导的，还有考试大纲！

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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