技术培训大数据

大数据是现今发展的一大趋势，就业前景广阔，工资报酬较好，是很多人选择这个岗位的原因之一。大数据体系庞大，包括的知识很多，学习有一定难度。对于零基础小白来说，大数据线下培训学习时间5-6个月，如果按照加米谷的安排来学习大约要150天左右。如果你有扎实的Java基础，可能就可以省去前期的时间，直接学习后面的大数据内容，这样差不多需要3个月左右。

学习费用1w-3w不等，从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息，目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右，携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才。

优就业大数据内容主要讲了Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系、机器学习等知识。所以学完后学员可以找的工作主要有：大数据运维师、大数据开发师、Hadoop开发工程师、Spark开发工程师、大数据挖掘师等工作岗位。

一般零基础小伙伴在大数据培训班学习开发技术知识，培训班事先会通过面试的方式对小伙伴做一个初步的了解，然后通过考试来检测小伙伴到底适不适合学习大数据开发，而且还会给小伙伴推荐比较适合学习的编程技术，增加成功学习编程技术的概率。

零基础小伙伴一般在大数据培训班学习开发技术时，需要学习一些java、Python等编程基础知识包括算法、框架等知识，在后续过程中是需要学习Linux系统操作、学习搭建Hadoop平台和Spark平台等大数据开发相关技术知识。

在大数据培训班学习开发技术知识，除了学习开发技术基础知识之外，还需要练习一些企业级项目实战案例，让小伙伴在学习开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验，锻炼学习在公司项目实战中解决问题的方法。

一般情况下，在尚 gui 谷大数据培训班系统学习开发技术知识的培训周期是5-6个月的时间，培训结束之后，能够达到初级开发工程师的技术水平，不过小伙伴在选择大数据培训班的时候，一定要选择适合自己的，靠谱的大数据培训班来学习。

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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想到参加大数据培训学习开发技术知识，我们小伙伴比较关心的就是培训时间和培训费用的问题。在这里我想说的是：在大数据培训市场对于培训费用并没有一个标准的收费标准，不同的大数据培训班，由于培训模式、培训成本的不同，相应的收取的培训费用不同，有高有低，小伙伴在选择大数据培训班的时候，培训费用是其中一个因素，但并不是重要的选择因素，其重要因素还是培训课程内容的性价比。一般比较靠谱的大数据培训班培训费用大约在2W左右，其培训周期是5-6个月的时间。小伙伴在大数据培训班进行学习开发技术知识的时候，自己要根据培训班课程内容来制定适合自己的学习计划，要根据大数据培训班课程内容的学习来完成自己每天定制的学习计划，这是其一。其二呢，就是小伙伴不要只学习基础理论知识，还需要结合相应的项目实战案例去练习深入理解大数据开发技术知识。这样理论实践互相兼顾，可以锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力，而且还能在学习大数据开发技术知识的过程中，积累更多的项目实战经验。

零基础学习大数据的话要4、5个月的时间，至于学不学的会，就看个人学习理解能力了，我大学学的也不是相关专业，在光环大数据也是从零基础开始学的，没错，大数据需要学习的东西是很多，也存在一定的困难，但是只要你能认真地学，遇到困难及时解决，并坚持下来，是没问题的，好不好学别人都能学会，能不能把它学会就看你了，谁也帮不了你~

在国内，与大数据相关的岗位主要分为以下几类：数据分析师：运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力数据挖掘师/算法工程师：数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程大数据工程师：运用编程语言实现数据平台和数据管道开发，需要计算机编程能力数据架构师：高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力

参加大数据开发培训需要什么基础？想进行大数据开发培训的人会有这样的困惑，接下来就来为大家介绍一下，一起来看看吧。1、有大数据相关的基础科目大数据技术综合性较强，学习起来有难度。需要有Java、数学、Linux系统等基础，如果是计算机相关专业、数学专业以及统计学专业的背景当然更好，只要经过系统的大数据培训课程，必然会成为一名出色的大数据工程师。2、需要有逻辑思维能力大数据技术需要有很强的逻辑思维能力，如果有逻辑思维能力，可以在大数据培训课程的学习中游刃有余。3、基础弱可以通过努力增强技术能力如果没有基础也可以学习大数据，那就要付出比别人多一点的努力。基础不好的话，可以参加大数据培训课程，培训时间一般在学习3-6个月。大数据开发培训学什么1、Java语言基础：JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。2、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。以上就是为大家介绍了参加大数据开发培训需要什么基础？希望对大家有所帮助。