以道教育大数据课程都讲什么

1、web开发基础

2、javase课程

3、主流的框架

4、关系型数据库/MySQL/NoSQL

5、 *** 作系统/Linux、云架构

6、Hadoop生态系统

7、Spark生态系统

8、Storm生态系统

9、项目实 *** 阶段

第一阶段：Java语言基础

★ Java语言基础

1、面向对象思维JAVASE

2、（类加载机制与反射，annotation，泛型，网络编程，多线程，IO，异常处理，常用API，面向对象，JAVA编程基础）

3、Java8新特性

JAVA战狼班第二阶段：数据库

★ 数据库

1、Oracle（SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图

2、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle 数据库PL/SQL开发

3、数据库设计原则、 MySQL 、 JDBC

第三阶段：Web基础

★ Web基础

1、HTML5（H5）基本文档结构、链接、列表、表格、表单;

2、CSS 基础语法、盒子模型、浮动布局、定位;

3、JavaScript语言基础、DOM 编程、事件模型等），JQuery，AJAX框架，XML，BootStrap组件

第四阶段：Java Web技术和主流框架

★ Java Web技术和主流框架

1、JSP&Servlet、struts2，hibernate4，spring4，JPA，maven

2、SpringData，SpringMVC，MyBatis，SpringSecurity，shiro，Nginx

第五阶段：Linux

★ Linux

1、Linux安装、熟悉Linux的基础命令、vi编辑器的使用、awk和sed命令使用、用户和组

2、文件及目录权限管理、使用ACL进行高级访问控制、网络配置和软件包安装、启动流程和服务管理

3、系统监控和日志管理、进程管理和计划任务、ssh远程登录、shell基础和shell脚本。

第六阶段：大数据技术（Hadoop和Spark）

★ 大数据技术（Hadoop和Spark）

1、Hadoop （Hadoop基础和环境搭建，HDFS体系结构，MapReduce；Hadoop的集群模式、HDFS联盟，利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA（高可用性）功能

2、Yarn的任务调度机制，Apache Hive，Pig数据处理，集成Hadoop和Sqoop

3、Flume以及Apache Kafka来实现数据的交换,安装部署HBase,Storm）

4、Scala 语言（Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、Map与reduce、元组、继承、StringContext，Option Some None，Tuple；集合方法和运算，future 对象同步处理和异步处理返回结果）

5、Spark（Spark搭建，Spark-shell 的使用，Spark-submit 提交应用， Spark的内核设计和实现，并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解；Spark生态体系中的各个组件，包括：Spark Core，Shark，Spark SQL和Spark Streaming等等）

第七阶段：项目

★ 项目

1、China-UCSP 项目 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)

2、用户关系管理系统 S2SH+Maven+Nodejs+MySQL技术实战开发

3、电子商务交易平台 S2SH+Maven+Shiro+Oracle

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1

CouchDB所用语言：Erlang特点：DB一致性，易于使用使用许可：Apache协议：>

适用于需要提供数据版本支持的应用程序

例如：CRM、CMS系统

master-master复制对于多站点部署是非常有用的

（编注2：master-master复制：是一种数据库同步方法，允许数据在一组计算机之间共享数据，并且可以通过小组中任意成员在组内进行数据更新

）2

Redis所用语言：C/C特点：运行异常快使用许可：BSD协议：类Telnet有硬盘存储支持的内存数据库，但自2

0版本以后可以将数据交换到硬盘（注意，2

4以后版本不支持该特性！）Master-slave复制（见编注3）虽然采用简单数据或以键值索引的哈希表，但也支持复杂 *** 作，例如

INCR&co（适合计算极限值或统计数据）支持sets（同时也支持union/diff/inter）支持列表（同时也支持队列；阻塞式pop *** 作）支持哈希表（带有多个域的对象）支持排序sets（高得分表，适用于范围查询）Redis支持事务支持将数据设置成过期数据（类似快速缓冲区设计）Pub/Sub允许用户实现消息机制最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序

例如：股票价格、数据分析、实时数据搜集、实时通讯

（编注3：Master-slave复制：如果同一时刻只有一台服务器处理所有的复制请求，这被称为Master-slave复制，通常应用在需要提供高可用性的服务器集群

）3

MongoDB所用语言：C特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）

使用许可：AGPL（发起者：Apache）协议：Custom,binary（BSON）Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用sets复制）内建分片机制支持javascript表达式查询可在服务器端执行任意的javascript函数update-in-place支持比CouchDB更好在数据存储时采用内存到文件映射对性能的关注超过对功能的要求建议最好打开日志功能（参数_journal）在32位 *** 作系统上，数据库大小限制在约2

5Gb空数据库大约占192Mb采用GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是map/rece功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序

例如：你本打算采用MySQL或PostgreSQL，但因为它们本身自带的预定义栏让你望而却步

4

Riak所用语言：Erlang和C，以及一些Javascript特点：具备容错能力使用许可：Apache协议：>

使用JavaScript或Erlang进行Map/rece连接及连接遍历：可作为图形数据库使用索引：输入元数据进行搜索（1

0版本即将支持）大数据对象支持（Luwak）提供“开源”和“企业”两个版本全文本搜索，索引，通过Riak搜索服务器查询（beta版）支持Masterless多站点复制及商业许可的SNMP监控最佳应用场景：适用于想使用类似Cassandra（类似Dynamo）数据库但无法处理bloat及复杂性的情况

适用于你打算做多站点复制，但又需要对单个站点的扩展性，可用性及出错处理有要求的情况

例如：销售数据搜集，工厂控制系统；对宕机时间有严格要求；可以作为易于更新的web服务器使用

5

Membase所用语言：Erlang和C特点：兼容Memcache，但同时兼具持久化和支持集群使用许可：Apache2

0协议：分布式缓存及扩展非常快速（200k/秒），通过键值索引数据可持久化存储到硬盘所有节点都是唯一的（master-master复制）在内存中同样支持类似分布式缓存的缓存单元写数据时通过去除重复数据来减少IO提供非常好的集群管理web界面更新软件时软无需停止数据库服务支持连接池和多路复用的连接代理最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的web应用比如网络游戏（例如Zynga）6

Neo4j所用语言：Java特点：基于关系的图形数据库使用许可：GPL，其中一些特性使用AGPL/商业许可协议：>

这是Neo4j与其他nosql数据库的最显著区别例如：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱7

Cassandra所用语言：Java特点：对大型表格和Dynamo支持得最好使用许可：Apache协议：Custom,binary(节约型)可调节的分发及复制(N,R,W)支持以某个范围的键值通过列查询类似大表格的功能：列，某个特性的列集合写 *** 作比读 *** 作更快基于Apache分布式平台尽可能地Map/rece我承认对Cassandra有偏见，一部分是因为它本身的臃肿和复杂性，也因为Java的问题（配置，出现异常，等等）最佳应用场景：当使用写 *** 作多过读 *** 作（记录日志）如果每个系统组建都必须用Java编写（没有人因为选用Apache的软件被解雇）例如：银行业，金融业（虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大）写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析8

HBase（配合ghshephard使用）所用语言：Java特点：支持数十亿行X上百万列使用许可：Apache协议：>

例如：Facebook消息数据库（更多通用的用例即将出现）编注4：Thrift是一种接口定义语言，为多种其他语言提供定义和创建服务，由Facebook开发并开源

当然，所有的系统都不只具有上面列出的这些特性

这里我仅仅根据自己的观点列出一些我认为的重要特性

与此同时，技术进步是飞速的，所以上述的内容肯定需要不断更新

我会尽我所能地更新这个列表

稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你

1专业的大数据分析工具

2各种Python数据可视化第三方库

3其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽 *** 作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

Java培训一般会教下面四种内容：1、掌握Java语言的使用：语言语法、程序逻辑，OOP（面向对象）思想，封装、继承、多态，集合框架、泛型、File I\O技术，多线程技术、socket网络编程，XML技术。编程有关的 *** 作系统基本使用，HTML5规范、HTML5文档结构、HTML5元素、Web语义化；CSS3规范、CSS3选择器、层叠与继承、盒模型与视觉格式化模型、现代CSS布局、CSS3基本属性千锋教育就有线上免费Java线上公开课。 2、掌握Java Web开发技术：Java开发中使用到的Web前端技术，HTML5+CSS3，JavaScript *** 作BOM和DOM，JQuery的选择器、事件处理、动画效果，MySQL数据库技术，JDBC技术、JSP、Servlet、EL和JSTL、过滤器和监听器、AJax异步请求等，Linux技术、SVN、Linux环境下项目发布部署等。3、掌握使用流行框架SSM\SSH技术实现企业级项目开发：重点学习MyBatis、Spring、Spring MVC框架的应用，Git、Java设计模式等，重点学习Struts2 、Spring、Hibernate框架的应用，Maven、Oracle数据库应用技术，了解大数据生态体系，Hadoop基础入门。4、JavaWeb框架：Spring体系结构、Spring IOC、AOP、FactoryBean与BeanFactory、声明性事务处理、Spring 5新特性。Maven与Gradle的使用。Spring Boot自动配置、Spring Boot CLI与Initializr、Spring Boot Starter、Actuator。SpringMVC工作原理和工作流程；拦截器、数据绑定转换和格式化、全局异常处理、转发与重定向、AJAX请求处理如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

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