昌平java课程培训分享大数据运维师都需要掌握哪些技术

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天我们就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。

大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。

大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师

大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。昌平java课程培训发现通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。

一、第一阶段：静态网页基础(HTMLCSS)

1难易程度：一颗星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)

3主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等

4描述如下：

从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMlCSS。

二、第二阶段：JavaSEJavaWeb

1难易程度：两颗星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)

3主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句 *** 作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式

4描述如下：

称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计

与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术第二阶段的技术综合应用)的真实项目。

三、第三阶段：前端框架

1难易程序：两星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)：64课时

3主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk80新特性、SVN、Maven、easyui

4描述如下：

前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。

四、第四阶段：企业级开发框架

1难易程序：三颗星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)

3主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4jslf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离

4描述如下：

如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。

五、第五阶段：初识大数据

1难易程度：三颗星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)

3主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、LinuxShell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece应用(中间计算过程、Java *** 作MapRece、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP端优化，COMBINER使用方法见,TOPK,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK与SED命令)

4描述如下：

该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。

(你问我什么是集群好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢是不是叫人群啊!)

那么大数据可以初略的分为：大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。

六、第六阶段：大数据数据库

1难易程度：四颗星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)

3主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、HiveShell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、HbaseSHELL编程(DDL、DML、Java *** 作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGIONSERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)

4描述如下：

该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。

怎么简化呢在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。

总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询

七、第七阶段：实时数据采集

1难易程序：四颗星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)

3主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROMMVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化

4描述如下：

前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。

举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别

八、第八阶段：SPARK数据分析

1难易程序：五颗星

2课时量(技术知识点阶段项目任务综合能力)

3主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARKSQL、SPARK进阶(DATAFRAME、DATASET、SPARKSTREAMING原理、SPARKSTREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARKMLKMEANS算法，SCALA隐式转化高级特性

4描述如下：

同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。

在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。

比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

某水电开发有限公司正在逐步从投资、建设转入发电运营阶段,拥有水电站11座。位于山区的各电站距离公司本部最远100多公里,最近也有50多公里。加强对众多电站的监控和管理,快速、有效应对电站突发事件,合理安排11个电站的检修保养任务,建立一个高效便捷的信息系统成为解决这一问题的必需手段。从现有管理需求来看,信息系统建设也非常必要:现有管理制度,在没有信息化支撑手段的保障下,不能够很好的起到管理规范化、制度化的作用。信息化可以通过将流程固化,使得管理制度融合在系统当中,使得管理理念和制度得以不折不扣地贯彻;公司人员数量较少,充分利用现有人员,需要信息化手段来极大提高工作效率,将有限的人员和资源用于生产运营本身;现有计算机设备使用效果较差,并未真正发挥信息化效益;信息化建设本身是一个管理规范化、科学化的过程。

1、系统建设总体目标和原则

系统建设总体目标是实现一个是集电站安全监督、运行管理、设备管理、检修管理、技术管理、物资管理、水工建筑物管理等的管理系统。该系统为企业生产部门提供统一平台,实现公司与电站运作的信息交换、多个岗位上的工作人员协同办公,实现各类生产信息系统的集成和信息资源的共享。

在提出了系统总体建设目标的基础上,应当按照循序渐进的原则,采取“分阶段”建设策略。由于公司目前信息化建设上尚处于起步阶段,结合公司现状,在现阶段信息化建设中应当重视以下原则:

(1)实用性原则:系统建设应紧密结合实际需求,满足实际业务需求,系统易于管理和部署,易于学习和 *** 作;

(2)面向基本管理和生产运营业务,以提高工作效率为主要目标,着重于管理规范化程度较高、与生产运营、安全、企业效益密切相关、数据规范化和完备化程度较高业务环节的信息化建设。重点强调数据基础和基础性业务的信息化。

(3)扩展性和灵活性原则

系统在设计中应充分考虑未来的发展变化,使得结构能够保持相对稳定,保证系统投资,使得系统具有较长的生命周期,并为下一阶段管理决策信息化打下基础;

(4)规模适度:在满足业务需求和实用性的前提下,尽量采用主流的先进技术实现系统,保证系统具有较高的技术和管理起点,延长系统生命周期;

在上述原则基础上,系统建设分为以下几个阶段:

(1)第1阶段:重点实现面向电站的生产信息管理,以及覆盖整个公司的办公自动化系统。

在该阶段中,主要目标是:从公司管理角度出发,实现电站生产运营、设备管理维护等数据的管理,建立完备、准确和规范的数据基础,实现基础的业务流程(如工作票、 *** 作票流程等),实现日常电站工作信息的集中管理、查询和统计。在可能的情况下,实现面向设备生命周期的设备维修管理流程,如设备维修计划自动编排,基于历史设备故障和事故信息的设备故障诊断或预测等。

(2)第2阶段

重点在前期生产运营信息管理的基础上,对生产运营实现决策支持,使得公司领导决策能够得到系统支持。改善电站到公司本部的通讯条件;将实时监控数据作为基础数据,将其与日常运营管理数据相结合,实现实时和事件数据的集成化管理,在保证安全性前提下的纳入生产运营管理系统,提供设备运行维护管理的专家系统和决策支持;

结合电力市场发展,针对成熟运营的电站运营模式,实现与直供大用户、电网公司互联的营销管理系统,支持公司领导在综合内外部信息的基础上获得决策支持;

(3)第3阶段

在前期基础上,将财务信息、人事管理信息纳入整体系统,建立一个数据和流程完美结合的集成化系统,重点建设对公司经营管理决策起到直接支持作用的生产、营销、财务等经营管理综合决策支持系统,建设面向生产运营管理实际的用于技术支持的各类专家系统。最终,实现对各个层次的管理决策的综合信息化支持。

必须指出的是,信息化建设是一个长期复杂的过程,是与企业日常生产、管理中各个部门各个岗位密切相关的任务,需要得到公司领导的直接领导和全方位支持。只有得到公司领导对信息化建设的重视和有力支持,得到各个部门对信息化的统一高度认识,信息化才能取得预期的效果。

2、系统规划

21 系统功能结构

系统整体分为设备台帐、生产运行、安全管理、综合管理、系统管理等5个子系统,共计26个功能模块,如电站基本信息管理、设备铭牌及技术参数管理、设备数据管理、设备编码体系管理、发电机运行日志、水轮机运行日志、调度命令记录、巡检记录、事故记录等。

其中设备编码体系管理是在电厂统一标识标准KKS基础上设计和确定电站设备编码体系。在设备管理中,设备编码体系以设备树的形式进行呈现。每一设备具有唯一编码。设备编码包括设备类型、位置和工艺特征,大型设备可分解为若干设备组件,编码可多层次进行编制。

22 硬件部分配置方案

公司总部服务器:两台专用服务器,配置大容量存储器或磁盘阵列,作为数据库服务器和Intranet应用服务器。

各变电站:配置至少一台较高性能的台式机或(低档服务器)作为应用服务器;

各变电站到公司总部应建立虚拟专用网络,由于目前各变电站均采用拨号上网的通信方式,因此建议主要大电站应申请ADSL作为通信手段,其它电站采用拨号上网方式。公司总部应配置支持多线拨入的路由器作为接入手段。

3、系统应用结构设计

总体上,系统应用结构采用浏览器服务器(B/S)模式,即公司总部配置应用服务器和数据库服务器,负责公司层次管理和生产运营数据的存储,以及必要的信息发布和应用处理。各电站采取ADSL或拨号方式上网以虚拟专网模式接入。

在现有通信和系统配置条件下,数据采取分级存储方式,软件应用也采取分层结构。即,各水电站内的办公和生产运营管理流程,主要在本地实现,公司要求采集的信息和办公、业务流程采用定期或不定期的数据上传模式实现。部分业务数据存储在电站本地数据库。公司在电站提交数据的基础上进行综合分析和形成报表及决策支持数据。

该应用体系结构,是目前的主流应用体系结构,符合技术发展方向,系统生命周期长,能够保护系统投资;系统维护管理成本较低,适合公司信息化建设现状和工作实际,适合现有通信条件,同时能够完成现有业务管理决策要求;支持移动办公,公司人员可以在授权的情况下,实现异地上网办公和及时了解企业运营管理动态。

很多人都在知道，计算机行业的发展是非常迅速的，软件开发人员想要跟上时代的发展，最重要的就是不断挑战自己。

在学习软件开发的过程，前期学习的知识是远远不够的，需要了解更多的知识，并且挑战更多的复杂性。

现在学习Java语言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的构建越来越复杂。

很多人不知道学习工具和框架有什么用？下面四川电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架。

一、MongoDB这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。

四川java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库 *** 作，复制集等。

二、Elasticsearch主要是能够为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

Elasticsearch主要是使用在Lucene之中的服务器，能够进行分布式多用户能力的全文搜索引擎，并且还是使用在Java的开发中，这是现在很多企业中使用最流行的搜索引擎。

ElasticSearch不仅是一个全文搜索引擎，而且是一个分布式实时文档存储，每个字段都能够被索引并且可以被搜索。

它也是一个具有实时分析功能的分布式搜索引擎，java课程发现它还可以扩展到数百个服务器存储和处理数PB的数据。

三、Cassandra这是一个开源的分布式数据库管理系统，最初由Facebook开发，用于处理许多商用服务器上的大量数据，提供高可用性而无单点故障。

ApacheCassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。

集GoogleBigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式架构于一身。

于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web20网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

四、Redis开源（BSD许可证）内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

Redis是一个开源的，基于日志的Key-Value数据库，用ANSIC编写，支持网络，可以基于内存持久化，并提供多种语言的API。

Redis有三个主要功能，四川IT培训认为可以将它与许多其他竞争对手区分开来：Redis是一个将数据完全存储在内存中的数据库，仅使用磁盘用于持久性目的。

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