大数据问题-咨询行家解决
JAVA培训、网络工程师培训、编程语言培训
简介： 多年丰富大数据开发经验，曾任职多家大型互联网担任架构师、技术总监等，精通大数据技术架构，对数据仓库、大数据平台、数据中台有丰富实战经验。
大数据培训、计算机技术培训
简介： 资深教育专家，工信部大数据专家评委。十年技术开发经验，十年教学管理经验。擅长.NET , Java,手机移动开发,大前端技术，软件架构及项目管理。曾担任某知名在线教育副总裁及负责逾百人团队的产品研发、线上线下教学管理工作。长期与企业一线技术总监、项目经理，互联网企业接触合作进行课程联合研制，产品的落地实践工作
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课程简介：万和大数据课程体系课程设置无缝对接企业用人需求，万和四个月，胜读四年书大数据基础大数据基础1.什么是大数据？-大数据概念； 2.大数据主要分类类型； 3.大数据和普通数据的区别；大数据现状1.现有企业应用场景； 2.大数据生态圈介绍；群组讨论1."自我定义的大数据"-群组讨论； 2.学员技能摸底，情况归档；Linux基础Linux基本命令解析1.熟悉Linux历史背景； 2.了解Linux基本命令；虚拟机-Centos安装1.安装虚拟机； 2.安装Mvn，Jdk等工具ZookeeperZookeeper熟悉和用途综述1.Zookeeper介绍 2.Zookeeper基础知识 3.体系结构 4.数据模型Zookeeper环境搭建1.集群搭建和测试 2.命令行客户端操作 3.StatZookeeper开发1.Watches、Node详解 2.API介绍 3.Java Client开发 4.实战内容（现场实验环节）Zookeeper集群搭建、 命令行Client操作1.Zookeeper 节点类型与体系结构 2.Zookeeper Watch 3.Zookeeper 与 HBase 的关系 4.Zookeeper 更新Server 实例实现 5.Zookeeper 分布式锁Hbase数据库Hbase熟悉和用途综述1.Hbase介绍 2.Hbase基础知识 3.体系结构 4.数据模型Hbase环境搭建1.集群搭建和测试 2.命令行客户端操作 3.StatHbase开发1.Hbase增删改查 2.Hbase的基础get，scanner等命令Hadoophadoop的前世今生1.大数据背景及hadoop出现的契机 2.hadoop概述 3.hadoop生态系统 4.hadoop分布式文件系统HDFS 5.hadoop计算框架MapReduce 6.hadoop版本发展历史 7.hadoop行业应用案例分析 8.hadoop与云计算和大数据的关系hadoop的前世今生1.hadoop 核心组件简单介绍 2.hadoop 部署角色简单介绍 3.hadoop 试验集群的部署结构 4.hadoop 安装依赖关系 5.hadoop 生产环境的部署结构 6.hadoop 集群部署 7.hadoop 高可用配置方法 8.hadoop 集群简单测试方法 9.hadoop 集群异常debug方法hadoop YARN架构设计和核心概念1.YARN的出现的背景 2.YARN的设计思想和背景 3.YARN的基础架构 4.YARN的工作流程 5.YARN的基础类库详解 6.YARN的核心模块ApplicationMaster详解 7.YARN的核心模块ResourseManager剖析 8.YARN的核心模块NodeManager详解 9.YARN 资源调度器详细介绍SparkSpark的发展历程1.大数据背景及sPARK出现的契机 2.Spark概述 3.Spark生态系统 4.Spark核心组件原理和架构 5.Spark分布式文件系统HDFS 6.Spark计算核心算法 7.Spark部署角色 8.Spark版本发展历史 9.Spark行业应用案例分析安装Spark1.Spark 核心组件简单介绍 2.Spark 部署角色简单介绍 3.Spark 试验集群的部署结构 4.Spark 安装依赖关系 5.Spark 生产环境的部署结构 6.Spark 集群部署 7.Spark 高可用配置方法 8.实战内容（现场实验环节）Spark 部署模式剖析1.Spark的工作流程 2.Spark的多种调度模式区别 3.Spark的调度通信机制Spark 高级编程,Spark Streaming高级编程1.Spark 核心API介绍 2.Suffle 算法介绍 3.Spark异常回滚机制介绍 4.Spark Sql剖析 5.Spark Streaming剖析 6.Spark RDD剖析 7.实战内容（现场实验环节）Spark 及Spring搭配1.Spark和Spring集成 2.实战内容（现场实验环节）Spark编程模型及调优1.Spark编程模型及调优 2.实战内容（现场实验环节）stormStorm基础知识1.包括storm基本概念 2.storm应用场景 3.应用现状和发展趋势 4.storm与hadoop的区别Storm的架构与原理1.Nimbus进程与Supervisor进程 2.storm集群环境搭建 3.zookeeper集群的搭建 4.storm配置文件配置项讲解 5.storm常用组件和编程API 6.Topology、Spout、Bolt、Storm分组策略 7.（Stream Groupings） 8.storm项目maven环境的搭建 9.实战内容（现场实验环节）storm可靠性机制1.消息处理的含义 2.storm的ack/fail机制 3.storm如何保证可靠性 4.storm如何实现可靠性storm高并发策略1.工作进程、执行器与任务的区别 2.配置topology的并行度 3.topology实例 4.如何改变运行中topology的并行度流分组1.什么是流分组 2.6种不同的流分组方式组件详解1.基本接口:IComponent接口、ISpout接口、IBolt接口、IRichSpout接口、IRichBolt接口、IBasicBolt接口、IStateSpout、IRichStateSpout接口 2.基本抽象类:BaseComponent抽象类、BaseRichSpout抽象类、BaseRichBolt抽象类、BaseBasicBolt抽象类storm批处理事务处理1.storm批处理详解 2.storm事务工作原理深入讲解 3.storm事务相关API详解 4.storm事务案例分析 5.storm分区事务与不透明分区事务Kafkakafka概述1.kafka是什么:kafka概念详解：Topics/logs、Distributitions、Producers、Consumers、Guarantees。 2.kafka的应用场景 3.kafka的体系架构与设计原理kafka的安装部署1.kafka集群环境的搭建 2.kafka配置项的配置与讲解 3.分布与订阅的原理 4.分布与订阅的接口kafka使用zookeeper进行协调管理1.zookeeper在kafka中的作用 2.zookeeper如何进行协调管理
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课程简介：阶段一：Java核心开发● 学习内容：Java核心内容。● 学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。● 完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。 阶段二：Java企业级开发● 学习内容：JavaEE核心内容。● 学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript核心语法。● 完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。 阶段三：Linux精讲● 学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed。● 学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断。● 完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。 阶段四：Hadoop生态体系● 学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie。● 学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。● 完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析。 阶段五：Storm实时开发● 学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据。● 学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。● 完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。 阶段六：Spark生态体系● 学习内容：Scala函数、Spark SQL、机器学习。● 学习目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。● 完成目标：使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。阶段七：大数据项目实战● 学习内容：大型综合性大数据项目。● 学习目标：能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析，能够开发大型项目。● 某大型网站日志分析，移动业务感知分析，实时检测车辆超速项目，实时非法网站检测项目。
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IC培训指的是集成电路（IntegratedCircuit）设计培训，主要涉及集成电路设计、制造和测试等方面的知识和技能。这种培训通常包括电路设计、版图设计、工艺制造、测试验证等内容，旨在培养学员掌握集成电路设计的基本原理、设计方法和实现技术，具备独立进行集成电路设计和开发的能力。
182****2009如果已经具备相关专业背景和技能，如自动化、计算机科学或工程等，学习工业数字孪生可能只需要几个月或一年左右的时间。
李伟东数字孪生培训完成后，你可以从事的工作范围很广，主要包括但不限于： 数字孪生工程师：这是直接与数字孪生技术相关的工作，主要负责建立数字孪生模型，进行数据分析和模拟等。 数据分析师：数字孪生技术需要大量的数据分析技能，因此数据分析师在数字孪生领域有广阔的就业前景。 模拟建模专家：利用数字孪生技术进行模拟和建模，为其他领域提供决策支持。 智能家居管理：随着物联网的发展，智能家居管理成为了一个热门领域，数字孪生技术可以用于中央管理系统，对安全系统、电视网络、Wi-Fi、冰箱、太阳能、热水器等进行统一管理。 工业设备监控：未来工厂中的每个设备都可能拥有一个数字复制体，可以实时获取设备监控系统的运行数据，进行故障预判和及时维修。 智慧城市管理：无人机群将为城市提供基于图像扫描的城市数字模型，街道、社区、娱乐、商业等各功能模块都将拥有数字模型。 远程操控：通过数字模型，我们可以实现设备的远程操控，例如远程辅助、远程操作、远程紧急命令等。
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