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Java培训|传智教育

Python+大数据课程体系V3.2

聚集多位Apache 社区贡献者及大厂技术讲师，联合推出行业重磅Python大数据V3.2课程，通过5-6个月学习进阶数据开发工程师，获取3-4年开发经验，对标高级数据开发工程师

Python+大数据V3.2学习路线概览

第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段

SQL基础 Hadoop技术栈 项目一 千亿级离线数仓项目 项目二 千亿级离线数仓项目实战

第五阶段第六阶段第七阶段第八阶段第九阶段

Python编程 项目三 ETL实战 Spark技术栈 项目四 用户画像解决方案 项目五 PB级内存计算项目实战

第十阶段第十一阶段第十二阶段第十三阶段第十四阶段

就业指导&就业加强 Java编程 Flink技术栈 项目六 亚秒级实时计算项目 亚秒级实时进阶课

升级V3.2课程亮点：

  • 六项目制，40+天项目占比对标企业实际招聘需求，采用六个不同行业大数据项目，覆盖从离线到实时计算场景，更好的匹配学员能力
  • 大厂级技术解决方案，Apache贡献者领衔授课课程覆盖了数字化转型企业主流的技术和业务解决方案。
    6个技术解决方案：包括ETL、离线数仓、用户画像、Lambda架构、Kappa架构、湖仓一体等；
    多个业务解决方案：包括国内大型商超新零售、金融保险、金融证券、物流仓储、航空、电商、出行、教育、物联网等领域

敢以班级为单位公开就业信息的机构，只有传智教育！通过数千班级实施和就业结果显示，传智教育Python+大数据开发的课程，有效大幅提升就业薪资水平！

课程大纲

  1. 基础班

    1. SQL基础

  2. 高手班

    1. Hadoop技术栈 2. 千亿级离线数仓项目 3. 千亿级离线数仓项目实战 4. Python基础编程 5. ETL实战 6. BI报表开发项目实战 7. Spark技术栈 8. 用户画像解决方案 9. PB级内存计算项目实战 10. 基于AI大模型数据开发项目实战 11. 面试加强 12. 阿里云实时计算Flink全栈开发 13. 阿里云实时计算项目

  3. 进阶班

    1. 亚秒级实时进阶课

  4. Python+大数据课程升级版本V4.0

  • SQL基础基础班 1

    课时:8天 技术点:50项 测验:1次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1. 掌握MySQL数据库的使用| 2. 掌握SQL语法| 3. 掌握Kettle数据迁移工具的使用| 4. 熟练使用BI可视化工具| 5. 对数据开发有一定认知，掌握BI工程师所具备的基本技能

    主讲内容

    1. Linux操作系统零基础入门Linux操作系统，掌握Linux基础命令。

    计算机基础知识|Linux环境安装|远程连接工具|文件操作命令|压缩解压缩命令|文件查找命令|系统管理命令|权限管理|网络服务管理命令等。

    2. MySQL与SQL零基础小白通过MySQL数据库，掌握核心必备SQL。

    数据库环境搭建|SQL语言（DDL、DML、DQL）|多表查询|索引等。

    3. Kettle与BI工具使用Kettle做数据迁移，通过BI工具展示Excel、MySQL中的数据。

    数据仓库与ETL|Kettle安装部署|数据抽取与装载入门|表输入组件|表输出|插入/更新|switch/case等组件使用，开发Kettle作业等。

    4. 电商运营指标分析通过Kettle+MySQL+FineBI完成电商运营指标分析。

    电商业务背景|案例架构|数据仓库数据增量同步|ETL开发|指标SQL开发|Kettle作业调度|FineBi可视化展示等。

  • Hadoop技术栈高手班 1

    课时:11天 技术点:120项 测验:1次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握Linux常用命令，为数据开发后续学习打下的良好基础| 2.掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系，完成HDFS、MapReduce及Yarn机制基本理解与使用；能顾搭建Hadoop高可用HA集群| 3.掌握Hive的使用和调优| 4.具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力| 5.能够完成基本构建企业级数仓

    主讲内容

    1. Linux掌握Linux操作系统常用命令和权限管理，包含了以下技术点：

    01_Linux系统安装和体验| 02_Linux系统网络配置和连接工具| 03_Linux系统目录结构| 04_Linux命令使用| 05_Linux命令选项的使用| 06_远程登录和远程拷贝| 07_Linux权限管理| 08_vi编辑器使用| 09_Sed| 10_AWK| 11_权限管理

    2. 大数据基础和硬件介绍进一步阐述大数据特点与分布式思想，知识点由浅入深，包含了以下技术点：

    01_大数据的特点| 02_分布式存储概念| 03_分布式计算的概念| 04_服务器种类介绍、机架、交换机| 05_网络拓扑、Raid、IDC数据中心| 06_Linux shell编程、awk、sed、cut、ssh、scp、expect、yum、nestat、top 、iostat等高级命令使用

    3. Zookeeper分布式软件管家，实现了集群管理与leader选举，包含了以下技术点：

    01_Zookeeper的应用场景| 02_架构和原理| 03_存储模型| 04_选举机制| 05_客户端操作

    4. HDFS分布式文件系统，解决了海量数据存储与容错，包含了以下技术点：

    01_HDFS设计的特点| 02_Master-Slave架构| 03_Block块存储、RF拷贝因子、机架感知| 04_Block拷贝策略、读写流程| 05_HDFS Federation、HDFS Snapshots0、NameNode HA架构和原理| 06_HDFS管理员常用操作、HDFS权限控

    5. MapReduce分布式计算系统，解决海量数据的计算，包含了以下技术点：

    01_MapReduce架构和原理| 02_Split机制| 03_MapReduce并行度| 04_Combiner机制| 05_Partition机制、自定义Partition| 06_MapReduce序列化、自定义排序、数据压缩

    6. YARN分布式资源调度管理器，管理服务器软件资源，包含了以下技术点：

    01_Yarn原理和架构| 02_Yarn高可用| 03_Container资源的封装（CPU、内存和IO）| 04_资源调度策略（FIFO、Fair和Capacity）

    7. Hive基础数据仓库Hive，实现企业级数仓必备工具，包含以下知识点：

    01_HQL操作| 02_数据类型| 03_分区、分桶、临时表| 04_.explain执行计划详解

    8. Hive进阶数据仓库Hive高阶原理和架构深入，实现企业级数仓优化，包含以下知识点：

    01_Hive原理和架构 02_Meta Store服务 03_HiveServer内置函数 04_自定义UDF和UDAF 05_数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见性能优化

  • 千亿级离线数仓项目高手班 2

    课时:11天技术点:105项测验:0次学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握泛电商行业离线数仓的分层与建模，从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程| 2.行业内首个深度讲解数仓建模模型方案的主体项目| 3.包括海量数据场景下如何优化配置| 4.掌握项目迁移能力，能够将项目迁移至泛电商的各个领域| 5.掌握在泛电商行业中关于全量与增量数据处理模式| 6.提供泛电商行业下的数据存储分析以及服务监控方案

    本项目基于某泛电商研发的大数据分析平台。项目原型来自于某大型生鲜平台,完全模拟企业真实数仓开发模式，拥有真实的主题化开发；真实的数据结构，复杂的SQL实现过程，学生学习以后可以开发企业级离线数仓的水平。

    进入项目体验
    主讲解决方案

    项目介绍与环境准备、数据迁移与数仓分层设计、核心五大主题域开发、基于Fine Report的大屏展示、基于海豚调度的全流程项目上线实施，提供新泛电商大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案。

    主讲知识点

    1.大数据部署运维：Cloudera Manager| 2.分析决策需求数据仓库：Hive| 3.数据采集：DataX| 4.数据分析：Hive| 5.数据调度：Dolphinscheduler| 6.OLAP系统存储：PostgreSql| 7.Fine Report数据报表与大屏| 8.数仓建模: 范式与维度建模| 9.五大核心主题域开发: 销售域、供应链域、会员域等

  • 千亿级离线数仓项目实战高手班 3

    课时:5天技术点:40项测验:0次学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握教育行业离线数仓的分层与建模，从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程| 2.真实业务逻辑，共涉及20多个主题，100多个指标，提升学员在教育行业中的核心竞争力| 3.包括海量数据场景下如何优化配置| 4.拉链表的具体应用| 5.新增数据和更新数据的抽取和分析| 6.Hive函数的具体应用| 7.ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git、CodeReview功能

    受互联网+概念的催化，教育市场发展火热，越来越多的教育机构和平台不断涌现，包括有线上学习和线下培训，K12教育和职业教育等。

    进入项目体验
    主讲解决方案

    掌握离线数仓的分层与建模、大数据量场景下如何优化配置，拉链表的具体应用，新增数据的抽取和分析，更新数据的抽取和分析，以及Hive函数的具体应用等。ClouderaManager可视化、自动部署和配置、Git的CodeReview功能保证项目高质量。 离线数仓的分层与建模 项目涉及20多个主题，100多个指标场景 帆软BI企业级报表展示。

    主讲知识点

    1.大数据部署运维：Cloudera Manager| 2.分析决策需求：数据仓库| 3.数据仓库：Hive| 4.数据采集：sqoop| 5.数据分析：Hive| 6.历史数据快照：拉链表| 7.数据调度：oozie+shell| 8.OLAP系统存储：MySQL| 9.FineBI数据展示

  • Python基础编程高手班 4

    课时:8天 技术点:100项 测验:1次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握Python开发环境基本配置| 2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用| 3.掌握字符串的基本操作| 4.初步建立面向对象的编程思维| 5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式| 6.掌握类和对象的基本使用方式| 7.掌握网络编程技术，能够实现网络通讯| 8.知道多进程多线程的原理

    主讲内容

    1. Python基础语法零基础学习Python的开始，包含了以下技术点：

    01_计算机基础知识| 02_认识Python| 03_环境搭建| 04_第一个Python程序| 05_注释| 06_变量| 07_标识符和关键字| 08_输入和输出| 09_运算符| 10_数据类型转换| 11_PEP8编码规范| 12_比较/关系运算符| 13_if判断语句语法格式| 14_三目运算符| 15_while语句语法格式| 16_while 循环嵌套| 17_break 和 continue| 18_while 循环案例| 19_for循环

    2. Python数据处理掌握Python的数据类型，并对其进行操作处理，包含了以下技术点：

    01_字符串定义语法格式| 02_字符串遍历| 03_下标和切片| 04_字符串常见操作| 05_列表语法格式| 06_列表的遍历| 07_列表常见操作| 08_列表嵌套| 09_列表推导式| 10_元组语法格式| 11_元组操作| 12_字典语法格式| 13_字典常见操作| 14_字典的遍历| 15_集合的操作

    3. 函数能够实现Python函数的编写，包含了以下技术点：

    01_函数概念和作用、函数定义、调用| 02_函数的参数| 03_函数的返回值| 04_函数的注释| 05_函数的嵌套调用| 06_可变和不可变类型| 07_局部变量| 08_全局变量| 09_组包和拆包、引用

    4. 文件读写能够使用Python对文件进行操作，包含了以下技术点：

    01_文件的打开与关闭、文件的读写| 02_文件、目录操作及案例| 03_os模块文件与目录相关操作

    5. 异常处理主要介绍了在Python编程中如何处理异常，包含了以下技术点：

    01_异常概念| 02_异常捕获| 03_自定义异常

    6. 模块和包主要介绍了Python中的模块和包的体系，以及如何使用模块和包，包含了以下技术点：

    01_模块介绍| 02_模块的导入| 03_包的概念| 04_包的导入| 05_模块中的__all__| 06_模块中__name__| 07_自定义模块| 08_Python中的包

    7. Python面向对象从逐步建立起面向对象编程思想，再到会使用对象，到创建对象，再到真正理解为什么封装对象，包含了以下技术点：

    01_面向对象介绍| 02_类的定义和对象的创建| 03_添加和获取对象属性| 04_self 参数| 05_init方法| 06_继承| 07_子类方法重写| 08_类属性和实例属性| 09_类方法、实例方法、静态方法

    8. Python高级语法主要学习Python的高级语法，包含以下技术点：

    01_闭包| 02_装饰器| 03_深浅拷贝| 04_正则

    9. Python多任务编程主要学习Python中多线程、多进程，包含了以下技术点：

    01_多任务介绍| 02_多进程的使用| 03_多线程的使用| 04_线程同步

    10. Python网络编程主要学习通讯协议，以及Python实现TCP、HTTP通讯，包含了以下技术点：

    01_IP地址的介绍| 02_端口和端口号的介绍| 03_TCP的介绍| 04_Socket的介绍| 05_TCP网络应用的开发流程| 06_基于TCP通信服务程序开发| 07_必备前端基础知识| 08_HTTP协议与Web服务开发案例

  • ETL实战高手班 5

    课时:5天 技术点:48项 测验:0次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握ETL的相关概念| 2.掌握基于Python语言完成ETL任务开发实战| 3.基于ETL实战锻炼Python编程能力，包括（元数据管理、数据模型、项目配置、单元测试、工具方法抽取等）| 4.掌握BI数据分析实战

    主讲内容

    1. ETL概念与工具零基础掌握ETL基础概念与常见ETL工具。

    01_ETL简介| 02_ETL流程介绍| 03_ETL工具介绍

    2. Python ETL实战掌握零售行业ETL项目，完成ETL全流程开发。

    01_ETL项目实操| 02_FineBI基础使用| 03_FineBI项目展示

  • BI报表开发项目实战高手班 6

    课时:3天 技术点:40项 测验:1次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握BI报表开发需求分析| 2.掌握BI报表工具| 3.掌握FineReport报表

    主讲内容

    1. BI报表开发掌握BI报表开发常见流程和工具，完成电商行业BI报表开发

    01_BI报表开发需求分析| 02_BI报表工具| 03_FineReport报表入门| 04_泛电商行业五大主题的实现

  • Spark技术栈高手班 7

    课时:10天 技术点:110项 测验:1次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想| 2.掌握SparkSQL结构化数据处理，Spark On Hive| 3.掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理| 4.具备Spark全栈开发能力，满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发，提供就业核心竞争力

    主讲内容

    1. Spark基础本阶段学习Spark环境搭建及以下知识点：

    01_Spark基础环境搭建| 02_Spark的Standalone环境搭建| 03_Spark的StandaloneHA搭建| 04_SparkOnYarn环境搭建

    2. Spark Core整个Spark框架核心部分，掌握框架内部设计思想，数据流转步骤，是学习Spark的基础模块，包含了以下技术点：

    01_Spark架构和原理（运行机制、Driver和Executor、spark任务提交流程）| 02_RDD开发和原理（Partition、Task、RDD的依赖关系、RDD的容错机制、RDD的存储级别、RDD的缓存机制）广播变量 | 03_DAG原理（DAG思想、DAG的生成、DAG的处理过程）

    3. Spark SQL学习Spark框架的SQL操作，Spark与Hive等外部数据源的整合操作，包含了以下技术点：

    01_Spark SQL架构和原理| 02_DataFrame、DataSet DSL和SQL开发| 03_Spark多数据源整合（txt、CSV、Json、parquet、JDBC、Hive）| 04_Spark SQL执行计划原理| 05_Spark SQL性能调优

    4. Kafka消息队列主要讲解消息中间件核心知识，包括知识点如下：

    01_Kafka原理及架构分析| 02_分布式实时计算架构和思想| 03_陌陌社交场景实战| 04_社交大数据架构剖析

    5. StructedStreaming主要讲解Spark实时计算组件，整合Kafka+StructedStreaming，包括知识点如下:

    01_流式计算基础概念| 02_Structured Streaming编程模型| 03_Structured Streaming整合Kafka| 04_Structured Streaming实时数据处理与统计分析

    6. Spark案例实战践行场景式教学，运用了Spark阶段知识点，使用Lambda加解决数据分析的应用，包含了以下技术点：

    Spark案例实战|Kafka和Structed Streaming

  • 用户画像解决方案高手班 8

    课时:10天技术点:90项测验:0次学习方式:线下面授

    学习目标

    1. 掌握SparkSQL整合ES自定义数据源| 2. 掌握用户画像构建流程| 3. 掌握用户画像标签构建规则| 4. 掌握用户画像规则类标签构建| 5. 掌握用户画像统计类标签构建

    项目提供了全行业用户画像解决方案, 使用SparkSQL+ES+DS构建企业级用户画像，通过SparkSQL+MySQL构建通用行业用户画像标签体系。

    进入项目体验
    主讲解决方案

    用户画像解决方案,主要针对于泛电商或保险行业完成用户标签设计,提供了全行业解决方案,课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握企业级用户画像的使用, 使用SparkSQL+ES+DS构建企业级用户画像。

    主讲知识点

    01_SparkSQL整合ES自定义数据源| 02_DS任务界面化调度| 03_用户画像标签构建规则| 04_用户画像规则类标签构建| 05_用户画像统计类标签构建

  • PB级内存计算项目实战高手班 9

    课时:3天技术点:88项测验:0次学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握保险行业数据分析流程| 2.掌握保费计算流程| 3.掌握DS调度流程| 4.掌握UDAF使用场景

    保险精算项目需要计算海量明细保单数据，以便生成财务报表。项目使用SparkSQL来计算，时效变快，增强保险公司的商业信誉。项目将多部门的业务数据库同步到hive数据集市，使用SparkSQL加载源数据表（保单表12亿保单，客户表8千万客户等），计算保单的保费、现金价值、准备金等明细，提供给财务部门收费或支出，对保单汇总计算（业务发展类指标，成本费用类指标等），并向业务人员做数据展示。

    进入项目体验
    主讲解决方案

    项目核心架构和业务流程、Hive数仓建模 、Sqoop数据同步开发 DolphinScheduler任务调度、使用lag，sum等窗口函数 、使用UDAF函数计算有效保单数字段、计算现金价值、计算和准备金、分区表的使用 、指标汇总计算 、Shuffle优化。

    主讲知识点

    基于Spark轻松应对保险复杂的迭代计算

  • 基于AI大模型数据开发项目实战高手班 10

    课时:2天 技术点:30项 测验:1次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.完成ChatGPT基础使用| 2.基于ChatGPT可以完成改Bug，写注释，生成代码等常见编程任务| 3.能够基于合理的Prompts提示词进行提问，助力提升编程效率

    主讲内容

    1. AI大模型提升数据开发效率掌握基于AI大模型完成大数据开发任务，助力开发效率提升

    01_ChatGPT生成代码| 02_ChatGPT改Bug| 03_基于AI大模型的出行大数据平台数仓搭建| 04_基于AI大模型指标开发

  • 面试加强高手班 11

    课时:4天 技术点:40项 测验:0次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.强化面试就业核心面试题| 2.梳理大数据架构及解决方案| 3.剖析多行业大数据架构

    主讲内容

    1. SQL实战解决Python大数据常见的SQL面试题，包含了以下技术点：

    01_面试题必备SQL实战| 02_SQL优化加强

    2. Hive数据分析与面试题加强解决Hive数据分析开发必备面试题，包含了以下技术点：

    01_Hive基础| 02_Hive拉链表| 03_Hive数据仓库构建示例| 04_Hive面试题

    3. Spark数据分析与面试题加强解决Spark开发必备面试题，包含了以下技术点：

    01_Spark基础| 02_Spark离线分析| 04_Spark面试题

    4. 大数据多行业架构剖析解决多行业多场景大数据架构设计，具备举一反三设计大数据架构体系能来，包含了以下技术点：

    01_数据分析流程| 02_大数据架构剖析| 03_多行业大数据架构设计| 04_大数据存储，调度等解决方案

  • 阿里云实时计算Flink全栈开发高手班 12

    课时:5天 技术点:80项 测验:1次 学习方式:线下面授

    学习目标

    1.掌握基于阿里云Flink进行实时和离线数据处理、分析| 2.掌握基于阿里云Flink的多流并行处理技术| 3.掌握FlinkCDC多数据源采集技术

    主讲内容

    1. 阿里云Flink入门掌握国内最火的阿里云Flink技术，完成SQL、Python等作业提交。

    01_阿里云账号角色授权| 02_开通Flink全托管| 03_Flink SQL作业快速入门| 04_Flink JAR作业快速入门| 05_Flink Python作业快速入门| 06_数据库实时入仓快速入门| 07_日志实时入仓快速入门

    2. Flink SQL掌握FlinkSQL流批一体开发流程，集成Flink核心窗口、水印、状态管理等高级功能，助力高效开发。

    01_Flink SQL开发| 02_Hive + Flink SQL| 03_Watermark| 04_Checkpoint| 05_任务调度与负载均衡| 06_状态管理| 07_Flink性能监控| 08_Flink调优| 09_Flink SQL执行计划

    3. Flink作业开发掌握Flink作业开发流程，完成不同方式的作业开发和调试。

    01_作业开发| 02_SQL作业开发| 03_JAR作业开发| 04_Python作业开发| 05_作业调试| 06_模板中心| 07_管理自定义连接器| 08_管理自定义函数（UDF）

    4. 阿里云Flink运维掌握Flink运维流程，针对不同场景通过不同解决方案，达到高效运维使用云平台。

    01_权限管理| 02_RAM用户授权| 03_作业操作账号授权| 04_作业启动| 05_作业停止| 06_管理作业版本| 07_修改作业配置| 08_查看作业详情| 09_查看与修改作业运行状态| 10_调优诊断| 11_查看作业性能| 12_作业智能诊断| 13_配置自动调优| 14_高性能Flink SQL优化技巧| 15_作业状态管理| 16_企业级状态后端存储介绍| 17_作业状态集管理| 18_Flink State兼容性参考

  • 阿里云实时计算项目高手班 13

    课时:5天技术点:80项测验:0次学习方式:线下面授

    学习目标

    1.基于阿里云Flink + Kafka + Paimon 湖仓一体技术架构| 2.基于FlinkCDC完成MySQL等数据源的数据采集| 3.FlinkSQL流批一体架构实现实时数据计算| 4.使用Starrocks进行海量多维分析| 5.掌握数据报表分析| 6.掌握业务数据实时大屏场景实现

    本项目是基于某物流公司业务研发的智慧物流大数据平台，公司业务网点覆盖各地，大规模的客户群体，日订单达1000W，平台对千亿级数据进行整合、分析、处理，保障业务的顺利进行。

    进入项目体验
    主讲解决方案

    采集超过千万条在线视频的数据，实时高性能海量数据分析与存储业务数据实时大屏场景实现。

    主讲知识点

    基于Flink + Kafka + Paimon 湖仓一体技术架构，实现在线视频行业大规模流数据处理和实时分析。本项目依托 阿里云 Flink 流处理计算引擎， 通过 FlinkCDC 实时采集 RDS MySQL 数据库数据，实现数据采集的断点续传，使用Kafka 作为实时数仓，使用 Paimon 实现数据的持久化和Flink 批处理，实现计算的流批一体，数据存储的湖仓一体，采用StarRocks对接DataV完成实时业务大屏展示。

  • 亚秒级实时进阶课进阶班 1

    课时:60天 技术点:1000项 测验:0次 学习方式:线上学习

    学习目标

    1.线上3个月进阶大数据实时开发，多行业大数据项目助力企业数字人才精英| 2.皆在成就实时开发工程师，大数据架构师等，帮助学员成为站在金字塔顶端的实时工程师

    主讲内容

    1. 大数据Java语言大数据生态多语言开发，为进阶实时数据开发奠定基础

    01_编程基础| 02_面向对象| 03_常用类| 04_集合操作| 05_IO操作| 06_Java基础增强| 07_JDBC| 08_Maven| 09_爬虫案例

    2. 数据采集掌握实时计算中组件，数据开发工程师重要技能

    01_Flume| 02_DataX| 03_实时采集

    3. NoSQL&消息中心分布式存储和消息队列专项课，从原理到源码，助力多场景存储技术架构选型，升值加薪必备技能。

    01_分布式缓存Redis| 02_消息队列Kafka| 03_Hbase| 04_ELK技术栈| 05_消息队列Pulsar

    4. 实时OLAP框架掌握实时OLAP框架，数据开发工程师重要技能。

    01_实时OLAP框架ClickHouse| 02_实时OLAP框架Doris

    5. 数据湖开发数据湖技术专题课程，完成湖仓一体架构进阶。

    01_Hudi 基础入门篇| 02_Hudi 应用进阶篇| 03_Hudi 实战案例篇

    6. Flink技术栈Apache Flink作为当下流行的实时技术，深度剖析底层原理，实现高级实时开发工程师进阶。

    01_Flink基础| 02_Flink DataStream的使用| 03_Kafka + Flink| 04_Flink SQL开发| 05_Hive + Flink SQL| 06_Flink CDC| 07_Flink CEP /Flink CEP SQL| 08_Watermark| 09_Checkpoint| 10_任务调度与负载均衡| 11_状态管理| 12_Flink性能监控

    7. FlinkSQL原理到精通全网流批一体架构FlinkSQL，进阶技术+业务专家。

    01_Flink SQL开发| 02_Hive + Flink SQL| 03_Flink性能监控| 04_Flink调优| 05_Flink SQL执行计划| 06_FlinkSQL案例实战

    8. 星途车联网实时项目掌握车联网大数据实时业务场景开发，助力物联网行业高薪挑战。

    01_Hive| 02_HBase| 03_HDFS数据存储| 04_Kafka数据传输| 05_Flink全栈数据处理| 06_Nginx做反向代理| 07_LSV和Keepalived负载均衡和高可用

    9. 今日指数证券实时项目掌握金融业务数据实时场景实，助力金融行业高薪挑战。

    01_Druid| 02_HBase| 03_HDFS数据存储| 04_Kafka数据传输| 05_Flink全栈数据处理| 06_Kylin 多维OLAP分析| 07_Redis高速缓存

    10. 基于DataWorks全链路数据开发掌握智慧出行实时项目业务数据实时场景，覆盖全网所有DataWorks平台大数据。

    01_智慧出行实时项目业务数据实时场景异构数据源采集| 02_基于DataWorks的大数据平台设计| 03_出行行业可视化完整架构，涵盖全生命周期项目

    11. 湖仓一体化解决方案掌握基于湖仓一体的在线视频实时分析项目，助力大数据新技术企业应用。

    01_湖仓一体完整解决方案| 02_基于Flink的在线视频数据处理与分析| 03_基于Hidi的在线视频数据数据湖构建

    12. Flink源码剖析全网Flink源码课程大全，从原理到源码，深挖技术底层，助力Flink性能调优，大数据架构师必备技能。

    01_Apache Flink设计理念与基本架构| 02_Flink DataStream的设计与实现源码分析| 03_Flink 运行时的核心原理与实现| 04_Flink 任务提交与执行| 05_状态管理与容错| 06_网络通信| 07_内存管理

    13. Flink二次开发掌握Flink二次开发流程，个性化解决企业大数据平台技术选型，助力在职的你持续高薪，大数据架构师必备技能。

    01_基于PyFlink的PR提交| 02_Flink的源码二次开发流程| 03_Flink的源码二次开发需求分析| 04_Flink的源码二次开发实现过程| 05_PyFlink相关功能二次开发

  • Python+大数据开发 V版本课程说明

    课程名称：主要针对：主要使用开发工具：

    课程介绍

“周”更新日志
课程大版本更新

课程更新日志按周更新热点/前沿技术

  • 新增2023-06-21

    · 量化机制的介绍· 图优化方法的使用

  • 新增2023-06-15

    · yoloV8的架构解析· 双流FPN结构的设计

  • 新增2023-06-08

    · FlinkSQL表参数· FlinkSQL解析器

  • 新增2023-06-02

    · FlinkSQL的Split分桶· FlinkSQL执行计划翻译器参数

  • 新增2023-05-26

    · FlinkSQL的上游CDC去重· FlinkSQL多阶段聚合

  • 新增2023-05-18

    · FlinkSQL参数优化· FlinkSQL异步IO容量· FlinkSQL并行度设置

  • 新增2023-05-18

    · FlinkSQL参数优化· FlinkSQL异步IO容量· FlinkSQL并行度设置

  • 新增2023-05-12

    · FlinkSQL语法· FlinKSQL UDF

  • 新增2023-05-06

    · Barrier（栅栏）机制

    升级

    · PyFlink

  • 新增2023-04-27

    · Flink状态后端· Flink重启策略

  • 新增2023-04-19

    · 窗口计算中时间的流逝问题· 窗口的开始和结束范围

  • 新增2023-04-12

    · Window TVF 方案· Group Window Aggregation方案

  • 新增2023-04-07

    · 动态表和连续查询· Flink中的时间属性

  • 新增2023-03-31

    · sql-client和Flink JobManager的连接· sql-client结果的显示模式

  • 新增2023-03-23

    · TableEnvironment· sql-client 工具

    升级

    · Flink Table & SQL API

  • 新增2023-03-23

    · TableEnvironment· sql-client 工具

    升级

    · Flink Table & SQL API

  • 新增2023-03-14

    · Oracle的备份恢复· Oracle的OEM· Oracle的冷热备份· Oracle的备份恢复

  • 新增2023-03-09

    · Oracle的权限管理· Oracle的审计

  • 新增2023-03-01

    · Oracle的进程结构和内存结构· Oracle的监听器

  • 新增2023-02-22

    · Oracle数据库管理· Oracle存储结构

  • 新增2023-02-16

    · Oracle的存储函数· Oracle的存储过程· Oracle的触发器

  • 新增2023-02-08

    · Oracle的PLSQL编程· Oracle的游标

  • 新增2023-02-03

    · Oracle索引· Oracle事务· Oracle常用工具

  • 新增2023-01-29

    · Oracle序列· Oracle同义词

  • 新增2023-01-18

    · Oracle视图· Oracle物化视图

  • 新增2023-01-10

    · Oracle数据定义语言· Oracle常见对象

  • 新增2023-01-04

    · Oracle基础· Oracle的查询语法及综合案例

  • 新增2022-12-27

    · Hive的explain执行计划详解· Hive数据压缩、存储格式、自动化脚本、常见性能优化内容优化

  • 新增2022-12-21

    · PSM价格敏感度模型开发· Presto对接多数据源实现指标统计分析

  • 新增2022-12-13

    · RFM用户价值度模型开发· RFE用户或月底模型开发

  • 新增2022-12-07

    · 用户画像解决方案项目BI可视化实时统计结果数据· 用户画像解决方案项目BI可视化流程

  • 新增2022-12-01

    · 用户行为埋点日志etl· 用户行为埋点日志聚合统计· 用户行为埋点日志统计结果入库

  • 新增2022-11-24

    · 用户行为埋点日志产生流程与漏斗模型

  • 新增2022-11-17

    · nginx日志ip定位，uv、pv、ua、access_time解析· nginx日志入库mysql· 实时分析任务基类开发

  • 新增2022-11-08

    · nginx日志介绍与产生的流程· nginx日志解析etl· nginx日志聚合统计

  • 新增2022-11-03

    · 操作采集nginx日志到kafka中· 结构化流实现消费nginx日志数据案例

  • 新增2022-10-26

    · flume实现采集数据到hdfs· flume实现数据采集到kafka· 实时基础与kafka要点回顾

  • 新增2022-10-20

    · flume与实时数据采集流程· flume概述与核心要素· 标签类型与总结

  • 新增2022-10-13

    · 购买周期标签思路与实现· 支付方式标签思路与实现· 标签类型与总结

  • 新增2022-10-07

    · 匹配标签开发· 统计类标签开发

  • 新增2022-09-26

    · 基于标签开发基类重写统计类标签和规则类标签

  • 新增2022-09-20

    · spark实现统计类标签开发· spark实现规则类标签开发

  • 新增2022-09-14

    · spark与mysql整合· spark与es整合

  • 新增2022-09-06

    · 用户画像数据检验的三种方式· 从hive导入数据到es实现· es元数据对象解析

  • 新增2022-08-23

    · es集成hadoop生态圈· es-hive支持· es-hive案例与参数

  • 新增2022-08-23

    · es核心原理与关键概念· es的resultful api· python代码操作es

  • 新增2022-08-17

    · es基础· 使用es的原因· es的架构

  • 新增2022-08-09

    · 用户画像核心业务流程· sparksql分析引擎· 数仓六层模型

  • 新增2022-08-01

    · 自动导入oracle数据· 自动创建文件目录· 记录自动化过程日志

  • 新增2022-07-25

    · 自动创建hive表· 自动创建hive分区· 自动关联hdfs数据

  • 新增2022-07-18

    · 数仓建模方法论· 日期维度程序生成· 维度模型选型

  • 新增2022-07-11

    · docker虚拟网桥与网卡· 宿主机与docker容器 · 创建大数据组件容器

  • 新增2022-07-04

    · 行程地理区域维度· 组织机构维度· 服务网点维度

  • 新增2022-06-28

    · 加油站维度· 服务属性维度· 物流公司维度 · 故障维度

  • 新增2022-06-21

    · 数仓整体设计图· 技术选型设计图· 项目原始数据库结构图

  • 新增2022-06-14

    · ODS建模后，使用SQOOP导入数据· DWD根据业务使用全量表、增量表、拉链表等不同的方式实现· DWB层的订单明细表关联了订单表、订单副表、订单组表、店铺表、地区表、订单商品快照表等· 商品明细表关联了商品表、商品分类表（三层分类）、商品品牌表等

  • 升级2022-06-07

    · 使用新版数据库，包含完整的订单、商品、用户、配送及支付、退款等数据· 实战提取订单相关的指标和维度  · Flink多语言开发· Flink监控调优

  • 新增2022-05-31

    · Flink背压机制· Flink内存管理· Python语言操作Flink

  • 新增2022-05-24

    · FlinkSink新特性· FlinkSQL整合Hive· 分层规范，通过对数据业务的分析，将数仓分为ODS, DWD, DWB, DM, APP五层

  • 新增2022-05-17

    · FlinkSQL&Table理论部分比重，移除过期API,使用新版API · FlinkSQL整合Kafka案例· 双流Join知识点和案例分层规范，通过对数据业务的分析，将数仓分为ODS, DWD, DWB, DM, APP五层

  • 新增2022-05-10

    · Flink版本为1.14· 弱化DataSetAPI讲解,加强DataStreamAPI-流批一体新特性的讲解· 移除过期API,增加DataStream、Window、Watermaker新版API使用讲解

  • 新增2022-05-03

    · 实时业务-实时统计Top10热点题· 实时业务-实时统计答题最活跃的Top10年级· 实时业务-实时统计Top10热点题及所属科目

  • 新增2022-04-26

    · 数据模拟程序写入到Kafka· 实时分析学生答题情况· StructuredStreaming实时分析入口程序· python完成电商行业ETL实战· ETL基础概念· ETL完成的Pipeline构建流程

  • 新增2022-04-19

    · 结构化流更新，删除Rate数据源-文件数据源· 删除企业不常用SparkStreaming

  • 新增2022-04-12

    · Spark中Continuous Processing· Spark3.2新特性· Spark性能调优九项原则、数据倾斜、shuffle优化· 新增Spark教育行业案例，方便学员掌握RDD和DataFrame的使用

  • 新增2022-04-05

    · StructuredStreaming 处理延迟数据和水印· StructuredStreaming 结构化流数据和静态数据Join· StructuredStreaming 结构化流数据和结构化路数据Join

  • 新增2022-03-29

    · 离线业务分析-各科目热点题分析· 离线业务分析-各科目推荐题分析

  • 新增2022-03-22

    · StructuredStreaming 物联网设备数据分析案例· StructuredStreaming 基于事件时间的窗口

  • 新增2022-03-15

    · SparkSQL底层执行原理· StructedStream结构化流内容· Pandas的教育案例数仓实战

  • 升级2022-03-08

    · 升级Spark版本到3.2· 升级Spark的主流开发语言为Python· 优化Spark的Standalone方式安装,使用local和yarn模式· Spark3.2整合Hive3.1.2版本兼容问题

  • 新增2022-03-01

    · MySQL的教育案例数仓实战· Pandas基础使用,作为理解Spark数据类型的基础· Pandas的Series数据结构· 增加在线教育案例

  • 新增2022-02-25

    · Python版本Hbase的API调用· Python的教育案例数仓实战· StructuredStreaming Sink内容· StructuredStreaming 整合Kafka

  • 新增2022-02-18

    · Flume采集MoMo数据集场景· 实时和离线方式处理数据场景· Python版本Kafka的调用· NoSQL阶段多场景项目实战

  • 新增2022-02-11

    ·Flume1.9数据采集方式· Hbase2.x新特性

    升级

    · Hbase的BulkLoader全量数据加载方式

  • 新增2022-02-04

    ·Python版本MapReduce写法

  • 新增2022-01-28

    · python脚本实现增量从oracle导入数据到hdfs中 · python脚本实现全量从oracle导入数据到hdfs中 · python脚本实现上传avro文件到hdfs上

  • 新增2022-01-21

    · python脚本实现压缩表的avro文件为tar.gz文件 · python脚本实现avro压缩文件上传hdfs · python实现读取oracle表原始数据 · python实现创建hive表

  • 新增2022-01-14

    · python实现自定义记录日志 · python实现读取一行行文本文件工具类 · python读取表信息转对象方法 · python实现sparksql创建数据库和表 · python实现sparksql创建分区关联表对应的hdfs数据方法

  • 新增2022-01-07

    · python实现sparksql查询ods层明细数据并加载到dwd层方法 · python实现sparksql查询ods层明细数据并加载到dwd层方法 · 造数据平台 · 新特殊字段类型

  • 新增2021-12-24

    · 字段类型 · flink源码前置基础 · 源码的编译和部署 · flink启动脚本的解读 · yarn-per-job模式解析

  • 新增2021-12-17

    · flink任务调度机制 · flink内存模型 · HIve3新特性 · Hive3数据压缩，存储格式等内容 · Hadoop3新特性

  • 新增2021-12-10

    · 概念和通用api介绍 · sqlclient工具的使用 · catalogs知识点的学习 · 流处理中的概念介绍

  • 新增2021-12-03

    · flinksql中的窗口使用 · FlinkSQL函数操作 · Flinksql连接到外部系统 · flinksql的原理和调优 · sql操作参考

  • 新增2021-11-26

    · flink on yarn的第三种部署方式（Application Mode） · 自定义source · transformation算子minby和maxby · transformation的八大物理分区的原理和实现 · flink的global window的操作

  • 新增2021-11-19

    · flink内置水印函数的操作 · flink的window的ReduceFunction · flink的state的数据结构的api升级 · flink的window的ProcessWindowFunction · flink的window的具有增量聚合的ProcessWindowFunction

  • 新增2021-11-12

    · flink的window的在 ProcessWindowFunction 中使用每个窗口状态 · flink的state的ttl机制 · flink的state的数据结构的api升级 · flink的Queryable State知识点 · 异步io的vertx框架实现

  • 新增2021-11-05

    · flink的join操作 · Streaming File Sink连接器的小文件操作 · 数据类型及序列化的原理和实现案例 · 热门销售排行TopN的使用案例 · 布隆过滤器结合TTL的使用案例

  • 新增2021-10-29

    · PySpark的安装 · PySpark任务提交方式 · PySpark多种模式spark-submit · PySpark实现wordcount案例实战

  • 新增2021-10-22

    · Anaconda安装使用 · Python实现RDD的基础的Transformation操作 · Python实现RDD的Action操作 · Python实现Sougou分词案例 · Python实现IP热度分析案例

  • 新增2021-10-15

    · Python实现PV-UV-TOPK案例 · Python实现累加器及案例优化 · Python实现广播变量案例及优 · Python实现缓存案例及优化实现 · PySparkSQL实现基础统计操作

  • 新增2021-10-08

    · PySpark实现DataFrame的基础操作 · PySpark实现DataFrame的wordcount操作 · PySpark实现DataFrame和RDD的转换操作 · PySpark实现电影评分数据集分析

  • 新增2021-09-24

    · PySpark的底层Dataframe如何转化为RDD的原理操作 · PySparkSQL的优化方式 · PySparkSQL分布式引擎实现 · PySparkSQL与HIve整合 · PySpark离线教育案例

  • 新增2021-09-17

    · PySpark新零售分析案例 · ETL、ELT区别 · Hive CTE表达式、更新union联合查询 · 大数据5V特点 · 大数据多个应用场景

  • 更新2021-09-10

    · pandas及可视化课程迭代至v2.01 · 数据分析多场景项目迭代至v1.81 · 最新版Python基础编程v2.01 · 最新版Python编程进阶更新迭代至v2.01 · 制定v2.0版本课程大纲

  • 升级2021-09-03

    · 完善flink的运行架构内容 · 完善flink与kafka连接器的操作 · 完善flink的window操作的讲义 · 完善ODS层，新增和更新抽取方式，画图错误

  • 更新2021-08-27

    · Flink版本为1.13最新版 · Flink table&sql的整体概述 · 项目开发语言为spark官方使用最多的python语言

  • 更新2021-08-20

    · Spark语言为官方使用最多的Python语言 · Spark版本为3.1.2发行版，Hive3.1.2版本

  • 升级2021-08-13

    · 升级HDFS读写流程原理图 · 升级Hadoop为最新3.3.0版本 · 升级编排Linux2天讲义 · 升级Mysql RPM安装方式以支持hive3

  • 优化2021-08-06

    · 优化Hive知识点案例 同步为Hive3版本 · 优化Linux基础命令，删除了不常用命令 · 优化使用Python实现MR原理机制

  • 优化2021-08-03

    · 优化OLAP、OLTP区别 · 优化Hadoop版本安装及注意事项 · 优化数据分析基本步骤（6部曲） · 优化Hive版本为最新的3.1.2版本

  • 优化2021-07-27

    · 优化HIve3.x架构 · 优化PySpark执行流程，引入Py4J技术 · 优化车联网Web展示部分 · 优化车联网离线Hive数仓构建部分

  • 新增2021-07-20

    · 新增数仓整体设计图 · 新增技术选型设计图 · 新增项目原始数据库结构图

  • 新增2021-07-13

    · 新增油站维度 · 新增服务属性维度 · 新增物流公司维度 · 新增故障维度

  • 新增2021-07-06

    · 新增行程地理区域维度 · 新增组织机构维度 · 新增服务网点维度 · 新增数仓建模方法论 · 新增日期维度程序生成

  • 新增2021-06-29

    · 新增维度模型选型 · 新增自动创建hive表 · 新增自动创建hive分区 · 新增自动关联hdfs数据 · 新增自动导入oracle数据

  • 新增2021-06-22

    · 新增自动创建文件目录 · 新增记录自动化过程日志 · 新增java和数据结构大数据题目4个  · 新增算法题目4个 · 新增Hadoop题目6个

  • 新增2021-06-15

    · 新增hive题目3个 · 新增spark题目7个 · 新增flink题目4个 · 新增其他大数据组件题目4个 · 新增美团大数据架构

  • 新增2021-06-08

    · 新增平安大数据架构解决方案 · 新增小米大数据架构解决方案 · 新增百度广告业务场景大数据架构解决方案

  • 新增2021-06-01

    · 新增Flume1.9数据采集方式 · 新增Flume采集MoMo数据集场景 · 新增实时和离线方式处理数据场景 · 新增SparkWebUI功能解释

  • 新增2021-05-25

    · 新增SparkSQL比重 · 新增StructedStream双流Join知识点 · 新增Spark多语言开发-JavaSpark和PySpark

  • 新增2021-05-18

    · 新增SparkMlLib-ALS推荐算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-线性回归算法案例和原理 · 新增SparkMlLib-决策树算法案例和原理

  • 新增2021-05-11

    · 新增Spark3.0新特性 · 新增Spark性能调优九项原则、N多配置参数、数据倾斜、shuffle优化 · 新增IP查询案例

  • 新增2021-05-04

    · 新增教师案例Spark案例 · 新增DataStream、Window、Watermaker新版API使用讲解 · 新增FlinkSQL&Table理论部分比重，使用新版API· 新增FlinkSQL整合Kafka案例· 新增双流Join知识点和案例

  • 新增2021-04-26

    · 新增Execl数据分析，整合Execl图标、透视表等使用 · 新增Execl分析项目 · 新增Tableau的BI分析工具及项目实· Tableau电商项目

  • 新增2021-04-19

    · BI工具使用 · 数据分析报告 · 数据仪表板展示· Tableau电商项目

  • 新增2021-04-12

    · Excel数据处理和计算 · Excel透视表 · Excel图表· Excel基本使用

  • 新增2021-04-05

    · 数据埋形式 · 数据埋点方案 · 数据需求文档· 后端埋点

  • 升级2021-03-29

    · 定时爬虫 · 下单并发处理 · 中文分词· 用户画像

  • 新增2021-03-22

    · 阿里搜索解决方案 · 快递解决方案 · Django即时通讯· mysql集群管理

  • 新增2021-03-15

    · 腾讯聊天机器人 · 腾讯文字识别 · python操作mycat · 小程序开发

  • 新增2021-03-08

    · django_extensions使用 · axios网易案例 · 阿里云方案 · django-channels使用

  • 新增2021-03-01

    · pytest自定义插件使用 · pytest异步调用 · pytest定时执行 · pytest标记使用

  • 升级2021-02-22

    · Cookie和Session使用 · Django类装饰器 · Django多对多查询 · Django关联查询

  • 升级2021-02-15

    · 推荐算法 · 数据可视化 · sql数据查询 · H5语法

  • 升级2021-02-08

    · 美多状态保持 · Django框架请求对象获取数据 · Django模版 · Django拓展类

  • 新增2021-02-01

    · asyncio编程 · RabbitMQ的Confirm机制 · RocketMQ使用 · Celery定时任务

  • 新增2021-01-25

    · Angular管道 · Angular路由 · Angular使用HTTP · Angular表单

  • 新增2021-01-18

    · Ant Design · TypeScript类型断言 · TypeScript内置对象 · TypeScript代码检查

  • 升级2021-01-11

    · Django认证 · Django权限控制 · 美多商城发送短信 · 美多商场QQ登录

  • 升级2021-01-04

    · SQL查询 · 数据仓库 · 业务报表· Pandas

  • 新增2020-12-28

    · 机器学习排序算法 · 购物篮分析 · RFM模型· K均值聚类算法

  • 新增2020-12-21

    · 物品画像 · 用户画像 · 召回算法· 漏斗分析

  • 升级2020-12-14

    · 状态保持 · 权限管理 · 页面静态化· xpath工具

  • 升级2020-12-07

    · 极验验证 · jieba分词 · shell代码发布· 对象存储

  • 新增2020-11-30

    · ES集群搭建 · IK中文分词 · ES聚合查询· ES冻结解冻索引

  • 新增2020-11-23

    · Kafka Broker集群 · Topic模型 · kafka数据备份· kafka消息持久化

  • 升级2020-11-16

    · pandas的apply方法 · pandas的transform方法 · pandas的to_numeric函数· Pandas内置聚合方法

  • 升级2020-11-09

    · elk日志监控 · shell代码发布 · ubuntu版本20.04· 移动端测试

  • 优化2020-11-02

    · mysql读写分离 · reids哨兵 · redis安全限制· Keepalived非抢占模式

  • 新增2020-10-26

    · VIP脑裂 · MyCAT使用 · WA配置使用· redis持久化

  • 新增2020-10-19

    · HA Cluster高可用集群 · Keepalived使用 · VRRP协议· nginx服务切换

  • 升级2020-10-12

    · fastDFS使用 · shell使用 · docker使用· nginx使用

  • 升级2020-10-05

    · cookie和session案例 · mysql主从 · mysql集群· redis主从

  • 升级2020-09-28

    · Django用户权鉴 · Django表单 · Django-froms· Django站点管理

  • 新增2020-09-07

    · Ansible使用 · AWX使用 · ceph使用· zabbix使用

  • 升级2020-08-31

    · 登录判断中间件 · cache缓存使用 · 购物车数据存储· git冲突解决

  • 新增2020-08-24

    · pyautogui使用 · uiautomator使用 · PO模式· mock测试

  • 新增2020-08-17

    · Django转换器 · Django用户认证拓展类 · Django权限认证拓展类· Haystack搜索类

  • 升级2020-08-10

    · python操作reids · redis高可用 · redis集群搭建· redis持久化

  • 升级2020-08-03

    · mysql事务使用 · mysql主从搭建 · mysql客户端使用 · mysql外键操作

  • 新增2020-07-27

    · mongodb聚合 · mongodb索引 · mongodb权限· 常见反爬手段

  • 新增2020-07-20

    · 缓存击穿 · 缓存雪崩 · 雪花算法

  • 升级2020-07-13

    · Locust 性能测试 shell编程 · msyql数据库 · redis缓存 ·

  • 升级2020-07-06

    · redis集群 · gitfollow工作流 · 定时爬虫 · elk

  • 升级2020-06-29

    · 响应对象的处理 · 细化Cookie及Session的处理 · 链接失效的爬虫案例 · 美后台权限控制

  • 新增2020-06-22

    · 高性能爬虫 · 多线程爬虫案例 · Flask-Migrate 数据模型设计 · 智慧大屏案例

  • 升级2020-06-15

    · UnitTest断言: 比较断言，复杂断言 · 路由系统全线升级 · 数据图片化反爬 · redis缓存

  • 新增2020-06-08

    · Jmter 图形监视器扩展插件 · 警告断言 · 异常断言 · Jmter性能调试

  • 新增2020-06-01

    · 性能测试报告分析 · 新增分库访问 · 优化Fixtures的参数化 · protometheus使用

  • 新增2020-05-25

    · flask-sqlalchemy二次开发 · 数据解析-BeautifulSoup4 · Jmeter分布式并发测试的配置 · zabbix使用

  • 新增2020-05-18

    · Jmeter实现参数化 · 数据库测试 · 实现跨线程组传值 · lua基础

  • 新增2020-05-11

    · 自定义读写分离 · 认证体系 · 访问劫持 · 安全策略

  • 新增2020-05-04

    · Redis悲观锁 · 布隆过滤器 · 文件安全 · WAF实践

  • 升级2020-04-27

    · 搜索接口结构 · elsticsearch使用 · celerybug处理 · rabbitMQ使用

  • 升级2020-04-20

    · Locust关联 · Locust断言 · Locust各种业务场景下的参数化 · pipeline使用

  • 升级2020-04-13

    · 更改Scrapy以及Scrapy-redis项目 · Selenium知识点演示案例 · redis哨兵机制 · mysql主从搭建

  • 升级2020-04-06

    · 时间戳/页码/偏移量分页 · gitflow工作流 · sentry使用 · xss安全

  • 新增2020-03-30

    · Pytest.mark · flask缓存工具类 · 多级缓存 · mysql注入攻击

  • 新增2020-03-23

    · 禅道的不同角色使用 · Mysql垂直拆分 · Flask-SQLAlchemy的读写分离 · Mysql水平拆分

  • 升级2020-03-16

    · 性能测试分类 · 性能监控指标 · 性能测试流程 · celery使用

  • 新增2020-03-09

    · 定时抓取数据爬虫 · Appium对APP数据的抓取 · 常见性能测试工具优化 · Filebeat详解

  • 升级2020-03-02

    · 禅道的部署方式 · django框架升级为2.25版本 · 美多详情页静态化 · 商品spu表结构

  • 新增2020-01-16

    · 美多商城缓存 · elk日志监控 · docker部署美多商城 · shell代码发布

  • 升级2020-01-09

    · 等价类划分法演示案例 · 边界值法的演示案例 · 容联云发送短信 · fastDFS图片上传

  • 新增2020-01-02

    · 测试用例的设计方法 · 获取用户信息模块的单元测试 · 登录注册模块的单元测试 · jenkins使用

  • 升级2019-12-26

    · Django自带单元测试模块 · Mysql数据库教法调整 · 黑马头条缓存使用 · dockerfile使用

  • 新增2019-12-19

    · Locust 性能测试 · HttpLocust和Locust · TaskSet TaskSequence · seq_task

  • 升级2019-11-28

    · 异常案例的讲解 · 代码健壮性提升方式 · 登录状态判断 · 异常处理

  • 升级2019-11-21

    · 商品模块代码进行了调整 · Redis事务型管道 · 反爬案例 · 搜索方法优化

  • 新增2019-11-14

    · 新增字体反爬 · Charles/fiddler抓包工具讲解 · Redis非事务型管道 · 新增shell编程

  • 升级2019-11-07

    · PO模型 · Requests模块的使用 · Get/Post等Http请求 · 试用例的设计方法

  • 新增2019-10-31

    · Flask项目搭建Flask-CORS · Fixtures实现SetUp和TearDown · 美多商城登录功能自动化测试 · Redis缓存数据集合

  • 升级2019-10-24

    · 黑马头条前端代码 · 分布式事务 · 美多商城前台改为前后端分离模式 · admin后端管理站点讲解

  • 新增2019-10-17

    · 美多商城支付模块单元测试 · Jmeter 性能测试报告 · TestCase Client FactoryRequest Mock · 美多商城下单模块性能测试

  • 新增2019-10-10

    · 黑马头条业务逻辑: 用户认证 、修改头像 · 黑马头条业务逻辑: 频道管理 · 黑马头条业务逻辑: 文章列表/详情 · 黑马头条业务逻辑: 关注用户 评论回复


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2023.08.21 升级版本4.0

课程名称

Python+大数据开发课程

课程推出时间

2023.08.21

课程版本号

4.0

技术课程

Hadoop3.3，Spark3.4，阿里云Flink（FlinkCDC、FlinkCEP、FlinkSQL），StarRocks，Paimon，ElasticSearch

课程介绍

● Python大数据V4.0课程全新升级，紧贴各类企业招聘需求，升级阿里云平台全套大数据技术栈，全程采用六项目制驱动技术学习，助力国家数字化转型对数字人才的大量需求。

● 多位Apache社区贡献者联袂授课，从原理、实战到源码，带你迈入高级开发工程师行列。

● 课程覆盖企业级大数据六大主流解决方案，包括离线数仓解决方案、流批一体解决方案和湖仓一体解决方案、用户画像解决方案、推荐系统解决方案、数据治理解决方案，再现公司中真实的开发场景，目标不止于就业，而是成为各类企业争抢的大数据开发工程师。

● 课程升级主流大数据技术栈，全新Hadoop3.3，Spark3.4，阿里云实时计算Flink技术剖析和新特性使用，推出黑马甄选业务的全套解决方案课程，不仅可以学习到企业真实完整的业务场景，将六大技术解决方案应用到黑马甄选泛电商业务中，能胜任企业级离线数仓、实时数仓、用户画像、推荐系统、数据治理等核心大数据开发工作。

● 项目课程实施“讲A练B”与"看图说话"新模式, 以思路分析为导向提高学员独立开发能力,并推动学员在逻辑思维与语言表达能力方向的持续提升,为学员在面试中以及在企业独立开发中打下坚实的基础

1

新增数据治理解决方案，结合包括元数据管理、数据标准、指标系统、数据建模等在内的数据治理能力，聚焦企业数字化转型，深挖数据价值，提升企业数据生产力。满足就业市场中中高级数据工程师需求，提升学生就业竞争力。

1

新增通过AIGC助力编程效率提升，完成数据开发和数据分析任务。

1

新增Paimon、StarRocks新技术，将技术应用到实时项目中，更加全面提升通过技术解决业务问题能力。

1

新增新版面试加强课，内容集成了大厂架构解析、SQL专项面试宝典，以及不断滚动更新的全网大数据岗位面试题讲解，助力学员高起点就业。

1

更新由Apache Flink1.17课程升级为阿里云实时计算Flink版，通过阿里云全套大数据组件学习，贴近中小型企业大数据开发真实环境，提升学生就业竞争力。

1

新增黑马甄选实时计算项目由阿里云实时计算Flink全栈开发，从FlinkCDC数据采集，Kafka实时数仓分层，Paimon数据湖构建湖仓一体架构，将数据接入Starrocks进行OLAP分析和查询，最后通过DataV完成企业级业务大屏展示。

1

新增大数据BI报表开发项目实战阶段，通过Python+SQL+FineReport完成电商业务统计分析和大屏展示。

1

友情提示更多学习视频+资料+源码，请加QQ：2632311208。

2023.01.01 升级版本3.2

课程名称

Python+大数据开发课程

课程推出时间

2023.01.01

课程版本号

3.2

主要使用开发工具

PyCharm，IDEA，DataGrip，FinalShell

课程介绍

● 优势1：课程升级深度调研市场需求，针对行业解决方案：离线数仓解决方案、用户画像解决方案、湖仓一体解决方案，打造多行业多场景大数据开发工程师。

● 优势2：6项目制，2大项目实战，新增PB级内存计算项目实战，应对企业级大数据开发工程师需求。

● 优势3：研究院精心研发基于实时技术栈全新架构的出行行业和电商行业大数据项目，让学生具备更强项目经验要求。

● 优势4：最短路径教会企业最实用的技术，案例练习促进吸收；每日作业夯实学习成果；阶段项目实战，学以致用。

1

新增基于Flink的悠游出行大数据平台

1

新增基于Flink的优购电商优选项目

1

新增用户画像解决方案项目，包含了新零售、电商、金融保险等多行业画像解决方案

1

升级Spark内存计算阶段项目实战

1

新增大数据Java语言基础，为Flink技术栈提供语言支持

1

新增SQL大厂面试题，贯穿课堂每日一练，提升SQL技术能力

1

新增Hudi数据湖，Hudi on Hive构建湖仓一体架构

1

新增Python版NoSQL课程，达到企业级万亿级数据存储目标

1

新增Doris、ClickHouse多维数据分析

1

优化亿品新零售项目中数仓建模理论基础，强化数仓建模工具使用

1

优化车联网项目全新架构升级

1

优化Flink技术课程版本更新至1.16，丰富实时计算新特性

1

优化Spark技术课程版本更新至3.3.0，增加Spark新特性讲解

1

优化优化Hadoop模块，增强Hive模块

1

优化优化Python编程内容，为Spark提供语言支持

1

优化ETL项目增加从HDFS到Hive的数据抽取、转换、加载方式

1

优化ETL项目增加DataX数据采集

1

优化ETL项目增加Apache DolphinScheduler调度全流程数据处理过程

1

优化Flink技术栈突出以FlinkSQL为主核心技术

2022.06.01 升级版本3.0

课程名称

Python+大数据开发课程

课程推出时间

2022.06.01

课程版本号

3.0

主要针对

       　　 技术课程：ETL开发、NoSQL中间件课程、新版Flink课程

主要使用开发工具

PyCharm、DataGrip、FinalShell

课程介绍

● Python大数据V3.0课程全新升级，紧贴各类企业招聘需求，采用六项目制驱动技术学习，助力国家数字化转型对数字人才的大量需求

● 多位Apache社区贡献者联袂授课，从原理、实战到源码，带你迈入高级开发工程师行列

● 课程覆盖企业级大数据四大主流解决方案，包括离线数仓解决方案、用户画像解决方案、流批一体解决方案和湖仓一体解决方案，再现公司中真实的开发场景，目标不止于就业，而是成为各类企业争抢的大数据开发工程师。

● 课程升级主流大数据技术栈，全新Hadoop3.2，Spark3.2，Flink1.15技术剖析和新特性使用，推出Python全栈ETL开发课程，不仅可以学习到完整的基础ETL流程、工具，更能胜任千亿级、亚秒级等复杂数据源情况下的工作。

● 新增基于Python和SQL的Flink课程，满足就业市场中，大数据开发岗位更多的依赖SQL、Python的需求变化。

● 新增 基于Python的Kafka、Elasticsearch等全新课程，夯实实时计算开发基础能力，帮助学员掌握数据开发工程师重要技能。

● 新增 新版面试加强课，内容集成了大厂架构解析、SQL专项面试宝典，以及不断滚动更新的全网大数据岗位面试题讲解，助力学员高起点就业。

1

新增基于Python的全栈ETL开发课程，助力学员胜任ETL中高级开发岗位

1

新增全网基于PySpark技术栈的用户画像项目，替换原有旧项目，提升简历含金量

1

新增知行教育项目实战，学习完整企业级项目实战流程，让学生真正掌握大数据开发精髓

1

升级Spark技术课程为20223.2版本、Flink技术课程为20221.15版本，全网率先加入Pandas on Spark数据开发内容

1

新增FlinkSQL湖仓一体项目、FlinkSQL流批一体课程，进阶Flink高阶工程师，助力突破年薪50W

1

新增SparkSQL底层执行原理，StructuredStreaming结构化流内容

1

升级Spark3.2整合Hive3.1.2版本兼容问题

1

新增Pandas_udf函数，通过Apache Arrow框架优化数据处理速度；Pandas技术栈，能够处理中小型数据量

1

新增Python版NoSQL课程，达到企业级万亿级数据存储目标

1

新增Kafka-Python完成企业级消息队列流量削峰， 异步通信等任务

1

新增ElasticSearch技术栈，达到企业级大数据搜索工程师目标

1

升级PySpark的DataFrame操作、Flink任务调度机制以及Flink内存模型、Flink table&sql的整体概述

1

新增FlinkSQL的原理和调优、Flink on Yarn的多种部署方式、Flink transformation的八大物理分区的原理和实现、Flink的window窗口操作，以及内置水印函数的操作

1

新增Hadoop3.x新特性、Hive3.x新特性，以及数据压缩、存储格式等内容

1

升级Python基础，增加PyEcharts等BI内容，实现可视化大屏

1

新增Presto对接多数据源实现企业级大数据OLAP分析、Presto加速对Hive数仓之上数据构建大数据分析引擎，实现多维指标计算

1

新增企业级BI工具FineBI，适用于多行业项目BI大屏展示，助力企业数字决策

1

新增Flink table&sql概念和通用api介绍、sqlclient工具的使用、catalogs知识点的学习、流处理中的概念介绍

1

新增FlinkSQL中的窗口使用、FlinkSQL函数操作、Flinksql连接到外部系统

1

新增Flink源码前置基础、源码的编译和部署、Flink启动脚本的解读、yarn-per-job模式解析

1

升级车联网Web展示部分、车联网离线Hive数仓构建部分

2021.06.01 升级版本2.0

课程名称

Python+大数据开发课程

课程推出时间

2021.06.01

课程版本号

2.0

主要针对

新零售数仓项目、云上服务器集群

主要使用开发工具

新零售数仓项目、云上服务器集群

课程介绍

● 经过不断的版本迭代，正式推出新零售数仓项目课程，替换原有的旧项目，打造过硬的项目实战经验

● 新增价值百万的UCcloud云上集群生产环境用于学习，完全云服务开发环境体验

● 新增项目实战环节，再现企业中真实工作场景，夯实开发实战能力

1

升级PySpark执行流程

1

新增Spark3.x新特性以及性能调优九项原则

1

升级Hive版本为新的3.x版本

1

新增自动导入oracle数据，自动创建hive表，自动创建hive分区，自动关联hdfs数据，自动创建文件目录，并记录自动化过程日志

1

升级Flink版本为新版

1

新增FlinkSQL&Table理论部分比重，使用新版API，使用新增FlinkSQL整合Kafka案例

1

新增美团、平安、小米大数据架构，以及百度广告业务场景大数据架构解决方案

1

新增flink的global window的操作、内置水印函数的操作

1

升级 flink的window的ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction、具有增量聚合的ProcessWindowFunction、在 ProcessWindowFunction 中使用每个窗口状态

1

新增flink的state的ttl机制、state的数据结构的api升级、Queryable State知识点

1

新增Flink异步io的vertx框架实现、flink的join操作（Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Window Join）

1

新增Streaming File Sink连接器的小文件操作

1

新增数据类型及序列化的原理和实现案例

1

新增Flink Action综合练习：热门销售排行TopN的使用案例、布隆过滤器结合TTL的使用案例

2021.01.01 升级版本1.6

课程名称

Python+大数据开发课程

课程推出时间

2021.01.01

课程版本号

1.6

主要针对

Spark3.x

主要使用开发工具

Pycharm、Idea、Datagrip、FinalShell

课程介绍

● 针对Spark3.x版本的重大更新，应对就业岗位需求的快速变化，大数据课程推出基于Python的Spark课程

● 新增大数据工程师必备的SQL面试进阶强化内容，提升大数据开发工程师核心SQL能力

● 新增大厂数仓架构专题内容，提升数据仓库建设能力

1

升级Hadoop为3.3.0版本、Hive版本为3.1.2版本、HIve3.x架构

1

新增使用Python实现MR原理机制、OLAP、OLTP区别

1

新增MapReduce计算PI原理、MapReduce Python接口调用、Hadoop Streaming提交程序、ETL、ELT区别

1

新增HIve3新特性、Hive3数据压缩，存储格式、Hive CTE表达式

1

升级union联合查询、Hive知识点案例 同步为Hive3版本、Linux课程、Mysql RPM安装方式以支持hive3

1

升级Spark语言为官方推荐使用的Python语言、版本更新为Spark3.1.2发行版、adoop3.3.0、Hive3.1.2版本

1

新增PySpark的安装、任务提交方式、多种模式spark-submit、实现wordcount案例实战

1

新增Python实现RDD操作、DataFrame操作、实现Sougou分词案例、IP热度分析案例、PV-UV-TOPK案例

1

新增PySparkSQL实现基础统计操作、底层Dataframe转化RDD原理操作、实现电影评分数据集分析、离线教育案例、新零售分析案例

1

新增PySparkSQL的优化方式、分布式引擎实现、与HIve整合

2020.06.01 重磅推出 新版1.0

课程名称

Python+大数据开发课程

课程推出时间

2020.06.01

课程版本号

1.0

主要针对

大数据引入Python语言、Pandas数据分析

主要使用开发工具

Pycharm、Idea、Datagrip

课程介绍

● 8.1版本以前的数据开发课程，需要一定Java基础和工作经验，为了帮助进入数据开发行业的零基础学员找到适宜的入门途径，大数据引入Python语言，全新升级为Python+大数据开发1.0版本。

● 学习Python大数据开发，以Python技术栈处理中小型数据集，以大数据技术栈处理海量大规模数据，成为全能企业级数据开发人才。

● 其特点适合零基础学员，从完全没有编程经验开始；课程内容宽并且深，技术大牛亲自授课；面向市场，学即可用，能让学员高薪就业。

1

新增Python基础语言课程

1

新增Python高级语言进阶课程

1

新增Python爬虫课程

1

新增Pandas数据分析课程

1

新增多场景案例分析，应对中小型数据统计分析

2020.01.01 升级版本8.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2020.01.01

课程版本号

8.0

主要针对系统

Windows、Linux、MacOS

主要使用开发工具

DataGrip、IDEA

课程介绍

● 根据大量的行业调研分析，本次课程更新以大数据开发为主线，在7.0基础上再次缩减Java课程占比，弱化各类组件安装。

● 针对大数据技术深度和广度进行升级，例如新增Spark内存管理、Flink性能优化及反压、背压原理等同时为提高学员的就业薪资，推出多行业项目解决方案，例如证券、物流等。

● 以周为单位进行课程更新升级，新增Elastic Stack、 出行、电商、视频、社交等领域大数据解决方案、 一线大厂技术架构、 新零售大数据项目实战，离线实时全覆盖。

1

新增数据仓库、ETL、BI开发

1

新增Oracle及PLSQL编程、数据微服务开发

1

新增Spark的内存管理、avro序列化数据源

1

新增continuous processing、偏移量管理机制

1

新增KafkaStreams编程、exactly-once、Kafka事务、metrics监控

1

新增Hbase的协处理器和phoneix的二级索引实现、布隆过滤器、LSM树、StoreFiles结构剖析

1

新增FLink性能优化及反压、背压指标计算原理、FlinkSQL On Hive、Flink HistoryServer、Flink的UDF、UDAF、UDTF的实现

1

新增在线教育行业、物流行业、物联网行业、证券行业项目

1

升级分布式缓存系统， 万亿级NoSQL海量数据存储， 分布式流处理平台、电商行业项目

1

删除删减 JavaWeb

2019.07.22 升级版本7.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2019.07.22

课程版本号

7.0

主要针对版本

CDH5.14、Spark2.2.0、Flink1.8、Kafka0.11.0.2、ELK6.0

主要使用开发工具

IntelliJ IDEAA

课程介绍

● 大数据技术目前在企业里面使用的越来越广泛，对大数据人才的需求越来越多，大数据的整个课程体系是由来自大型互联网、外企等具有5年以上的一线大数据高级工程师、架构师和高级机器学习工程师设计出来的，内容含金量非常高。

● 课程体系涉及的技术以企业需求为导向，课程涉及的项目也是企业里面真实的项目，通过理论、实践和真实的项目相结合，让学员能够快速、深刻的掌握大数据常用的核心技术和开发应用，同时可以满足企业对中、高端大数据人才的需求。

● 大数据课程体系除了包含常用的Hadoop、Hive、Hbase、ELK、Sqoop、Flume、Kafka、Spark等技术和项目，还新增了目前互联网比较流行的Flink、Druid、Kylin等技术和项目，同时引入了机器学习和深度学习Spark Mllib和Tensorflow等技术和项目实战。

1

新增Impala即席查询组件、Kudu列存储服务、Structured Streaming结构化数据流处理

1

新增spark MLlib数据挖掘、spark graphX图计算

1

升级Flink的基础课程和案例实战

1

新增Flink高级特性CEP、Kylin数据OLAP分析、Druid时序数据实时分析、Kettle数据ETL工具

1

新增深度学习框架Tensorflow

1

新增用户画像、数据仓库大型企业实战型项目

2018.09.10 升级版本6.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2018.09.10

课程版本号

6.0

主要针对版本

JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1

主要使用开发工具

IntelliJ IDEA

课程介绍

● 本课程是基于V5.0的一次重大更新，汇总并收集了大数据学科一年以来15个零基础班级的授课信息、学习信息、就业信息。

● 重新调整了课程的分布情况，新增了大数据综合项目，新增了第四代大数据处理框架FLink，新增了数据库优化，新增了JVM基础及原理，新增了Spark性能调优等内容。

● 课程升级方面，主要对机器学习课程进行了升级，推荐系统项目后置变成7天的丰富课程，提升学员进入机器学习的竞争力，从而更好的从事人工智能领域相关的工作。

● 整体而言，课程在培养中高级大数据工程师的方向上又前进了一大步。

1

新增Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

1

新增Java virtual machine原理分析、Java高并发核心知识

1

新增数据库优化及调优、第四代大数据处理框架Apache Flink、Spark原理深入剖析及生产调优

1

新增互联网反欺诈项目实战、广告系统业务模型及CTR预估

1

新增用户画像、数据仓库大型企业实战型项目

1

升级用户画像概述/数据/建模/算法实战、推荐系统协同过滤算法实战、基于内容的推荐系统实战、基于关联规则推荐系统实战

1

升级混合推荐与CTR点击预估

1

升级Hadoop版本为CDH

2017.07.01 升级版本5.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2017.07.01

课程版本号

5.0

主要针对版本

JDK1.8\Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

主要使用开发工具

Eclipse、IDEA

课程介绍

● Java基础、JavaWeb核心编程、JavaWeb三大框架、网络爬虫、分布式电商网站开发等课程模块。培养学生编程能力，让零基础学员能够更好的学习大数据项目。

● 大数据方面方面，新增点击流日志收集系统、用户日志分析报表系统、用户画像系统等案例。让学员不仅仅学习到大数据技术点，能够使用大数据解决实际问题。

● 扩充机器学习课程为10天。该课程历时一年研发，深入浅出，能够让学员更好的入门机器学习，成为人工智能开发的初级工程师。

1

升级Hadoop 2.7.2\Storm1.1.1\Spark 2.1

1

新增网络爬虫开发

1

新增三大框架开发

1

新增JavaWeb核心

1

新增Java语言基础

2016.03.01 升级版本4.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2016.03.01

课程版本号

4.0

主要针对版本

JDK7.x

主要使用开发工具

Eclipse、IDEA

课程介绍

● 对比原有课程，本次课程做了重大更新，将大数据的核心技术hadoop及其生态圈技术完美的融入到了课程中。

● 课程分阶段的进行案例实战和项目实战，在大数据方面知识体系更加完整，课程更加深度有深度，更加贴近实战。

● 分阶段的进行大数据生态圈的学习，将生态圈分为离线处理，实时流计算和实现火热的spark内存计算，完美的将生态圈进行了抽离和归类，让学习变得更便捷。

1

升级Spark1.6版本

1

新增Linux操作系统和shell脚本学习

1

新增JVM内存模型分析、NIO、Netty、自定义RPC框架

1

新增电商点击流日志分析、电商实时日志告警平台、交易风控风控平台、流量日志分析分析

1

新增Spark游戏日志分析项目

1

删除KVM虚拟化技术、网络基础和OpenvSwitch技术、Ceph存储技术

1

删除CloudStack云管理平台、混合云管理平台项目

2015.05.15 升级版本3.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2015.05.15

课程版本号

3.0

主要针对版本

JDK7.x

主要使用开发工具

Eclipse、IDEA

课程介绍

● 本次更新将大数据和虚拟化这两大热门技术加入到课程体系中，在大数据方面知识体系更加完整，课程更加深度有深度，更加贴近实战。

● 在虚拟化方面，选择了在云计算领域常用的虚拟化、网络、存储等技术，并通过Apache CloudStack技术整合，在此基础上开发混合云管理平台。

1

升级Hadoop2.0版本、Hive优化课程

1

新增电信流量运营分析项目、混合云管理平台项目

1

新增Scala函数式编程、Spark内存计算、KVM虚拟化技术

1

新增网络基础和OpenvSwitch技术

1

新增Ceph存储技术、CloudStack云管理平台

2014.02.15 升级版本2.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2014.02.15

课程版本号

2.0

主要针对版本

JDK6.x

主要使用开发工具

Eclipse

课程介绍

● 随着近年来云计算大数据的大力发展，市场对相关人才需求急增，所以本版课程在原有的云计算课程进行了颠覆性的改革，把原来只有1天的课程扩展为7天，加入了Hadoop生态圈的相关技术。

1

升级云计算课程、Hadoop集群部署、优化HDSF、MapReduce案例

1

新增Hadoop生态圈相关技术：Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Flume

1

新增Storm实时计算技术和案例

1

新增黑马论坛日志分析项目

2012.02.15 升级版本1.0

课程名称

云计算大数据实战班

课程推出时间

2012.02.15

课程版本号

1.0

主要针对版本

JDK6.0

主要使用开发工具

Eclipse

课程介绍

● 近期云计算概念火爆异常，传智教育敏锐的嗅探到大数据技术的悄然兴起，并预测大数据技术将会像雨后春笋一样快速发展，所以传智教育与时俱进在课程中引入了1天的云计算课程，作为拥有大数据课程的培训机构，传智教育大数据实战班助力学员可以掌握新的技术，拓宽学员的就业方向，增强就业竞争力。

1

新增云计算课程：云计算和大数据相关概念

1

新增Hadoop 1.0伪分布式环境部署

1

新增HDFS、MapReduce应用案例

                                                       

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