課程級別：入門級

培訓周期：4-6個月

上課時間：周末班、晚班

班 型：10人/班

上課地點：哈爾濱市南崗區(qū)哈西大街299號西城紅場B座15層愛尚實訓

授課對象：針對在讀大專、本科學生、研究生、在職、離職準備轉崗人員等編程愛好人員

愛尚特色

闖關式實訓模式

每天一次項目解讀、每天一次作業(yè)提交，每周一次技術考評，每月一次項目答辯，每階段一次闖關考核，使學員“畢業(yè)即可上崗，上崗就能勝任”。

企業(yè)化管理方式

以項目組為單位的（10-15人）小班教學，分配工位、佩戴工牌、指紋考勤、項目管理工具、企業(yè)化開發(fā)與測試環(huán)境配備，資深項目經(jīng)理親自帶隊。

商業(yè)化項目案例

一線商用實訓項目，涉及電子商務、ERP（企業(yè)資源計劃）、MIS(管理信息系統(tǒng)）、CRM（客戶關系管理）、BI（商業(yè)智能）、數(shù)據(jù)分析等領域。

無憂的就業(yè)保正

收/退費標準透明合理（每課時30元），一次收費培訓至滿意就業(yè)為止，闖關成功即可推薦就業(yè)（IT行業(yè)對口就業(yè)），簽署正規(guī)協(xié)議，保正學員權益。

哈爾濱愛尚實訓大數(shù)據(jù)介紹

第易部分java基礎及深化

包括J2SE

J2SE基礎

1、Java環(huán)境搭建，講解程序基本語法、分支結構程序設計

2、循環(huán)結構程序設計

3、介紹一維數(shù)組、二維數(shù)組的使用，及使用數(shù)組進行大量數(shù)據(jù)的處理。排序算法

4、介紹自定義方法的使用，實現(xiàn)多方法構成程序的模式，查找算法

5、面向對象程序設計

6、講解面向對象的封裝和繼承的使用、super、final的使用，及多態(tài)示例

7、講解Java程序中的抽象類和接口的使用，多態(tài)的深化、多態(tài)優(yōu)缺點

8、集合使用，集合的體系結構，list、set、map數(shù)據(jù)結構、基礎使用

9、Java中的I0操作及文件處理，字節(jié)流、字符流、編碼集

10、異常體系結構、異常處理機制、自定義異常

11、jdbc操作，數(shù)據(jù)表的增、刪、改、查

12、靜態(tài)使用，包括靜態(tài)變量、靜態(tài)方法、構造代碼塊、局部代碼塊、單例

13、線程的實現(xiàn)

14、線程的同步

15、線程的通信

16、線程池和消息隊列（activemq的使用）

17、反射

18、動態(tài)代理

19、socket通信、io流

20、nio的原理、高性能nio框架netty

第二部分 Linux和Zookeeper

包括 Linux、Zookeeper

Linux

1、VMWare、 Linux的安裝

2、Linux的命令

3、Linux系統(tǒng)命令、免密登陸

4、制作yarn源、軟件安裝（jdk+tomcat+mysql）

5、Linux的shell編程

Zookeeper

1、搭建部署zookeeper集群以及原理

2、java操作zookeeper開發(fā)分布式應用系統(tǒng)服務器上下線動態(tài)感知程序

第三部分 Hadoop原理和實戰(zhàn)

包括 HDFS、mapreduce、Hive、輔助工具、軟件的使用、Hbase、項目實訓

HDFS

1、Hadoop生態(tài)圈的介紹、Hadoop集群的環(huán)境搭建和常用命令

2、HDFS分布式文件系統(tǒng)的原理和API開發(fā)

mapreduce

1、mapreduce核心思想、文件切片、job提交過程解析

2、mapreduce自定義排序組件和partition組件

3、shuffle過程解析、參數(shù)配置

4、mapreduce程序（1）：統(tǒng)計文件中單詞個數(shù)、詞頻的排序

5、mapreduce程序（2）：關聯(lián)查詢、求同一訂單中最大金額

6、mapreduce程序（3）：尋找共同好友、運營商流量日志的增強

Hive

1、Hive的安裝和使用，常用HQL命令

2、分區(qū)和分桶命令精講、累計求和的模型

3、自定義函數(shù)和transform的使用

4、HQL常用模型

輔助工具軟件的使用

1、flume的安裝和使用

2、azkaban的安裝和使用

3、sqoop的安裝和使用

Hbase

1、HBase簡介、原理、安裝

2、HBase的shell命令、javaAPI操作HBase

★實訓項目★

1、基于日志挖掘的點擊流系統(tǒng)的分析和實現(xiàn)

2、云筆記項目的分析和實現(xiàn)

第四部分實時流計算storm技術和實戰(zhàn)

包括 Storm、項目實訓

Storm

1、實時流計算storm技術的介紹、和部署

2、Storm原理：任務提交過程、內部通信機制

3、消息緩存技術Kafka原理和部署。生產(chǎn)者和消費者案例的講解

4、Flume、kafka、storm技術的整合。

5、分布式緩存redis集群技術的使用

6、訂單實時處理業(yè)務的分析、實時業(yè)務的性能指標和代碼實現(xiàn)

★實訓項目★

1、實時點擊流的日志監(jiān)控系統(tǒng)的分析和實現(xiàn)

2、電商交易風險控制系統(tǒng)的分析和實現(xiàn)

3、基于mahout推薦系統(tǒng)的分析和實現(xiàn)

第五部分Spark技術和實戰(zhàn)

包括 Spark技術、項目實訓、源碼解讀、大數(shù)據(jù)的算法和結果展現(xiàn)

Spark技術

1、scala語法入門。數(shù)組、集合、面向對象、模式匹配

2、基于kafka實現(xiàn)RPC框架的封裝

3、Spark簡介、集群搭建、算子

4、基于單詞統(tǒng)計的spark入門案例

5、Spark的分區(qū)、排序、連接的應用案例。

6、深入講解spark的任務提交流程，spark操作數(shù)據(jù)庫的API

7、Spark的stage、依賴劃分技術。

8、sparkSQL介紹、dataframe、spark整合hive

9、SparkStreaming代碼編寫

10、SparkStreaming數(shù)據(jù)累加、SparkStreaming整合flume、kafka

★實訓項目★：基于Spark技術的游戲項目的分析和實現(xiàn)

源碼解讀

Spark源碼解讀

大數(shù)據(jù)的算法和結果展現(xiàn)

1、Python

2、機器學習算法

3、numpy基本API、K近鄰算法、貝葉斯算法、kemean算法、決策樹算法、支持向量機算法、主成成分算法

4、數(shù)據(jù)報表呈現(xiàn)、echart

★項目展示★