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上课地点：北京海淀区宝盛北里西区28号
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：**对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，**“加工”实现数据的“增值”。
咨询热线:010- QQ:
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式技术和云存储、虚拟化技术。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1. 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
2. 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；
3. 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据相关技术方向
1. Hadoop大数据开发方向；
2. 大数据运维& 云计算方向；
3. 数据挖掘、数据分析&机器学**方向。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学**大数据专业也是进大公司的捷径！
精通任何方向之一者，均会“ 前（钱）”途无量。
大数据相关的技术有：Hadoop、Linux、Oracle、 Jquery、 Spark、 Storm、Servlet、Python、Nginx、Memcached、Matlab、Scala、Maven等。
课程大纲：
**阶段Java语言基础
01Java开发介绍
- Java的发展历史
- Java的应用领域
- Java语言的特性
- Java面向对象
- Java性能分类
- 搭建Java环境
- Java工作原理
02熟悉Eclipse开发工具
- Eclipse简介与下载
- 安装Eclipse的中文语言包
- Eclipse的配置与启动
- Eclipse工作台与视图
- “包资源管理器”视图
- 使用Eclipse
- 使用编辑器编写程序代码
03Java语言基础
- Java主类结构
- 基本数据类型
- 变量与常量
- Java运算符
- 数据类型转换
- 代码注释与编码规范
- Java帮助文档
04Java流程控制
- 复合语句
- 条件语句
- if条件语句
- switch多分支语句
- while循环语句
- do…while循环语句
- for循环语句
05Java字符串
- String类
- 连接字符串
- 获取字符串信息
- 字符串操作
- 格式化字符串
- 使用正则表达式
- 字符串生成器
06Java数组与类和对象
- 数组概述
- 一维数组的创建及使用
- 二维数组的创建及使用
- 数组的基本操作
- 数组排序算法
- Java的类和构造方法
- Java的对象、属性和行为
07数字处理类与核心技术
- 数字格式化与运算
- 随机数与大数据运算
- 类的继承与Object类
- 对象类型的转换
- 使用instanceof操作符判断对象类型
- 方法的重载与多态
- 抽象类与接口
08I/O与反射、多线程
- 流概述与File类
- 文件 输入/输出流
- 缓存 输入/输出流
- Class类与Java反射
- Annotation功能类型信息
- 枚举类型与泛型
- 创建、操作线程与线程安全
09Swing程序与集合类
- 常用窗体
- 标签组件与图标
- 常用布局管理器与面板
- 按钮组件与列表组件
- 常用事件监听器
- 集合类概述
- Set集合与Map集合及接口
02第二阶段HTML、CSS与JavaScript
01PC端网站布局
- HTML基础，CSS基础，CSS核心属性
- CSS样式层叠，继承，盒模型
- 容器，溢出及元素类型
- 浏览器兼容与宽高自适应
- 定位，锚点与透明
- 图片整合
- 表格，CSS属性与滤镜
02HTML5 CSS3基础
- HTML5新增的元素与属性
- CSS3选择器
- 文字字体相关样式
- CSS3位移与变形处理
- CSS3 2D、3D 转换与动画
- 弹性盒模型
- 媒体查询
- 响应式设计
03WebApp页面布局
- 移动端页面设计规范
- 移动端切图
- 文字流式/控件弹性/图片等比例/特殊设计的布局
- 等比缩放布局
- viewport/meta
- rem/vw的使用
- flexbox详解
- 移动web特别样式处理
04原生JavaScript交互功能开发
- 什么是JavaScript
- JavaScript使用及运作原理
- JavaScript基本语法
- JavaScript内置对象
- 事件，事件原理
- JavaScript基本特效制作
- cookie存储
- 正则表达式
05Ajax异步交互
- Ajax概述与特征
- Ajax工作原理
- XMLHttpRequest对象
- 同步与异步
- Ajax异步交互
- Ajax跨域问题
- Ajax数据的处理
- 基于WebSocket和推送的实时交互
06JQuery应用
- 各选择器使用，及应用优化
- Dom节点的各种操作
- 事件处理、封装、应用
- jQuery中的各类动画使用
- 可用性表单的开发
- jQuery Ajax、函数、缓存；
- jQuery编写插件、扩展、应用
- 理解模块式开发及应用
03第三阶段JavaWeb和数据库
- Mysql数据库
- JDBC开发
- 连接池和DBUtils
- Oracle介绍
- MongoDB数据库介绍
- apache服务器/Nginx服务器
- Memcached内存对象缓存系统
02JavaWeb开发核心
- HTTP及Tomcat
- Servlet工作原理解析
- 深入理解Session与Cookie
- Tomcat的系统架构与设计模式
- JSP语法与内置对象
- JDBC技术
- 大浏览量系统的静态化架构设计
03JavaWeb开发内幕
- 深入理解Web请求过程
- Java I/O的工作机制
- Java Web中文编码
- Javac编译原理
- class文件结构
- ClassLoader工作机制
- JVM体系结构与工作方式
- JVM内存管理
04第四阶段Linux基础
01Linux安装与配置
- Linux常见版本及VMware
- 安装Linux至硬盘及虚拟机安装Linux系统
- 虚拟机网络配置（IP地址、主机名、防火墙）
- 超级用户root
- 关于硬件驱动程序
- 进阶：配置Grub
- CSS预处理器LESS框架使用
- CSS组件框架编写
02系统管理与目录管理
- Shell基本命令
- 使用命令行补全和通配符
- find命令、locate命令
- 查找特定程序:whereis
- Linux文件系统的架构
- 移动、复制和删除
- 文件和目录的权限
- 文件类型与输入输出
03用户与用户组管理
- 软件包管理
- 磁盘基本管理命令（df、du、fdisk、mount）
- 高级硬盘管理RAID和LVM
- 进阶：备份你的工作和系统
- 用户与用户组管理
- 内存使用监控命令（top、free等）
- 软件安装方式（rpm、tar、yum）
- 进程管理
04Shell编程
- Shell脚本编程概述
- 正则表达式
- 字符集和单词、字符类
- Shell脚本编程
- 脚本执行命令和控制语句
- Shell定制
- 个性化设置：修改.bashrc文件
- Shell脚本调试
05服务器配置
- 系统引导
- 管理守护进程
- **xinetd启动SSH服务
- 配置inetd
- Apache基础
- 设置Apache服务器
- 配置DHCP服务器
06Vi编辑器与Emacs编辑器
- vi中的常用命令
- vi中的字符与文件操作
- vi中的窗口操作
- emacs概述
- emacs文本编辑
- emacs缓冲区和窗口
- emacs的扩展工具
05第五阶段Hadoop生态体系
01Hadoop起源与安装
- 大数据概论
- Google与Hadoop模块
- Hadoop生态系统
- Hadoop常用项目介绍
- Hadoop环境安装配置
- Hadoop安装模式
- Hadoop配置文件
02MapReduce**入门
- WordCount准备开发环境
- MapReduce编程接口体系结构
- MapReduce通信**
- 导入Hadoop的JAR文件
- MapReduce代码的实现
- 打包、部署和运行
- 打包成JAR文件
03Hadoop分布式文件系统
- 认识HDFS及其HDFS架构
- Hadoop的RPC机制
- HDFS的HA机制
- HDFS的Federation机制
- Hadoop文件系统的访问
- JavaAPI接口与维护HDFS
- HDFS权限管理
04Hadoop文件I/O详解
- Hadoop文件的数据结构
- HDFS数据完整性
- 文件序列化
- Hadoop的Writable类型
- Hadoop支持的压缩格式
- Hadoop中编码器和解码器
- gzip、LZO和Snappy比较
05MapReduce工作原理
- MapReduce函数式编程概念
- MapReduce框架结构
- MapReduce运行原理
- Shuffle阶段和Sort阶段
- 任务的执行与作业调度器
- 自定义Hadoop调度器
- YARN架构及其工作流程
06MapReduce编程开发
- WordCount案例分析
- 输入格式与输出格式
- 压缩格式与MapReduce优化
- 辅助类与Streaming接口
- MapReduce二次排序
- MapReduce中的Join算法
- 从MySQL读写数据
- Hadoop系统调优
07Hive数据仓库工具
- Hive工作原理、类型及特点
- Hive操作及Hive复合类型
- Hive的JOIN详解
- Hive优化策略
- Hive内置操作符与函数
- Hive用户自定义函数接口
- Hive的权限控制
08开源数据库HBase
- HBase的特点
- HBase访问接口
- HBase存储结构与格式
- HBase设计
- 关键算法和流程
- HBase的Shell操作
- HBase客户端
09Sqoop与Oozie
- 安装部署Sqoop
- Sqoop数据迁移
- Sqoop使用案例
- Oozie简介
- Oozie与Hive
- Azkaban工作流
06第六阶段Spark生态体系
01Spark简介
- 什么是Spark
- Spark大数据处理框架
- Spark的特点与应用场景
- Spark SQL原理和实践
- Spark Streaming原理和实践
- GraphX SparkR入门
- Spark的监控和调优
02Spark部署和运行
- 部署准备与下载
- Spark生态和安装部署
- Local YARN模式部署
- Local模式运行
- Spark Standalone HA安装
- YARN模式运行Spark
- Spark应用程序部署工具spark-submit
03Spark程序开发
- 启动Spark Shell
- 加载text文件
- RDD操作及其应用
- 构建Eclipse开发环境
- 构建IntelliJ IDEA开发环境
- 创建SparkContext对象
- 编写编译并提交应用程序
04Spark编程模型
- RDD特征与依赖
- 集合（数组）创建RDD
- 存储创建RDD
- RDD转换 执行 控制操作
- 广播变量
05作业执行解析
- Spark组件
- RDD视图与DAG图
- 基于Standalone模式的Spark架构
- 基于YARN模式的Spark架构
- 作业事件流和调度分析
- 构建应用程序运行时环境
- 应用程序转换成DAG
06Spark SQL与DataFrame
- Spark SQL架构特性
- DataFrame和RDD的区别
- 创建操作DataFrame
- RDD转化为DataFrame
- 加载保存操作与Hive表
- Parquet文件JSON数据集
- 分布式的SQL Engine
- 性能调优 数据类型
07深入Spark Streaming
- Spark Streaming工作原理
- DStream编程模型
- Input DStream
- DStream转换 状态 输出
- 优化运行时间及内存使用
- 文件输入源
- 基于Receiver的输入源
- 输出操作
08Spark MLlib与机器学习
- 机器学习分类级算法
- Spark MLlib库
- MLlib数据类型
- MLlib的算法库与实例
- ML库主要概念
- 算法库与实例
09GraphX与SparkR
- Spark GraphX架构
- GraphX编程与常用图算法
- GraphX应用场景
- SparkR的工作原理
- R语言与其他语言的通信
- SparkR的运行与应用
- R的DataFrame操作方法
- SparkR的DataFrame
10spark项目实战
- 大数据分析系统
- 系统资源分析平台
- 在Spark上训练LR模型
- 获取二级邻居关系图
11scala编程
- scala编程介绍
- Scala基本语法
- Scala开发环境搭建
- Scala开发Spark应用程序
12Python编程
- Python编程介绍
- Python的基本语法
- Python开发环境搭建
- Pyhton开发Spark应用程序
07第七阶段Storm实时开发
01storm简介与基本知识
- storm的诞生诞生与成长
- storm的优势与应用
- storm基本知识概念和配置
- 序列化与容错机制
- 可靠性机制—**消息处理
- storm开发环境与生产环境
- storm拓扑的并行度
- storm命令行客户端
02拓扑详解与组件详解
- 流分组和拓扑运行
- 拓扑的常见模式
- 本地模式与stormsub的对比
- 使用非jvm语言操作storm
- hook 组件基本接口
- 基本抽象类
- 事务接口
- 组件之间的相互关系
03Hadoop分布式系统
- 认识HDFS及其HDFS架构
- Hadoop的RPC机制
- HDFS的HA机制
- HDFS的Federation机制
- Hadoop文件系统的访问
- JavaAPI接口与维护HDFS
- HDFS权限管理
04spout详解与bolt详解
- spout获取数据的方式
- 常用的spout
- 学习编写spout类
- bolt概述
- 可靠的与不可靠的bolt
- 复合流与复合anchoring
- 使用其他语言定义bolt
- 学习编写bolt类
05zookeeper详解
- zookeeper简介
- zookeeper的下载和部署
- zookeeper的配置与运行
- zookeeper的本地模式实例
- zookeeper的数据模型
- zookeeper命令行操作范例
- storm在zookeeper中的目录结构
06storm安装与集群搭建
- storm集群安装步骤与准备
- 本地模式storm配置命令
- 配置hosts文件 安装jdk
- zookeeper集群的搭建
- 部署节点
- storm集群的搭建
07storm-starter详解
- storm-starter项目概述
- 使用maven进行管理
- 在eclipse中运行
- 使用daemontools监控storm进程
- 使用monit监控storm
- 常用的集群操作命令
- drpctopologybuilder
- Hive的权限控制
08开源数据库HBase
- HBase的特点
- HBase访问接口
- HBase存储结构与格式
- HBase设计
- 关键算法和流程
- HBase安装
- HBase的Shell操作
- HBase客户端
09trident详解
- trident概述
- Trident API 实践
- Trident操作详解
- trident spout
- 文件系统分析
- acking框架的实现
08第八阶段项目案例
01模拟双11购物平台
- 项目截图:
- 项目说明:
hadoop_storm_spark结合实验的例子，模拟双11，根据订单详细信息，汇总出总销售量，各个地区销售排行，以及后期的SQL分析，数据分析，数据挖掘等。
- **阶段（storm实时报表）
- (1)用户订单入kafka队列，
- (2)经过storm，实时计算出总销售量，和各个省份的的销售量，
- (3)将计算结果保存到hbase数据库中。
- 第二阶段（离线报表）
- (1)用户订单入oracle数据库，
- (2)**sqoop把数据导入hadoop上。
- (3)使用mr和rdd对hadoop上的原始订单做etl清洗
- (4)建立hive表和sparkSQL内存表。为后期分析做基础
- (5)使用HQL实现业务指标分析，和用户画像分析，将结果存在mysql中。供web前台使用
- 第三阶段（大规模订单即席查询,和多维度查询）
- (1)用户订单入oracle数据库，
- (2)**sqoop把数据导入hadoop上。
- (3)写mr把hadoop的数据加载到hbase上
- (4)使用hbase java api实现订单的即席查询
- (5)solr绑定hbase，做多维度的条件查询
- 第四阶段（数据挖掘和图计算）
- (1)用户订单入oracle数据库，
- (2)**sqoop把数据导入hadoop上。
- (3)使用mr和rdd对hadoop上的原始订单做etl清洗
02前端工程化与模块化应用
- 项目截图:
- 项目说明:
SinaSpider主要爬取新浪微博的个人信息、微博数据、关注和粉丝。环境、架构：
- 开发语言：
- 开发环境：
64位Windows7系统，4G内存，i7-3612QM处理器。
- 数据库：
MongoDB 3.2.0 （Python编辑器：Pycharm 5.0.4；MongoDB管理工具：MongoBooster 1.1.1）
- 主要使用 scrapy 爬虫框架。
- 下载中间件会从Cookie池和User-Agent池中随机抽取一个加入到spider中。
- start_requests 中根据用户ID启动四个Request，同时对个人信息、微博、关注和粉丝进行爬取。
- 将新爬下来的关注和粉丝ID加入到待爬队列（先去重）。
主讲课程：大数据
简介：&原新浪&&微博的架构师，拥有5年的大数据 研发经验，独自架构并且研发基于Spark的个...
主讲课程：大数据
简介：&北航大数据技术及应用专业在职研究生在读。 从事企业软件研发工作5年,从事大数据讲师2年，有丰富的 ...
主讲课程：大数据
简介：&10余年的软件行业从业经验，有着丰富的 软件设计、管理和开发经验。曾参与研发过餐饮连锁 管...
主讲课程：java
简介：&千锋JAVA讲师，多年开发经验，曾参与大型旅游 网站、全国ETC联网等项目。擅长JAVA、Androi...
校区环境：
大数据新就业信息
课程学员企业月薪
大数据北京-周同学暂时保密8500
大数据北京-吴同学暂时保密9000
大数据长沙-李同学暂时保密7500
大数据深圳-杨同学暂时保密8500
大数据北京-刘同学暂时保密10000
大数据深圳-鲁同学暂时保密10000
大数据成都-孔同学暂时保密7000
大数据北京-常同学暂时保密25000
大数据北京-李同学暂时保密8000
大数据广州-李同学暂时保密8000
大数据苏同学暂时保密10000
大数据鲁同学暂时保密10000
大数据深圳-陈同学暂时保密9000
大数据成都-彭同学暂时保密7000
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大数据唐同学暂时保密16000
大数据胡同学暂时保密8500
大数据赵同学暂时保密9000
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编辑：樱桃小丸子
？如今随着大数据的广泛宣传和使用，越来越多的企业需要大数据方面的人才，想学大数据课程的人越来越多，培训大数据课程的机构也同样直线增长，让很多想学大数据的人不知道该怎么选择，在这里提醒大家想要学到**新、实用的大数据知识，需要找一家专业、正规的机构是非常有必要的。
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
Oracle WDP培训中心CUUG(优技培训)是国内**早**甲骨文公司审查成为Oracle WDP培训中心的高端IT培训机构，主要开设有Oracle云计算DBA课程、Oracle OCP认证课程、Oracle数据库OCM认证课程。自1988年办学以来，CUUG(优技培训)一直致力于培养高端IT人才的培养。凭借业内**优良的课程体系、独创的“沉浸式”教学方式、业内设备**齐全的数据库实验室机房和完善的就业体系，Oracle WDP培训中心CUUG(优技培训)的毕业学员受到了企业的广泛好评。
近30年来，作为国内**早被全球第二大软件公司甲骨文公司授权的Oracle WDP核心级合作伙伴。CUUG(优技培训)一直致力于高端Oracle数据库人才的培训。依托甲骨文(ORACLE)公司雄厚的资源和背景，秉持超一流严谨的治学理念，致力于中国Oracle数据库人才的培养。当前，CUUG(优技培训)同数千家知名企业建立了战略合作伙伴关系，累计培养和输送数万名Oracle数据库人才进入企业，为中国高端IT行业发展注入强劲动力，堪称高端IT职业教育的经典传奇。
新华网主办、全国数十家主流媒体支持的“大国教育之声--传承魅力教育”大选活动，CUUG经过层层选拔力压群雄摘得2013年“中国十大品牌职业培训之首”的桂冠，2014年这一次“**具品牌竞争力职业培训机构之首”的荣誉获得同样源自CUUG在Oracle培训领域的精耕细作。
美国Oracle授权认可的金牌WDP机构，考试量及**率全国遥遥领先。
Oracle美国总部副总裁Robert Green先生、亚太地区总裁及北亚区总裁与Oracle中国区叶洋经理莅临CUUG进行视察，充分肯定了CUUG的发展历程和在Oracle培训领域的建树，表示今后将大力支持CUUG的发展，探讨在更大领域进行广泛的合作。
Oracle金牌合作机构-值得信赖!
CUUG是国内**早被全球第二大软件公司甲骨文公司授权的Oracle WDP核心级合作伙伴，与Oracle公司建立**核心的合作伙伴关系，一直致力于高端Oracle数据库人才的培训。
**强的师资阵容打造**完善课程体系
由经验丰富的OCM讲师面对面讲解与操作，配备业内设备**齐全的Oracle数据库教学和练习机房和多媒体教室，以及易学、实用的Oracle就业课程和高于原厂标准的Oracle认证课程，旨在将就读学员培养成社会需要。
原厂**新技术 真实企业项目实战
除了Oracle公司原厂要求的**新课程大纲，CUUG还有海量的企业实战项目，这是由几代老师历经20余年慢慢积累起来的。从**早版本的Oracle数据库项目到**新版本的Oracle数据库项目，涉及到各个行业，应有尽有。
国际权威认证-高薪就业的通行证
CUUG是美国ORACLE总部授权的WDP优秀培训基地，为全国**早的正规授权的OCM认证培训机构。设有Oracle OCP认证课程、Oracle数据库OCM认证课程。
以就业为导向-为学员就业保驾护航
CUUG**20余年的Oracle实际教学经验和数千家订单培养合作企业的就业资源，和IT企业共同搭建的校企合作定向培养就业平台每年为数千应届毕业生找到体面的高薪工作。
关于Oracle OCP认证：
CUUG **WDP官方授权，具有其他方式所没有的渠道，可以大大降低考生需要付出的认证费用：相当于原厂培训**低一门的费用包括了考取OCP的全部培训费用和考试报名费用。而CUUG优于其他WDP培训机构的地方是，CUUG更希望**认证的机会向更多的IT人士推广Oracle高端技术：上午授课，下午操作，让实践与理论高度结合，轻松记住考点。对于Oracle的OCP考试和操作技巧中的难点重点，有经验丰富的OCM讲师面对面带着您操作，在考取认证的过程中让您收获更多。OCP认证考试**率90%以上。
现已开设脱产班、周末班、远程班!
请联系老师了解报名条件、培训费用、考试费用、优惠减免活动、开班时间等!
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2017年最新版电商大数据课程大纲
目前课程版本：1.0
电商大数据课程设计理念
更新潮紧随技术发展浪潮
大数据时代已然到来，企业技术更新迫在眉睫。通过分布式电商项目帮助学员夯实技术基础，通过大数据项目帮助学员紧随技术发展趋势。实际的授课中会加深重点内容的讲解力度，结合实际开发的用法，增加项目和自我动手比重，提高学员的认知能力和解决问题的能力。
更真实深度还原企业应用场景
仿京东在已有分布式电商系统的基础上，升级商品管理模块、商品搜索、第三方支付模块；系统由B2B改成B2B2C，增加商家平台管理系统；打通完整的用户购物流程、完整的商家入驻流程以及企业级的商品发布流程，让电商项目真实可用。基于电商项目的数据，构建完整大数据生态，还原企业在数据采集、数据中转、数据计算、数据展示等多个方面的应用场景，让学员从零开始构建完全可投入生产使用的离线计算平台、实时计算平台。基于KVM虚拟化技术对传智机房所有刀片服务器进行虚拟化，让学员经历完整的项目生命周期（需求调研、需求分析、功能分析、功能开发、内测、上线）过程，并最终通过虚拟化技术部署多达50余个服务。
更全面典型技术点线面横向扩展
打破传统教学模式，做到点线面横向扩展，扩宽学员技术视野，围绕行业热门技术，有针对性的进行项目实战。在课程内容方面，我们的项目从企业级应用类项目，到时尚热点应用类项目，再到高性能、分布式服务器类项目。从Java基础班、JavaWeb基础、电商基础架构架构、分布式电商项目到电商大数据分析平台，横跨两个庞大的技术体系，让学员对整个电商大数据知识形成体系，毕业后可以有广博的知识面，并且学以致用。
更广泛就业横跨电商和大数据
电商是JavaEE技术的典型应用场景，也是目前就业的薪水的高地，我们的课程包含了分布式电商项目开发全过程，学员可以从零开始开发商品管理、搜索系统、推荐系统等核心模块。仅电商方面的能力就能充分胜任JavaEE高级程序员的各类工种，并具备JavaEE初级架构师的能力。大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高级人才之一。我们的课程让学员从零开始构建企业数据分析平台，针对不同应用场景和业务特征依次构建离线分析平台与实时分析平台，覆盖了企业80%以上的业务模式。
电商大数据基础班课程大纲
学习对象0基础0经验的小白人员；想通过最低的成本来试一下自己是否适合做Java编程相关工作的转型人员。上课方式全日制脱产，每周5天上课, 上两天课休息一天的上课方式（实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化）培训时间部分校区可能会根据实际情况有所调整，详情可询咨询老师& &培训费用基础班课程大纲所处阶段主讲内容技术要点学习目标第1阶段：Java语言入门1.计算机基础知识1.计算机基础；2.DOS常用命令；3.Java概述；4.JDK环境安装配置；5.环境变量配置；6.Java程序入门可掌握的核心能力：（1）能够掌握DOS系统常用基本命令；（2）熟练使用eclipse编写java代码；（3）熟练使用java语言的常用对象；（4）使用java编写单机应用程序；（5）掌握面向对象编程思想，为以后深入学习JavaEE就业课程打下坚实的基础。 & & & &可解决的现实问题：学生具备Java基础，为JavaEE就业班的学习打下基础。市场价值：&具备Java语言编程基础，但是还不能达到企业的用人标准。2.编程基础1.常量与变量；2.数据类型；3.运算符；4.流程控制语句；5.方法；6.数组3.面向对象1.面向对象思想；2.类与对象；3.成员变量和局部变量；4.封装；5.this关键字；6.构造方法4.常用类1.Object类；2.Scanner类；3.Random类；4.String；5.StringBuilder类5.集合1.集合概述；2.集合特点；3.ArrayList集合6.IO1.字符输入流；2.字符输出流；3.字符缓冲输入流；4.字符缓冲输出流；5.复制文件；6.集合与文件中数据相互读写
电商大数据就业班课程大纲
学习对象本课程适合于计算机专业，有一定Java基础、通过入学考核的未就业人士。提示：测试题主要考察您是否具备Java基础，以便我们统一入学基础，更好地开展教学工作。如果您感觉测试题很难，我们建议您参加我们的Java基础班学习。上课方式全日制脱产，每周5天上课, 上两天课休息一天的上课方式（实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化）培训时间部分校区可能会根据实际情况有所调整，详情可询咨询老师& &培训费用阶段划分主要内容技术点第一阶段：电商基础架构数据库Mysql安装配置、SQL语法入门、数据导入导出数据建模、SQL高级查询JDBC入门、SQL注入、事务管理、批处理连接池（Druid）、DBUtils框架静态网站开发与部署HTMLCSSJavaScriptBootStrapLinux常用操作Nginx服务器&网页配置动态网站开发与部署Tomcat服务器、Servlet、Request、ResponseHTTP协议、Request、ResponseJSP入门、JSTL(forEach)、EL、MVC模式JQuery基础、选择器、对象、闭包调用JQuery&DOM&操作、JQuery&事件、AjaxJQuery&Ajax、JSONP分页综合案例（列表）、三层模式、DAOCookie、jQuery读取cookie、Session（登陆）JavaMail注册、Redis入门、激活码log4j、JUL、JCL、Slf4j、Tomcat日志分析Filter过滤器网站开发三大框架MavenMyBatisSpringSpring&MVC第二阶段：爬虫搜索系统京东爬虫开发网络爬虫Redis、Redis&ClusterRedis&Cluster、动态代理分布式搜索系统Lucene、SolrSolr、Solr&Cloud第三阶段：分布式电商系统电商网站主体架构搭建电商基础知识、背景分析、项目需求分析Dubbo、AngularJS、商家管理平台、网站管理平台Dubbo、AngularJS、AngularJS&分页实现Dubbo、AngularJS、商家入驻审核、按条件查询商家电商网站商品管理电商核心业务实现、图片上传、图片压缩、分布式图片服务器电商核心业务实现、规格管理、类型管理电商核心业务实现、商品分类管理（树形结构）电商核心业务实现、商品录入、商品审核、商品上架电商核心业务实现、商品展示、freemarker静态化页面静态化及搜索电商核心业务实现、freemarker静态化、首页轮播图管理、首页楼层管理电商核心业务实现、Solr、商品及店铺搜索电商核心业务实现、Solr、商品及店铺搜索+&选择区单点登录及购物流程实现电商核心业务实现、登录、单点登录（SSO）、我的品优购首页电商核心业务实现、购物车的实现电商核心业务实现、ActiveMQ消息队列、收货地址管理&、订单生成电商核心业务实现、支付宝系统对接&&ActiveMQ消息队列电商核心业务实现、订单查询、我的收藏百万级网站部署及优化Nginx、Hudson、Solr&CloudNginx、Keepalived、负载均衡、反向代理、高并发Redis&Cluster、FreeMarker页面静态化、高并发Mycat&数据库分库分表方案、高并发Docker容器部署、热部署、高并发第四阶段：构建离线数据分析平台大数据分析基础课数据分析、数据分析基本步骤、数据分析师的职业发展、常用的数据分析方法论、大数据时代的思维变革、商业变革、管理变革海量数据分布式存储框架点击流日志系统解决方案、点击流日志系统部署及电商项目集成、Hadoop集群搭建Hadoop&HDFS数据存储原理、Flume点击流日志数据采集数据仓库管理与数据分析数据仓库基本概念、数据仓库工具HIVE快速入门、创建点击流数据数据仓库、点击流数据分析（HiveSql）点击流数据分析结果导出（Sqoop）、报表平台开发及数据展示、点击流数据分析需求开发调度系统使用及说明、Sqoop采集Mysql数据、跨部门数据采集管理之FTP规范、数据质量检测与元数据管理Hive高级开发与分布式计算框架Hadoop&HIve&UDF函数编写、Hadoop&MapReduce计算模型、Hadoop&MapReduce&案例开发、Hadoop&MapReduce&案例开发、HadoopMapReduce原理剖析、Hadoop&NameNode元数据备份、Hadoop&NameNode&HA、企业海量数据分析平台规划；分布式内存计算框架升级Hive执行引擎为Spark、使用Spark&Sql完成点击流日志业务需求、打通Spark数据收集、存储、计算、展示流程使用Spark处理业务数据、Spark&核心概念（RDD、DAG）、探讨分布内存文件系统Alluxio的使用第五阶段：构建实时数据分析平台实时计算基础课实时计算平台解决方案、Kafka基础与常用API、使用Flume收集数据到Kafka使用Storm对数据进行分析、Flume+Kafka+Storm+Redis+Mysql整合实时分析系统案例实时日志分析需求、实时日志分析结构说明、实时日志分析代码开发实时日志系统报表开发、实时业务数据分析&实时业务数据报表开发Hbase列式数据库、实时用户行为轨迹、电商网站集成推荐系统推荐系统介绍、推荐系统开发流程、使用Mahout的离线计算数据MapReduce离线数据清洗、Storm实时数据清洗、推荐引擎集成大数据搜索系统开源分布式搜索引擎（Elasticsearch、Logstash和Kibana&）第六阶段：推荐系统算法与源码分析Python与机器学习Python入门、机器学习概论、机器学习决策树与Python案例机器学习KNN与Python案例、机器学习SVM与Python案例、机器学习神经网络与Python案例Scala基础Spark&Core分布式框架原理Spark源码编译、Master和Worker启动流程源码分析、SparkContext创建过程源码分析Master资源调度源码分析、DAGScheduler执行过程、DAG划分Stage过程、TaskScheduler提交Task过程等等Storm源码编译、任务提交机制分析、任务分配机制分析、任务执行、任务运行机制等等毕业新的征程、新的挑战、新的机遇
电商大数据学科项目介绍
爬虫搜索项目
项目简介：
通过爬虫技术爬取不同电商网站的商品数据，然后将不同网站的数据输入到搜索系统引擎中，达到通过一键搜索不同网站上的商品信息。
项目特色：
项目包含HttpClient、Jsoup、代理IP配置、多线程、Java并发包、Redis、Redis Cluster、Lucene、Solr、Solr Cloud，以及互联网爬虫技术案例等。基于以上课程，在企业中可以实现浏览器比价插件、企业竞品分析等业务，可以用来解决企业内部业务数据的搜索问题，或者是做个类似百度这样的搜索引擎。
分布式电商项目
项目简介：
围绕B2B2C电商核心业务，完整实现商家和用户两条业务线，商家业务线包括：商家入驻、商家审核、商家发布商品、商品审核、商品展示；用户业务线包括：用户跨系统登录、用户购物车系统、用户订单结算与支付（支付宝）、用户个人中心；
项目特色：
项目包含单点登录系统、Dubbo服务治理、AngularJS、页面静态化、数据库分库分表、分布式图片服务器、分布式消息队列、分布式缓存解决方案、分布式搜索解决方案等。基于以上课程，在企业中可以实现完整的电商购物系统，做一个类似于京东、百度这样的高并发的网站，并解决类似于秒杀、双十一这样的业务场景。
构建电商数据平台（离线）
项目简介：
通过多种方式收集不同渠道和系统的数据，然后对数据进行统一的存储和管理，构建离线数据分析平台，最后将分析的结果展示到报表系统中。包含数据质量管理、数据仓库构建、数据仓库分析工具、定时器、数据报表展示等模块。
项目特色：
项目包含FTP管理规范、Flume、Sqoop、数据库同步技术、数据质量管理、数据仓库基础、Hive、Hadoop HDFS应用及原理、Hadoop MapReduce应用及原理。基于以上课程，在企业中可以实现离线数据基础分析平台，适用于几乎任何大数据相关公司。
构建电商数据平台（实时）
项目简介：
通过多种方式实时收集不同渠道和系统的数据，然后进行实时的计算，最后将分析的结果实时的反馈到业务系统中。包含数据的实时收集、实时清洗、实时计算等模块。课程中会涉及到多个实时的分析案例，这些分析案例来自于企业的典型案例。
项目特色：
项目包含消息队列、Flume、Kafka、Storm/JStorm应用及原理、Redis、HBase应用及原理。基于以上课程，在企业中可以实时数据基础分析平台，适用于几乎任何大数据相关公司。
推荐系统应用开发
项目简介：
通过利用离线数据分析技术、实时分析技术，以及Mahout数据挖掘技术开发基于用户行为数据的推荐系统（猜你喜欢），并整合进分布式电商系统中。
项目特色：
项目是对分布式电商、构建电商数据平台（离线/实时）三个课程中所学技术的综合运用。推荐系统是当前电商系统必不可少的部分，基于以上课程能够从零开始构建一个推荐系统，并根据业务的复杂性进行扩展。
升级企业数据分析平台
项目简介：
使用Spark内存计算技术升级升级基于Hadoop和Storm的数据分析平台是数据分析的发展趋势，课程引入Spark技术分别对离线计算平台和实时计算平台进行升级和补充，更好的贴近企业实战。课程中使用Spark和Hbase技术围绕金融行业构建了用户画像系统，可以使用用户画像技术对用户进行风险预测。
项目特色：
项目包含Spark、Spark RDD、Spark常用算子、Spark Sql、Spark Streaming、HBase等课程。基于以上课程，可以使用Spark提到Hive的执行引擎，提高计算性能和速度，是企业的主流做法。
每晚对学员当天知识的吸收程度、老师授课内容难易程度进行评分，老师会根据学员反馈进行分析，对学员吸收情况调整授课内容、课程节奏，最终让每位学员都可以跟上班级学习的整体节奏。
为每个就业班都安排了一名优秀的技术指导老师，不管是白天还是晚自习时间，随时解答学员问题，进一步巩固和加强课上知识。
为了能辅助学员掌握所学知识，黑马程序员自主研发了6大学习系统，包括教学反馈系统、学习难易和吸收分析系统、学习测试系统、在线作业系统、学习任务手册、学员综合能力评定分析等。
为了能辅助学员掌握所学知识，黑马程序员自主研发了6大学习系统，包括教学反馈系统、学习难易和吸收分析系统、学习测试系统、在线作业系统、学习任务手册、学员综合能力评定分析等。
从学员学习中的心态调整，到生活中的困难协助，从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动，班主任360度暖心鼓励相伴。
小到五险一金的解释、面试礼仪的培训；大到500强企业面试实训及如何针对性地制定复习计划，帮助学员拿到高薪Offer。