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全國(guó)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)
首頁 視頻教程 培訓(xùn)課程 師資團(tuán)隊(duì) 技術(shù)干貨 常見問題 面試題 職場(chǎng)就業(yè) 行業(yè)資訊

大廠共建課程

京東物流核心技術(shù)賦能

10+實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

大廠企業(yè)項(xiàng)目精心提煉

PB級(jí)數(shù)據(jù)源

高效應(yīng)用業(yè)務(wù)領(lǐng)域

專家咖位導(dǎo)師

京東物流專家垂直賦能

終身技術(shù)提升

職后課定期投放

架構(gòu)師夢(mèng)工廠

提升學(xué)員職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 3分鐘了解大數(shù)據(jù)學(xué)科大數(shù)據(jù)浪潮席卷全球，產(chǎn)業(yè)規(guī)模空前、就業(yè)口徑寬廣，價(jià)值堪比黃金石油

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千鋒大數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)智能
大廠合作共建課程體系

大數(shù)據(jù)一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力 范圍的數(shù)據(jù)集合。隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能硬件的快速普及，數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從 TB級(jí)別躍升到PB乃至ZB級(jí)別。數(shù)據(jù)總量增長(zhǎng)率將維持在50%左右，到2023年，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù) 總量將達(dá)到40ZB。

課程介紹 學(xué)習(xí)費(fèi)用 優(yōu)惠活動(dòng) 就業(yè)前景 學(xué)習(xí)資源 師資團(tuán)隊(duì) 學(xué)習(xí)路線 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)開班信息

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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)視頻教程強(qiáng)師嘔心巨制的大數(shù)據(jù)免費(fèi)視頻教程，聚焦大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈熱點(diǎn)技術(shù)

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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)零基礎(chǔ)快速入門，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)職業(yè)逆襲

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大數(shù)據(jù)技術(shù)自學(xué)多久找工作？

聽說你對(duì)自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣，大數(shù)據(jù)技術(shù)自學(xué)多久找工作？別急，我來給你解答這個(gè)問題!大數(shù)據(jù)技術(shù)自學(xué)確實(shí)是一條很酷的路，但要想拿到好工作，還是需要一些時(shí)間和努力的。自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)需要的時(shí)間因人而異。每個(gè)

適合大數(shù)據(jù)技術(shù)入門學(xué)習(xí)的書籍推薦

大數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)今的信息時(shí)代扮演著重要的角色，掌握相關(guān)知識(shí)和技能成為許多人的追求。然而，對(duì)于初學(xué)者來說，選擇合適的大數(shù)據(jù)技術(shù)入門書籍并不容易。作為一名新手，適合入門學(xué)習(xí)的書籍是必不可少的。讓我們一起來看

大數(shù)據(jù)技術(shù)自學(xué)出來怎么找工作？

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)成為了炙手可熱的職業(yè)領(lǐng)域之一。對(duì)于那些通過自學(xué)獲得大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)的人來說，如何找到一份滿意的工作是一個(gè)關(guān)鍵問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)自學(xué)出來怎么找工作?讓我們一起來揭秘自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)

零基礎(chǔ)自學(xué)大數(shù)據(jù)方向從哪開始？

隨著信息時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了各行各業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者來說，自學(xué)大數(shù)據(jù)方向可能有些困惑，不知從何處著手。那么，零基礎(chǔ)自學(xué)大數(shù)據(jù)方向從哪開始？小白應(yīng)該如何規(guī)劃呢?1.掌握基本概念首

如何零基礎(chǔ)自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)？技術(shù)學(xué)習(xí)路線是怎樣的？

成為一名大數(shù)據(jù)專業(yè)人員需要掌握一系列技術(shù)和工具，對(duì)于零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者來說可能顯得有些困難。但不要擔(dān)心!如何零基礎(chǔ)自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)?技術(shù)學(xué)習(xí)路線是怎樣的?本文將為您介紹一條零基礎(chǔ)自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)路線，幫

零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)要多久？如何規(guī)劃學(xué)習(xí)時(shí)間？

大數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)今的科技領(lǐng)域中扮演著重要的角色，而對(duì)零基礎(chǔ)的人來說，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可能會(huì)感到困惑。他們可能會(huì)疑惑，零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)要多久?如何規(guī)劃學(xué)習(xí)時(shí)間呢?首先，需要明確的是，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，需

大數(shù)據(jù)學(xué)多久可以入門？

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來越多的人開始對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域產(chǎn)生興趣，并想了解學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要多長(zhǎng)時(shí)間才能入門。在這篇文章中，我將探討大數(shù)據(jù)學(xué)多久可以入門，并幫助你理解入門大數(shù)據(jù)所需的時(shí)間和路徑。1.入門大數(shù)

大數(shù)據(jù)工程師適合女生嗎？

作為一個(gè)女生，你或許對(duì)于成為一名大數(shù)據(jù)工程師感到好奇，想知道這個(gè)職業(yè)是否適合自己。在這篇生動(dòng)有趣的SEO文章中，我們將探討大數(shù)據(jù)工程師職業(yè)的適合性，為女生揭示其中的機(jī)遇和魅力。大數(shù)據(jù)工程師是一個(gè)高度技

大數(shù)據(jù)入門級(jí)教程：解鎖數(shù)據(jù)世界的奇妙之門！

在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了各個(gè)行業(yè)的重要組成部分。想要入門大數(shù)據(jù)技術(shù)，但又不知從何處開始?別擔(dān)心!本文將為您介紹一些生動(dòng)有趣的大數(shù)據(jù)入門級(jí)教程，幫助您輕松解鎖數(shù)據(jù)世界的奇妙之門!1."Py

零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)算法，究竟難不難？

其實(shí)只要我們稍微留意一下，就能夠發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的發(fā)展正處于初步爆發(fā)的階段，不管是企業(yè)還是政府都已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了大數(shù)據(jù)存在的重要意義，政府也開始持續(xù)的推出大數(shù)據(jù)發(fā)展的相關(guān)政策。正是由于社會(huì)上有所需求，所以有很多人才打算加入到大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展過程之中，有很多都是零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者，他們就想要知道零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)算法可行嗎?

小白學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要什么基礎(chǔ)？

很多小伙伴發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)將獲得巨大的發(fā)展機(jī)遇，因此想要進(jìn)入該行業(yè)就需要掌握相關(guān)技能。小白學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要什么基礎(chǔ)呢？想要進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)需要掌握至少一門計(jì)算機(jī)編程語言，例如Java。其次是要有Linux基礎(chǔ)，還要掌握Spark和MySQL數(shù)據(jù)庫相關(guān)技能。

零基礎(chǔ)可以學(xué)大數(shù)據(jù)嗎？要學(xué)多久

大數(shù)據(jù)工程師是當(dāng)今競(jìng)相爭(zhēng)搶的熱門人才，那么零基礎(chǔ)可以學(xué)大數(shù)據(jù)嗎？零基礎(chǔ)是可以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的。目前有兩種學(xué)習(xí)方式：自學(xué)和培訓(xùn)班。相對(duì)于自學(xué)來說，參加培訓(xùn)班更適合零基礎(chǔ)學(xué)員。因?yàn)榕嘤?xùn)機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)課程是專門針對(duì)零基礎(chǔ)設(shè)置的，可以帶領(lǐng)小白快速?gòu)娜腴T到精通。那么參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有哪些優(yōu)勢(shì)呢？

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)培訓(xùn)問答海量大數(shù)據(jù)問答緊扣你的學(xué)習(xí)問題，優(yōu)質(zhì)解析為你在線技術(shù)答疑

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大數(shù)據(jù)都學(xué)什么？5大核心知識(shí)必學(xué)內(nèi)容有哪些

同學(xué)，你好！你想要知道大數(shù)據(jù)都學(xué)什么？看來你是一個(gè)能夠看懂趨勢(shì)的人，數(shù)據(jù)化時(shí)代中，成...詳情>>

大數(shù)據(jù)報(bào)班多少錢？如何選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

同學(xué)，你好！你問大數(shù)據(jù)報(bào)班多少錢是想要成為數(shù)據(jù)分析師嗎？現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中，數(shù)據(jù)分析...詳情>>

人工智能學(xué)什么？自學(xué)可以成才嗎

同學(xué)，你好！現(xiàn)在的人工智能那是火爆得不得了，不懂一點(diǎn)人工智能得東西，好像都不好意思說...詳情>>

數(shù)據(jù)處理包括哪些內(nèi)容？是不是所有課程需要分別報(bào)課

同學(xué)，你好！大數(shù)據(jù)的確是現(xiàn)在最火的話題了，而事實(shí)上企業(yè)離開了大數(shù)據(jù)之后，發(fā)展也會(huì)停滯...詳情>>

大數(shù)據(jù)分析需要學(xué)什么？怎么學(xué)比較好

同學(xué)，你好！大數(shù)據(jù)分析需要學(xué)什么？大數(shù)據(jù)分析需要學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理、預(yù)測(cè)性分析能力...詳情>>

人工智能專業(yè)學(xué)什么？人工智能有哪些課程

同學(xué)，你好！人工智能專業(yè)學(xué)什么？人工智能主要學(xué)習(xí)內(nèi)容有編程語言，數(shù)學(xué)和物理等。在人工...詳情>>

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么？好就業(yè)嗎

同學(xué)，你好！大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么？一般來說就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使數(shù)據(jù)可視化，學(xué)習(xí)...詳情>>

數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班費(fèi)用是多少？

同學(xué)，你好！數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班費(fèi)用會(huì)在幾千元到幾萬元不等，培訓(xùn)的內(nèi)容越多，那么收費(fèi)就會(huì)...詳情>>

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪些好如何選擇靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？這些問題你需要了解

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熱搜方向

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

規(guī)模 創(chuàng)辦時(shí)間 校區(qū)數(shù)量 人才培養(yǎng)量

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

課程 技術(shù)點(diǎn) 項(xiàng)目 學(xué)習(xí)方式 時(shí)長(zhǎng)

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

費(fèi)用 學(xué)費(fèi) 優(yōu)惠 免減 進(jìn)班禮

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師資 履歷 級(jí)別 學(xué)歷 人數(shù)

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就業(yè) 薪資 大廠定制 offer 雙選會(huì)

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班型 面授脫產(chǎn) 線上 OMO 在職提升

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kafka集群?jiǎn)?dòng)

啟動(dòng)Kafka集群通常涉及以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：1.安裝Kafka：首先，在每個(gè)計(jì)劃作為Kafka節(jié)點(diǎn)的服務(wù)器上安裝Kafka。可以從ApacheKafka的官方網(wǎng)站下載Kafka的二進(jìn)制發(fā)行版，然后按照

hadoop到底能干什么

Hadoop是一個(gè)開源的分布式計(jì)算框架，旨在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并提供高可靠性、高性能和可擴(kuò)展性。它主要由Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和Hadoop分布式計(jì)算框架(MapReduce)組成，同時(shí)

hadoop有用嗎

Hadoop是一個(gè)開源的分布式計(jì)算框架，它被廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理和分析領(lǐng)域。以下是Hadoop的一些主要優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景：1.處理大規(guī)模數(shù)據(jù)：Hadoop能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化

kafka如何創(chuàng)建topic

要?jiǎng)?chuàng)建Kafka中的Topic，可以按照以下步驟進(jìn)行操作：1.啟動(dòng)Kafka集群：確保你已經(jīng)啟動(dòng)了Kafka集群，包括Zookeeper和KafkaBroker。2.連接到Kafka服務(wù)器：使用Kaf

hadoop完全分布式集群搭建方法

Hadoop是一個(gè)開源的分布式計(jì)算平臺(tái)，可用于處理大數(shù)據(jù)集。在使用Hadoop之前，需要先搭建一個(gè)Hadoop完全分布式集群，下面是一些簡(jiǎn)單的步驟和注意事項(xiàng)：1.先安裝好Java環(huán)境，因?yàn)镠adoop依賴于Java。2.下載Hadoop的二進(jìn)制文件。

索引有什么作用?在mongodb中索引分為幾類

索引(Index)是數(shù)據(jù)庫中的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用來提高數(shù)據(jù)檢索的效率。它們可以幫助數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)快速地定位和訪問需要的數(shù)據(jù)。在 MongoDB 中，索引也很重要，可以提高查詢和排序的效率。

如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗?數(shù)據(jù)清洗的基本流程

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其目的是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、轉(zhuǎn)換、填充、合并等操作，使數(shù)據(jù)變得更加規(guī)范、完整、準(zhǔn)確，從而提高后續(xù)數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量和效率。數(shù)據(jù)清洗的基本流程包括以下幾個(gè)步驟：

主鍵約束是什么意思?如何實(shí)現(xiàn)mysql主鍵約束

主鍵約束是一種在數(shù)據(jù)庫中用于保證表中某個(gè)列的唯一性和非空性的約束，該列將成為表的主鍵。主鍵的作用是為了唯一標(biāo)識(shí)表中的每一行數(shù)據(jù)，以方便數(shù)據(jù)的管理和查詢。

eureka和zookeeper的區(qū)別對(duì)比

Eureka和Zookeeper都是服務(wù)發(fā)現(xiàn)和注冊(cè)的工具，但它們有以下幾個(gè)不同點(diǎn)：架構(gòu)設(shè)計(jì)：Eureka采用了集中式的架構(gòu)，其中一個(gè)服務(wù)作為Eureka Server，其他服務(wù)都作為Eureka Client連接到Eureka Server；而Zookeeper采用了分布式的架構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以同時(shí)作為Server和Client，構(gòu)成一個(gè)Zookeeper集群。

Zookeeper選舉機(jī)制具體是什么

ZooKeeper的選舉機(jī)制是一種基于Paxos算法的分布式選舉算法，用于在ZooKeeper集群中選擇一臺(tái)Leader服務(wù)器。Zookeeper使用了以下幾個(gè)步驟：選舉觸發(fā)：當(dāng)集群中的Leader節(jié)點(diǎn)宕機(jī)或者出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)等情況時(shí)，會(huì)觸發(fā)新一輪的選舉過程。

Zookeeper和Eureka的區(qū)別都有哪些？

Zookeeper和Eureka都是分布式系統(tǒng)中常用的服務(wù)發(fā)現(xiàn)和注冊(cè)組件，它們的主要區(qū)別如下：數(shù)據(jù)一致性：Zookeeper是一個(gè)高度可靠的分布式數(shù)據(jù)一致性解決方案，能夠保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性；而Eureka則是一個(gè)基于AP(可用性和分區(qū)容錯(cuò)性)設(shè)計(jì)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)組件，可以在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的情況下保證可用性。

hbase三種查詢方式是什么

在HBase中，常用的三種查詢方式分別是Scan、Get和Filter，具體介紹如下：1.Scan：Scan是HBase中一種全表掃描的方式，可以掃描指定表的全部或部分?jǐn)?shù)據(jù)，并按照一定的條件進(jìn)行過濾和排序。Scan支持多種過濾器，包括RowFilter、QualifierFilter、ValueFilter等，可以通過這些過濾器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精確過濾和匹配。

大數(shù)據(jù)開發(fā)：Flink on Yarn原理

這個(gè)Container通過Application Master啟動(dòng)進(jìn)程，Application Master里面運(yùn)行的是Flink程序，即Flink-Yarn ResourceManager和JobManager。

大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)：Java基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型

在Java基礎(chǔ)入門學(xué)習(xí)階段，Java基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型無疑是基礎(chǔ)當(dāng)中的重點(diǎn)，掌握基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型，對(duì)于后續(xù)去理解和掌握更深入的理論，是有緊密的關(guān)聯(lián)性的。今天的大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，我們就來講講，Java八種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型。

大數(shù)據(jù)開發(fā)：基于Hadoop的數(shù)倉設(shè)計(jì)

企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，Hadoop至今仍然占據(jù)重要的地位，而基于Hadoop去進(jìn)行數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，是非常關(guān)鍵且重要的一步，在實(shí)際工作當(dāng)中，往往需要有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)工程師或者架構(gòu)師去完成。今天我們就來講講，基于Hadoop的數(shù)倉設(shè)計(jì)。

Kafka工作原理入門

Kafka在大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)當(dāng)中，以作為消息系統(tǒng)而聞名，面對(duì)活躍的流式數(shù)據(jù)，提供高吞吐量的服務(wù)，在實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景下，可以說是一大利器，國(guó)內(nèi)外大廠都有應(yīng)用。今天的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)分享，我們就主要來講講Kafka框架的工作原理。

Java大數(shù)據(jù)開發(fā)：Java基礎(chǔ)類庫和API

作為大數(shù)據(jù)重要基礎(chǔ)的Java語言，在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)當(dāng)中的重要性還是非常高的。Java作為一門有著悠久歷史的語言，想要學(xué)好還是有很多可參考借鑒的學(xué)習(xí)思路的。今天的Java大數(shù)據(jù)開發(fā)分享，我們主要來講講Java基礎(chǔ)類庫和API。

Apache Kafka分布式流式系統(tǒng)

通過Kafka提供的API可以處理同一消費(fèi)者組中多個(gè)消費(fèi)者之間的分區(qū)平衡以及消費(fèi)者當(dāng)前分區(qū)偏移的存儲(chǔ)。值得特別注意的是，Kafka是按照預(yù)先配置好的時(shí)間保留分區(qū)中的消息，而不是根據(jù)消費(fèi)者是否消費(fèi)了這些消息。

大數(shù)據(jù)開發(fā)：分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)簡(jiǎn)介

在分布式存儲(chǔ)技術(shù)體系當(dāng)中，分布式文件存儲(chǔ)是其中的分類之一，也是大數(shù)據(jù)架構(gòu)當(dāng)中常常用到的。得益于Hadoop的高人氣，Hadoop原生的HDFS分布式文件系統(tǒng)，也廣泛為人所知。但是分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，并非只有HDFS。今天的大數(shù)據(jù)開發(fā)分享，我們就主要來講講常見的分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。

MapReduce排序問題

Hadoop MapReduce，作為分布式計(jì)算的第一代引擎，其經(jīng)典的地位是不容動(dòng)搖的，而越是經(jīng)典越是有代表性的東西，也就越需要去深入理解其中的原理和運(yùn)行機(jī)制。今天的大數(shù)據(jù)開發(fā)分享，我們主要來講講MapReduce排序問題。

數(shù)據(jù)倉庫建模方法與模型

大數(shù)據(jù)平臺(tái)當(dāng)中的數(shù)據(jù)倉庫，往往需要通過建模來更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，這其中涉及到性能、成本、效率、質(zhì)量等多方面的綜合考量，對(duì)于工程師來說，也需要細(xì)細(xì)規(guī)劃。今天的大數(shù)據(jù)開發(fā)分享，我們主要來講講數(shù)據(jù)倉庫建模方法與模型。

數(shù)據(jù)倉庫建模之范式建模

在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域，提起數(shù)據(jù)建模，范式建模作為一種經(jīng)典的理論，其地位是不容小覷的。Inmon的范式建模理念，在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)倉庫建模當(dāng)中，尤其受到青睞。今天的大數(shù)據(jù)開發(fā)分享，我們就來講講數(shù)據(jù)倉庫建模之范式建模。

Spark的幾種部署方式

作為大數(shù)據(jù)的第二代代表性框架，Spark在大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的地位，不必特意強(qiáng)調(diào)，大家也能看得清楚。Spark在學(xué)習(xí)初期，進(jìn)行部署配置是非常關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，今天的大數(shù)據(jù)開發(fā)分享，我們就主要來講講Spark的幾種部署方式。

Centos常用管理命令

今天給大家?guī)淼氖谴髷?shù)據(jù)開發(fā)-Centos常用管理命令解析，本篇內(nèi)容主要是講的命令。這種基礎(chǔ)性的知識(shí)還是需要記住，這樣才能幫助我們提高工作的效率，以下就是Centos常用管理命令。

數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別是什么？

它一般存放的是行為類數(shù)據(jù)，比如你點(diǎn)擊一次網(wǎng)頁，這些都會(huì)被記錄下來存放在數(shù)據(jù)倉庫中，當(dāng)然個(gè)人信息一般也會(huì)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫同步一份到數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。

“未知”的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分析和可視化有什么影響？好處和壞處是什么？

數(shù)據(jù)分析應(yīng)該建立在數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性與準(zhǔn)確性上面，隱藏了未知數(shù)據(jù)或許可以給工作帶來一些小方便，但是如果數(shù)據(jù)本身是殘缺的，那么分析出來的結(jié)果也是值得懷疑的，畢竟缺少了數(shù)據(jù)的完整性就更別提數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性了，而數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果還可靠嗎?

手寫算法-ip轉(zhuǎn)int

大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經(jīng)過時(shí)間內(nèi)捕獲、整理、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)哲學(xué)包含非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是主要關(guān)注于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

生成所有的括號(hào)對(duì)

大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經(jīng)過時(shí)間內(nèi)捕獲、整理、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)哲學(xué)包含非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是主要關(guān)注于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

手寫算法-求質(zhì)數(shù)

大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經(jīng)過時(shí)間內(nèi)捕獲、整理、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)哲學(xué)包含非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是主要關(guān)注于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

無重復(fù)字符的最長(zhǎng)子串

建立一個(gè)256位大小的整型數(shù)組 freg ，用來建立字符和其出現(xiàn)位置之間的映射。維護(hù)一個(gè)滑動(dòng)窗口，窗口內(nèi)的都是沒有重復(fù)的字符，去盡可能的擴(kuò)大窗口的大小，窗口不停的向右滑動(dòng)。(1)如果當(dāng)前遍歷到的字符從未出現(xiàn)過，那么直接擴(kuò)大右邊界;

大數(shù)據(jù)之蛇形矩陣

我們最終要輸出的是以蛇形擺放之后的字符串再按行串聯(lián)在一起之后的結(jié)果，也就是說每一個(gè)字母擺放的列并不重要，重要的是擺放的行號(hào)。我們可以很容易想到通過數(shù)組維護(hù)每一行當(dāng)中擺放的字母，最后將每一行的結(jié)果串聯(lián)即可。所以問題就只剩下了，我們?nèi)绾沃烂恳粋€(gè)字母應(yīng)該擺放在哪一行?

大數(shù)據(jù)之兩數(shù)相加

大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經(jīng)過時(shí)間內(nèi)捕獲、整理、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)哲學(xué)包含非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是主要關(guān)注于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)的流式計(jì)算Wordcount

使用Kafka對(duì)接SparkStreaming計(jì)算，那么要保證數(shù)據(jù)不丟失，和不重復(fù)的話，要使用直連方式，并且保證一次性語義，手動(dòng)管理Offset即可，那么在實(shí)現(xiàn)過程中，Offset一定不能丟，所以要手動(dòng)管理，然后把它保存到其他存儲(chǔ)位置即可，每次能拿到保存好的Offset就...

大數(shù)據(jù)之最長(zhǎng)回文串

大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經(jīng)過時(shí)間內(nèi)捕獲、整理、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)哲學(xué)包含非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是主要關(guān)注于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

兩兩交換鏈表中的節(jié)點(diǎn)

大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經(jīng)過時(shí)間內(nèi)捕獲、整理、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。大數(shù)據(jù)哲學(xué)包含非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是主要關(guān)注于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)之三數(shù)之和

給定一個(gè)包含 n 個(gè)整數(shù)的數(shù)組 nums，判斷 nums 中是否存在三個(gè)元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ?找出所有滿足條件且不重復(fù)的三元組。

大數(shù)據(jù)Hadoop面試題——Hadoop干什么用的？

在當(dāng)今的數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)扮演著重要的角色，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。而Hadoop作為大數(shù)據(jù)處理的利器，被譽(yù)為大數(shù)據(jù)世界的魔法師。Hadoop究竟干什么用的呢?它能夠幫助我們處理龐大的數(shù)據(jù)，解

大數(shù)據(jù)行業(yè)2年工作經(jīng)驗(yàn)的面試題有哪些？

面試是進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)或者在該行業(yè)發(fā)展的重要一步。對(duì)于有著2年工作經(jīng)驗(yàn)的人來說，面試中的問題會(huì)更加具體和專業(yè)。大數(shù)據(jù)行業(yè)2年工作經(jīng)驗(yàn)的面試題有哪些?讓我們一起來了解大數(shù)據(jù)行業(yè)的面試真題吧!大數(shù)據(jù)行業(yè)2年

大數(shù)據(jù)kafka面試題——kafka和flume的區(qū)別是什么？

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，Kafka和Flume成為了大數(shù)據(jù)處理中常用的工具。在大數(shù)據(jù)相關(guān)的面試中，經(jīng)常會(huì)遇到關(guān)于Kafka和Flume的區(qū)別的問題。本文將揭秘這個(gè)問題的答案，并通過生活實(shí)際和熱點(diǎn)新聞為你

大數(shù)據(jù)部署Kafka面試題解析：實(shí)時(shí)同步Kafka

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，Kafka作為一種高性能的分布式消息隊(duì)列系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)流傳輸。對(duì)于那些準(zhǔn)備參加大數(shù)據(jù)部署Kafka面試的人來說，了解與實(shí)時(shí)同步Kafka相關(guān)的面試題是非常重要的。在

大數(shù)據(jù)部署Kafka面試題：Kafka的部署與管理

Kafka作為一款高性能、可擴(kuò)展性強(qiáng)的分布式消息隊(duì)列系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中。因此，掌握Kafka的部署與管理技巧成為了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要技能。本文提供一些關(guān)于大數(shù)據(jù)部署Ka

大數(shù)據(jù)面試中關(guān)于kafka原理的面試題

大數(shù)據(jù)技術(shù)在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代起著舉足輕重的作用。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，Kafka是一個(gè)備受關(guān)注的分布式消息隊(duì)列系統(tǒng)。因此，關(guān)于Kafka原理的面試題成為大數(shù)據(jù)面試中常見的考點(diǎn)之一。在這篇文章中，我將向你介紹一

揭秘大數(shù)據(jù)面試必考面試題：快速掌握關(guān)鍵知識(shí)！

當(dāng)今，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)行業(yè)出現(xiàn)了越來越多的就業(yè)機(jī)會(huì)。如果你希望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得成功，面試是不可避免的一步。在這篇生動(dòng)有趣的文章中，我們將揭秘大數(shù)據(jù)面試的必考問題，幫助你快速掌握這個(gè)領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)面試題集合：輕松掌握Zookeeper查看集群狀態(tài)技巧！

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的面試中，對(duì)于Zookeeper的理解和使用是一個(gè)重要的考察點(diǎn)。作為一個(gè)分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，Zookeeper在大數(shù)據(jù)集群中發(fā)揮著重要的作用。本文將為您介紹一些生動(dòng)有趣的大數(shù)據(jù)面試題，幫助您輕

大數(shù)據(jù)的五個(gè)V是什么?

卷(Volume)-卷表示卷，即以高速率增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，即以PB為單位的數(shù)據(jù)量，速度(Velocity)–速度是數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度。多樣性(Variety)–多樣性是指不同的數(shù)據(jù)類型，即各種數(shù)據(jù)格式，例如文本，音頻，視頻等。

數(shù)據(jù)及集群管理（三）

缺點(diǎn)是split和compaction會(huì)很頻繁，特別是數(shù)量較多的小Region不同的split，compaction，會(huì)導(dǎo)致集群響應(yīng)時(shí)間波動(dòng)很大，Region數(shù)量太多不僅給管理上帶來麻煩，設(shè)置會(huì)引起一些HBase個(gè)bug。

數(shù)據(jù)及集群管理（二）

通過配置一次拉取較大的數(shù)據(jù)量可以減少客戶端獲取數(shù)據(jù)的時(shí)間，但是他會(huì)占用客戶端的內(nèi)存，有三個(gè)地方可以進(jìn)行配置，在HBase的conf配置文件中進(jìn)行配置hbase.

數(shù)據(jù)及集群管理（一）

默認(rèn)情況下，在創(chuàng)建HBase表的時(shí)候會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)Region分區(qū)，當(dāng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時(shí)候，所有的HBase客戶端都向Region寫數(shù)據(jù)，知道這個(gè)Region足夠大才進(jìn)行切分，一種可以加快批量寫入速度的方法是通過預(yù)先創(chuàng)建一些空的Regions，這樣當(dāng)數(shù)據(jù)寫入HBas...

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班型 大數(shù)據(jù)就業(yè)班 大數(shù)據(jù)好程序員 大數(shù)據(jù)線上班

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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

大數(shù)據(jù)就業(yè)班

零基礎(chǔ)脫產(chǎn)學(xué)習(xí)

  • 吃住學(xué)三位一體沉浸式學(xué)習(xí)

  • 全國(guó)20余城市就近學(xué)習(xí)

  • 老師手把手教學(xué)，全流程陪同

試學(xué)人群：適合非計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)或無任何基礎(chǔ)人群
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

大數(shù)據(jù)好程序員班

有基礎(chǔ)高效學(xué)習(xí)

  • 低成本

  • 高效率

  • 進(jìn)大廠

  • 薪資好

  • 課程精

  • 項(xiàng)目廣

試學(xué)人群：適合計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)或有一定基礎(chǔ)人群
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

大數(shù)據(jù)線上班

零基礎(chǔ)在職學(xué)習(xí)

  • 學(xué)習(xí)工作兩不誤

  • 直播+回放，不擔(dān)心落下課

  • 專職老師隨時(shí)線上指導(dǎo)答疑

試學(xué)人群：適合無法脫產(chǎn)學(xué)習(xí)的在校生或者在職人群

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)師資團(tuán)隊(duì)大數(shù)據(jù)強(qiáng)師云集，大廠技術(shù)專家垂直賦能，帶你踏上成長(zhǎng)高速路

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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)課程大綱 線上預(yù)科 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 第一階段 離線數(shù)倉 第二階段 實(shí)時(shí)倉庫 第三階段 實(shí)踐項(xiàng)目

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  • 掌握能力

    掌握萬能的JavaSE開發(fā)、大數(shù)據(jù)必知必會(huì)的MySQL、Linux和Shell腳本以及基于Springboot的數(shù)據(jù)服務(wù)研發(fā)。

  • 勝任職位

    Java研發(fā)工程師、系統(tǒng)運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)庫工程師。

  • 技術(shù)點(diǎn)

    Java基礎(chǔ)、集合、線程、IO流、面向?qū)ο蟆ySQL DDL｜DML ｜DQL、索引、JDBC、Linux文件系統(tǒng)命令、軟件安裝、Shell腳本編程。

  • 項(xiàng)目

    基于Restful風(fēng)格的數(shù)據(jù)服務(wù)項(xiàng)目、數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目。

  • 掌握能力

    離線數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)倉庫工程師、ETL工程師、數(shù)據(jù)采集工程師、數(shù)據(jù)支持工程師、BI商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)可視化工程師、Hadoop工程師、Spark工程師。

  • 勝任職位

    數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)、離線數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、BI商業(yè)分析

  • 技術(shù)點(diǎn)

    Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、數(shù)倉架構(gòu)、維度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。

  • 項(xiàng)目

    數(shù)據(jù)服務(wù)、大數(shù)據(jù)可視化、企業(yè)級(jí)Hadoop基建項(xiàng)目部署、分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲、基于Spark的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、ETL項(xiàng)目之Hive和SparkSQL、BI商業(yè)分析等。

  • 掌握能力

    掌握流數(shù)據(jù)接入、基于Flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)、流批一體數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、數(shù)據(jù)湖開發(fā)、實(shí)時(shí)ETL、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和京東實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)。

  • 勝任職位

    實(shí)時(shí)工程師、Flink工程師、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫工程師、實(shí)時(shí)ETL工程師、Spark工程師

  • 技術(shù)點(diǎn)

    Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

  • 項(xiàng)目

    實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖、大數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)。

  • 掌握能力

    掌握企業(yè)項(xiàng)目開發(fā)流程、用戶畫像開發(fā)、企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、基于生產(chǎn)環(huán)境項(xiàng)目部署和京東項(xiàng)目性能調(diào)優(yōu)。

  • 勝任職位

    數(shù)據(jù)服務(wù)工程師、離線數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)工程師、BI商業(yè)分析師、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫工程師、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)工程師、ETL工程師、數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)治理工程師、高級(jí)數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、推薦工程、數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師

  • 技術(shù)點(diǎn)

    數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控平臺(tái)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫、用戶畫像、推薦系統(tǒng)、基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫、元數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目庫京東物流PB級(jí)項(xiàng)目1:1引進(jìn)課堂，大廠案例沉浸式學(xué)習(xí)，實(shí)地項(xiàng)目授課

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  • 多學(xué)科協(xié)作

    覆蓋前端、中臺(tái)、后臺(tái)全流程
    提升高難度大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力

  • 跨平臺(tái)實(shí)施

    目交叉融合PC端、移動(dòng)端、
    智能終端，各平臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)

  • 真場(chǎng)景實(shí)操

    還原企業(yè)真實(shí)開發(fā)場(chǎng)景
    職場(chǎng)過渡無壓力

  • 全流程參與

    覆蓋企業(yè)項(xiàng)目開發(fā)全流程
    從立項(xiàng)到部署上線全鏈路參與

  • 高標(biāo)準(zhǔn)驗(yàn)收

    超高驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，確保項(xiàng)目
    無BUG，流暢運(yùn)行

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

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  • 社區(qū)服務(wù)

  • 通信服務(wù)

  • 工業(yè)

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    • 大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班 大數(shù)據(jù)開班盛況 這個(gè)時(shí)代在悄悄犒賞努力學(xué)習(xí)的人，在千鋒遇見更好的自己

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    大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

    大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班 大數(shù)據(jù)原創(chuàng)叢書國(guó)內(nèi)高校與IT技術(shù)專家共同編著，帶你從0學(xué)開發(fā)

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    書籍評(píng)價(jià)
    • 書籍內(nèi)容緊跟前沿技術(shù)
    • 出版社年銷售量排名前3
    • 回購(gòu)用戶逐年倍增
    • 前端類目精品暢銷書籍
    • 強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手
    • 受益匪淺的一套叢書
    • 成長(zhǎng)的捷徑
    • 精品、系列、新穎、實(shí)戰(zhàn)
    大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

    Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

    作者：千鋒高教產(chǎn)品研發(fā)部 出版社：人民郵電出版社

    本書為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要，致力于打造適合高等院校相關(guān)專業(yè)學(xué)生、Java開發(fā)者或?qū)Υ髷?shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人士入門的教材。本書簡(jiǎn)化了理論知識(shí)的講解，重點(diǎn)講解實(shí)際工作中涉及的相關(guān)操作。本書包含9個(gè)章節(jié)，涵蓋了Linux基礎(chǔ)、HDFS、Yarn、MapReduce…

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    Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

    作者：千鋒高教產(chǎn)品研發(fā)部 出版社：人民郵電出版社

    本書首先從技術(shù)層面講解了Spark的機(jī)制、生態(tài)系統(tǒng)與開發(fā)相關(guān)的內(nèi)容；然后從應(yīng)用角度講解了日志分析、推薦系統(tǒng)、情感分析、協(xié)同過濾、搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)分析、新聞數(shù)據(jù)分析等多個(gè)常見的大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析。在每個(gè)場(chǎng)景中，首先對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行抽象與概括…

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    大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)就業(yè)服務(wù)多維就業(yè)服務(wù)體系，學(xué)員畢業(yè)變身大廠offer收割機(jī)，就業(yè)實(shí)力全線碾壓

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    大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班 千鋒教育大數(shù)據(jù)培訓(xùn)優(yōu)勢(shì)千鋒與京東物流合作共建課程，專注培養(yǎng)實(shí)戰(zhàn)型大數(shù)據(jù)架構(gòu)師

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    每年數(shù)千萬研發(fā)專項(xiàng)資金

    持續(xù)引進(jìn)大廠技術(shù)大牛，專研企業(yè)課程

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    大廠實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景與產(chǎn)業(yè)案例

    京東物流PB級(jí)項(xiàng)目1:1引進(jìn)課堂

    了解大廠項(xiàng)目

    京東物流合作共建課程

    與名企聯(lián)合共建，共研前瞻課程

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    掌握大廠一線剛需技術(shù)點(diǎn)

    掌握數(shù)據(jù)采、傳、存、算、用技術(shù)

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    高起點(diǎn)職業(yè)路徑

    定位P5-P7級(jí)數(shù)據(jù)開發(fā)工程師培養(yǎng)

    測(cè)測(cè)你的職業(yè)路徑

    京東物流大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)習(xí)證明

    大廠蓋章高含金量證明，為未來職場(chǎng)鋪路

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    名企大牛傾囊相授

    BAT/TMD T8+ 架構(gòu)師共同把控技術(shù)教研

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    20余城市同步開課

    相同的課程，同樣的學(xué)科管理模式

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    年培養(yǎng)20000余名技術(shù)人才

    幫助迷茫學(xué)生，實(shí)現(xiàn)職業(yè)夢(mèng)想

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    *以上數(shù)據(jù)來源于千鋒內(nèi)部統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截止時(shí)間：2022年5月27日

    大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班 千鋒校區(qū)地址千鋒大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)布局全國(guó)20余城市，不同學(xué)習(xí)城市，同樣的授課品質(zhì)

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    北京 深圳 上海 廣州 鄭州 大連 武漢 成都 西安 杭州 青島 重慶 長(zhǎng)沙 哈爾濱 南京 太原 沈陽 合肥 貴陽 濟(jì)南 南昌
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    北京總部地址：北京市海淀區(qū)寶盛北里西區(qū)28號(hào)樓智誠(chéng)科創(chuàng)大廈四層

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    深圳校區(qū)地址：廣東省深圳市寶安大道5010號(hào)西部硅谷B座C區(qū)1層千鋒教育

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    上海校區(qū)地址：上海市寶山區(qū)同濟(jì)支路199號(hào)智慧七立方3號(hào)樓3樓

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    大連校區(qū)地址：遼寧省大連市甘井子區(qū)凌水街道愛賢街10號(hào)大連設(shè)計(jì)城901

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    武漢校區(qū)地址：湖北省武漢市江夏區(qū)東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)高新大道815號(hào)光谷國(guó)際人才港B塔9樓千鋒教育

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    成都校區(qū)地址：四川省成都市高新區(qū)肖家河沿河街138號(hào)肖家河大廈3樓

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    青島校區(qū)地址：山東省青島市市北區(qū)龍城路31號(hào)卓越世紀(jì)中心4號(hào)樓509室千鋒青島

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    重慶校區(qū)地址：重慶市九龍坡區(qū)石橋鋪科園一路3號(hào)渝高大廈9樓

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    南京校區(qū)地址：江蘇省南京市建鄴區(qū)應(yīng)天大街780號(hào)弘輝產(chǎn)業(yè)園1棟2層千鋒教育

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    太原校區(qū)地址：山西省太原市小店區(qū)長(zhǎng)治路230號(hào)能源互聯(lián)網(wǎng)大廈6層

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    沈陽校區(qū)地址：遼寧省沈陽市渾南區(qū)世紀(jì)路19號(hào)東大自動(dòng)化大廈千鋒互聯(lián)基地

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    合肥校區(qū)地址：安徽省合肥市包河區(qū)徽州大道396號(hào)東方廣場(chǎng)B座12A

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    貴陽校區(qū)地址：貴州省貴陽市云巖區(qū)黔靈東路街道延安東路37號(hào)（物資大廈老樓）九樓

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    濟(jì)南校區(qū)地址：山東省濟(jì)南市歷下區(qū)歷山路36號(hào)利寶產(chǎn)業(yè)大廈3樓302（齊魯師范學(xué)院老校區(qū)院內(nèi)）

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    南昌校區(qū)地址：江西省南昌市青山湖區(qū)火炬四路111號(hào)天騰大廈A座6樓

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