济南大数据培训班

大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用
《大数据标准化白 皮书（2020版）》梳理了国 内外主要国 家、地区大数据领域的发展战略，描述了大数据核心技术和产业应用现状，力图从政策、技术、产业等多个角度，勾画出当前大数据发展的整体脉络。同时结合大数据发展的新态势及热点方向，迭代完善形成了新时期的大数据标准体系，并提出了我国大数据标准化工作建议。

一.JavaSE阶段核心技术点
1.Java基本语法
2.面向对象
3.API
4.Eclipse开发工具的使用
5.集 合的底层原理
6.基本算法
7.jvm参数
8.JDK8的部分特性
9.IO、线程、套接字、反射使用
10.EasyMall项目开发
二.WEb前端及常用框架
1.XML、HTML/CSS
2.JavaScript、Jquery、JDBC、Servlet
3.Tomcat/HTTPCookie/Session
4.JSP/EL表达式/JSTL标签库
5.MVC设计模式/三层架构
6.JavaWeb高级开发技术
7.数据库高级开发技术
8.EasyMall项目开发
三.JavaEE框架
1.Tomcat服务器安装、以及常用配置
2.Servlet基础、Servlet生命周期
3.jsp基本语法、九大内置对象以及常用方法、四个属性范围
4.Filter过滤器、Listener监听器、使用过滤器实现登录权限拦截和字符编码集设置
5.MVC设计模式，完成图书管理系统的添加等功能
6.使用JSON+Ajax技术完成异步交互操作
7.完成网上书城项目：（图书管理+购物车系统）
四.数据库
1.Oracle数据库介绍、安装与卸载、常用命令使用
2.数据库表的约束（主键约束、唯 一约束、非空约束、检查约束、外键约束）
3.数据库常用函数（字符串函数、日期函数、转换函数、数学函数、通用函数、聚合函数）
4.Oracle数库的伪列（rowId、rownum）及其分页、用户、权限、角色
5.PLSQL编程、运算符、基本语法
6.PLSQL中的程序结构：选择结构、循环结构
7.JDBC以及图书管理系统案例
8.使用Properties读取属性文件、c3p0、dbcp、druid数据库连接池
五.Spark生态体
standalone模式资源调度和任务调度原理yarn模式资源调 度和任务调度原理spark术语宽窄依赖sparkstage pipeline计算模式粗粒度与细粒度资源调度推测执行二次排序分组topn spark源码分析广播变量累加器webui master ha sparkshuffle spark文件寻址内存管理shark sparksql谓词下推dataframe操作spark on hive udf udaf开窗函数sparkstreaming原理流失框架对比分析数据流程算子操作窗口操作
六.Flink生态体系
flink架构原理flink实时计算框架无 界数据流有界数据流flinkcheckpoint savepoint flink窗口操作容错检查点flink任务提交算子链flink集群搭建flink ha任务槽flink datastage flink datastream flinksql flink on yarn flink+kafka整合flink广播变量flink累加器flinktime watermark并行设置flink ecp处理
数仓理论基础oltp olap kylin架构原理kylin cube维度爆炸kylin配置事实表维度表星型模型雪花模型星座模型模型rowkey kylin元数据保存kylin jdbc访问hive优化hive处理小文件hive jvm重用数据倾斜处理任务监控预分区spark数据结构优化资源优化并行度优化

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