NOSQL课程,noSQL课程名称

你觉得数据库这个课怎么样？

普通。就是学习数据库的操作而已。读取,编辑,删除这三种操作逻辑。只要记忆力好,把那几种命令语句背下来,基本的操作就没问题。这对今后的其他课程尤其是编程是有帮助的,因为有些软件会设计到数据库的读写操作。尤其是一些网站,肯定会连接数据库。不会数据库操作,就没办法制作动态网站。

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云计算需要学习哪些课程？

云计算首先需要的是学习它的系统基础。主要包括了Linux系统管理、数据库管理、KVM管理和云计算环境的建立

零基础大数据培训课程有哪些？

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

以道大数据课程体系都讲什么

大数据技术在如今应用非常广泛，许多想入行学习大数据培训的童鞋不知从何学起，从哪儿开始学首先要根据你的基本情况而定，如果你是零基础的也不需要担心，先从基础开始学起就好了，接下来学习基础java开始、数据结构、关系型数据库、linux系统操作，夯实基础之后，再进入大数据的学习，例如：hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算的学习，以道教育大数据课程体系可以如下：

第一阶段 WEB 开发基础

HTML基础

1、Html基本介绍

2、HTML语法规范

3、基本标签介绍

4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse

5、HTML元素和属性

6、基本的HTML元素

6.1 标题

6.2 段落

6.3 样式和style属性

6.3 链接 a

6.4 图像 img

6.5 表格 table

6.6 列表 ul/ol/dl

7、 HTML注释

8、表单介绍

9、Table标签

10、DIV布局介绍

11、HTML列表详解

HTML布局和Bootstrap

1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)

2、使用div实现网页布局

3、响应式WEB设计（Responsive Web Design）

4、使用bootstrap实现响应式布局

HTML表单元素

1、HTML表单 form

2、HTML表单元素

3、 HTML input的类型 type

4、 Html input的属性

CSS基础

1、CSS简介及基本语法

2、在HTML文档中使用CSS

3、CSS样式

4、CSS选择器

5、盒子模型

6、布局及定位

CSS高级/CSS3

1、尺寸和对齐

2、分类（clear/cursor/display/float/position/visibility）

3、导航栏

4、图片库

5、图片透明

6、媒介类型 @media

7、CSS3

8、CSS3动画效果

JavaScript基础

1、JavaScript简介

2、基本语法规则

3、在HTML文档中使用JS

4、JS变量

5、JS数据类型

6、JS函数

7、JS运算符

8、流程控制

9、JS错误和调试

JavaScript对象和作用域

1、数字 Number

2、字符串String

3、日期 Date

4、数组

5、数学 Math

6、DOM对象和事件

7、BOM对象

8、Window对象

9、作用域和作用域链

10、JSON

Javascript库

1、Jquery

2、Prototype

3、Ext Js

Jquery

1、Jquery基本语法

2、Jquery选择器

3、Jquery事件

4、Jquery选择器

5、Jquery效果和动画

6、使用Jquery操作HTML和DOM

7、Jquery遍历

8、Jquery封装函数

9、Jquery案例

表单验证和Jquery Validate

1、用Js对HTML表单进行验证

2、Jquery Validata基本用法

3、默认校验规则和提示信息

4、debug和ignore

5、更改错误信息显示位置和样式

6、全部校验通过后的执行函数

7、修改验证触发方式

8、异步验证

9、自定义校验方法

10、radio 和 checkbox、select 的验证

Java基础

1、关于Java

2、Java运行机制

3、第一个Java程序，注释

4、Javac,Java,Javadoc等命令

5、标识符与关键字

6、变量的声明，初始化与应用

7、变量的作用域

8、变量重名

9、基本数据类型

10、类型转换与类型提升

11、各种数据类型使用细节

12、转义序列

13、各种运算符的使用

流程控制

1、选择控制语句if-else

2、选择控制语句switch-case

3、循环控制语句while

4、循环控制语句do-while

5、循环控制语句for与增强型for

6、break，continue，return

7、循环标签

8、数组的声明与初始化

9、数组内存空间分配

10、栈与堆内存

11、二维（多维）数组

12、Arrays类的相关方法

13、main方法命令行参数

面向对象

1、面向对象的基本思想

2、类与对象

3、成员变量与默认值

4、方法的声明，调用

5、参数传递和内存图

6、方法重载的概念

7、调用原则与重载的优势

8、构造器声明与默认构造器

9、构造器重载

10、this关键字的使用

11、this调用构造器原则

12、实例变量初始化方式

13、可变参数方法

访问权限控制

1、包 package和库

2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限

3、类的访问权限

4、抽象类和抽象方法

5、接口和实现

6、解耦

7、Java的多重继承

8、通过继承来扩展接口

错误和异常处理

1、概念：错误和异常

2、基本异常

3、捕获异常 catch

4、创建自定义异常

5、捕获所有异常

6、Java标准异常

7、使用finally进行清理

8、异常的限制

9、构造器

10、异常匹配

11、异常使用指南

数据库基础（MySQL）

数据库基础（MySQL）

JDBC

1、Jdbc基本概念

2、使用Jdbc连接数据库

3、使用Jdbc进行crud操作

4、使用Jdbc进行多表操作

5、Jdbc驱动类型

6、Jdbc异常和批量处理

7、Jdbc储存过程

Servlet和JSP

1、Servlet简介

2、Request对象

3、Response对象

4、转发和重定向

5、使用Servlet完成Crud

6、Session和Coolie简介

7、ServletContext和Jsp

8、El和Jstl的使用

Ajax

1、什么是Ajax

2、XMLHttpRequest对象（XHR）

3、XHR请求

4、XHR响应

5、readystate/onreadystatechange

6、Jquery Ajax

7、JSON

8、案例：对用户名是否可用进行服务器端校验

综合案例

1、项目开发一般流程介绍

2、模块化和分层

3、DButils

4、QueryRunner

5、ResultSetHandle

6、案例：用户登录/注册，从前端到后端

第二阶段 Java SE

访问权限和继承

1、包的声明与使用

2、import与import static

3、访问权限修饰符

4、类的封装性

5、static（静态成员变量）

6、final（修饰变量，方法）

7、静态成员变量初始化方式

8、类的继承与成员继承

9、super的使用

10、调用父类构造器

11、方法的重写与变量隐藏

12、继承实现多态和类型转换

13、instanceof

抽象类与接口

1、抽象类

2、抽象方法

3、继承抽象类

4、抽象类与多态

5、接口的成员

6、静态方法与默认方法

7、静态成员类

8、实例成员类

9、局部类

10、匿名类

11、eclipse的使用与调试

12、内部类对外围类的访问关系

13、内部类的命名

Lambda表达式与常用类

1、函数式接口

2、Lambda表达式概念

3、Lambda表达式应用场合

4、使用案例

5、方法引用

6、枚举类型（编译器的处理）

7、包装类型（自动拆箱与封箱）

8、String方法

9、常量池机制

10、String讲解

11、StringBuilder讲解

12、Math，Date使用

13、Calendars使用

异常处理与泛型

1、异常分类

2、try-catch-finally

3、try-with-resources

4、多重捕获multi-catch

5、throw与throws

6、自定义异常和优势

7、泛型背景与优势

8、参数化类型与原生类型

9、类型推断

10、参数化类型与数组的差异

11、类型通配符

12、自定义泛型类和类型擦出

13、泛型方法重载与重写

集合

1 、常用数据结构

2 、Collection接口

3 、List与Set接口

4 、SortedSet与NavigableSet

5 、相关接口的实现类

6 、Comparable与Comparator

7、Queue接口

8 、Deque接口

9 、Map接口

10、NavigableMap

11、相关接口的实现类

12、流操作（聚合操作）

13、Collections类的使用

I/O流与反射

1 、File类的使用

2 、字节流

3 、字符流

4 、缓存流

5 、转换流

6 、数据流

7、对象流

8、类加载，链接与初始化

9 、ClassLoader的使用

10、Class类的使用

11、通过反射调用构造器

12、安全管理器

网络编程模型与多线程

1、进程与线程

2、创建线程的方式

3、线程的相关方法

4、线程同步

5、线程死锁

6、线程协作操作

7、计算机网络（IP与端口）

8、TCP协议与UDP协议

9、URL的相关方法

10、访问网络资源

11、TCP协议通讯

12、UDP协议通讯

13、广播

SSM-Spring

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

SSM-Spring.IOC

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

SSM-Spring.AOP

1.Spring/Spring MVC

2.创建Spring MVC项目

3.Spring MVC执行流程和参数

SSM-Spring.Mybatis

1.MyBatis简介

2.MyBatis配置文件

3.用MyBatis完成CRUD

4.ResultMap的使用

5.MyBatis关联查询

6.动态SQL

7.MyBatis缓冲

8.MyBatis-Generator

Socket编程

1.网络通信和协议

2.关于Socket

3.Java Socket

4.Socket类型

5.Socket函数

6.WebSocket

7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax

IO/异步

window对象

全局作用域

窗口关系及框架

窗口位置和大小

打开窗口

间歇调用和超时调用（灵活运用）

系统对话框

location对象

navigator对象

screen对象

history对象

NIO/AIO

1.网络编程模型

2.BIO/NIO/AIO

3.同步阻塞

4.同步非阻塞

5.异步阻塞

6.异步非阻塞

7.NIO与AIO基本操作

8.高性能IO设计模式

第三阶段 Java 主流框架

MyBatis

1.mybatis框架原理分析

2.mybatis框架入门程序编写

3.mybatis和hibernate的本质区别和应用场景

4.mybatis开发dao方法

5.SqlMapConfig配置文件讲解

6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现

7.输出映射-resultType、resultMap

8.动态sql

9.订单商品数据模型分析

10.高级映射的使用

11.查询缓存之一级缓存、二级缓存

12.mybatis与spring整合

13. mybatis逆向工程自动生成代码

Spring/Spring MVC

1. springmvc架构介绍

2. springmvc入门程序

3. spring与mybatis整合

4. springmvc注解开发—商品修改功能分析

5. springmvc注解开发—RequestMapping注解

6. springmvc注解开发—Controller方法返回值

7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析

8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解

9. springmvc与struts2的区别

10. springmvc异常处理

11. springmvc上传图片

12. springmvc实现json交互

13. springmvc对RESTful支持

14. springmvc拦截器

第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQL

SQL基础

1.SQL及主流产品

2.MySQL的下载与安装（sinux/windows）

3.MySql的基本配置/配置文件

4.基本的SQL操作 DDL

5.基本的SQL操作 DML

6.基本的SQL操作 DCL

7.MySQL客户端工具

8.MySQL帮助文档

MySQL数据类型和运算符

1 数值类型

2 日期时间类型

3 字符串类型

4 CHAR 和 VARCHAR 类型

5 BINARY 和 VARBINARY 类型

6 ENUM 类型

7 SET 类型

8 算术运算符

9 比较运算符

10 逻辑运算符

11 位运算

12 运算符的优先级

MySQL函数

1 字符串函数

2 数值函数

3 日期和时间函数

4 流程函数

5 其他常用函数

MySQL存储引擎

1.MySQL支持的存储引擎及其特性

2.MyISAM

3.InnoDB

4.选择合适的存储引擎

选择合适的数据类型

1 CHAR 与 VARCHAR

2 TEXT 与 BLOB

3 浮点数与定点数

4 日期类型选择

字符集

1 字符集概述

2 Unicode字符集

3 汉字及一些常见字符集

4 选择合适的字符集

5 MySQL 支持的字符集

6 MySQL 字符集的设置 .

索引的设计和使用

1.什么是索引

2.索引的类型

3.索引的数据结构 BTree B+Tree Hash

4.索引的存储

5.MySQL索引

6.查看索引的使用情况

7.索引设计原则

视图/存储过程/函数/触发器

1. 什么是视图

2. 视图操作

3. 什么是存储过程

4. 存储过程操作

5. 什么是函数

6. 函数的相关操作

7. 触发器

事务控制/锁

1. 什么是事务

2. 事务控制

3. 分布式事务

4. 锁/表锁/行锁

5. InnoDB 行锁争用

6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法7

7 InnoDB 行锁实现方式7

8 间隙锁（Next-Key 锁）

9 恢复和复制的需要，对 InnoDB 锁机制的影响

10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异

11 表锁

12 死锁

SQL Mode和安全问题

1. 关于SQL Mode

2. MySQL中的SQL Mode

3. SQL Mode和迁移

4. SQL 注入

5. 开发过程中如何避免SQL注入

SQL优化

1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率

2. 定位执行效率较低的 SQL 语句

3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划

4. 确定问题并采取相应的优化措施

5. 索引问题

6.定期分析表和检查表

7.定期优化表

8.常用 SQL 的优化

MySQL数据库对象优化

1. 优化表的数据类型

2 散列化

3 逆规范化

4 使用中间表提高统计查询速度

5. 影响MySQL性能的重要参数

6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响

7. 使用连接池

8. 减少MySQL连接次数

9. MySQL负载均衡

MySQL集群

MySQL管理和维护

MemCache

Redis

在Java项目中使用MemCache和Redis

第五阶段：操作系统/Linux、云架构

Linux安装与配置

1、安装Linux至硬盘

2、获取信息和搜索应用程序

3、进阶：修复受损的Grub

4、关于超级用户root

5、依赖发行版本的系统管理工具

6、关于硬件驱动程序

7、进阶：配置Grub

系统管理与目录管理

1、Shell基本命令

2、使用命令行补全和通配符

3、find命令、locate命令

4、查找特定程序：whereis

5、Linux文件系统的架构

6、移动、复制和删除

7、文件和目录的权限

8、文件类型与输入输出

9、vmware介绍与安装使用

10、网络管理、分区挂载

用户与用户组管理

1、软件包管理

2、磁盘管理

3、高级硬盘管理RAID和LVM

4、进阶：备份你的工作和系统

5、用户与用户组基础

6、管理、查看、切换用户

7、/etc/...文件

8、进程管理

9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等

Shell编程

1、 SHELL变量

2、传递参数

3、数组与运算符

4、SHELL的各类命令

5、SHELL流程控制

6、SHELL函数

7、SHELL输入/输出重定向

8、SHELL文件包含

服务器配置

1、系统引导

2、管理守护进程

3、通过xinetd启动SSH服务

4、配置inetd

5、Tomcat安装与配置

6、MySql安装与配置

7、部署项目到Linux

第六阶段：Hadoop生态系统

Hadoop基础

1、大数据概论

2、 Google与Hadoop模块

3、Hadoop生态系统

4、Hadoop常用项目介绍

5、Hadoop环境安装配置

6、Hadoop安装模式

7、Hadoop配置文件

HDFS分布式文件系统

1、认识HDFS及其HDFS架构

2、Hadoop的RPC机制

3、HDFS的HA机制

4、HDFS的Federation机制

5、 Hadoop文件系统的访问

6、JavaAPI接口与维护HDFS

7、HDFS权限管理

8、hadoop伪分布式

Hadoop文件I/O详解

1、Hadoop文件的数据结构

2、 HDFS数据完整性

3、文件序列化

4、Hadoop的Writable类型

5、Hadoop支持的压缩格式

6、Hadoop中编码器和解码器

7、 gzip、LZO和Snappy比较

8、HDFS使用shell+Java API

MapReduce工作原理

1、MapReduce函数式编程概念

2、 MapReduce框架结构

3、MapReduce运行原理

4、Shuffle阶段和Sort阶段

5、任务的执行与作业调度器

6、自定义Hadoop调度器

7、 异步编程模型

8、YARN架构及其工作流程

MapReduce编程

1、WordCount案例分析

2、输入格式与输出格式

3、压缩格式与MapReduce优化

4、辅助类与Streaming接口

5、MapReduce二次排序

6、MapReduce中的Join算法

7、从MySQL读写数据

8、Hadoop系统调优

Hive数据仓库工具

1、Hive工作原理、类型及特点

2、Hive架构及其文件格式

3、Hive操作及Hive复合类型

4、Hive的JOIN详解

5、Hive优化策略

6、Hive内置操作符与函数

7、Hive用户自定义函数接口

8、Hive的权限控制

Hive深入解读

1 、安装部署Sqoop

2、Sqoop数据迁移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解数据库导入

5、导出与事务

6、导出与SequenceFile

7、Azkaban执行工作流

Sqoop与Oozie

1 、安装部署Sqoop

2、Sqoop数据迁移

3、Sqoop使用案例

4、深入了解数据库导入

5、导出与事务

6、导出与SequenceFile

7、Azkaban执行工作流

Zookeeper详解

1、Zookeeper简介

2、Zookeeper的下载和部署

3、Zookeeper的配置与运行

4、Zookeeper的本地模式实例

5、Zookeeper的数据模型

6、Zookeeper命令行操作范例

7、storm在Zookeeper目录结构

NoSQL、HBase

1、HBase的特点

2、HBase访问接口

3、HBase存储结构与格式

4、HBase设计

5、关键算法和流程

6、HBase安装

7、HBase的SHELL操作

8、HBase集群搭建

第七阶段：Spark生态系统

Spark

1.什么是Spark

2.Spark大数据处理框架

3.Spark的特点与应用场景

4.Spark SQL原理和实践

5.Spark Streaming原理和实践

6.GraphX SparkR入门

7.Spark的监控和调优

Spark部署和运行

1.WordCount准备开发环境

2.MapReduce编程接口体系结构

3.MapReduce通信协议

4.导入Hadoop的JAR文件

5.MapReduce代码的实现

6.打包、部署和运行

7.打包成JAR文件

Spark程序开发

1、启动Spark Shell

2、加载text文件

3、RDD操作及其应用

4、RDD缓存

5、构建Eclipse开发环境

6、构建IntelliJ IDEA开发环境

7、创建SparkContext对象

8、编写编译并提交应用程序

Spark编程模型

1、RDD特征与依赖

2、集合（数组）创建RDD

3、存储创建RDD

4、RDD转换 执行 控制操作

5、广播变量

6、累加器

作业执行解析

1、Spark组件

2、RDD视图与DAG图

3、基于Standalone模式的Spark架构

4、基于YARN模式的Spark架构

5、作业事件流和调度分析

6、构建应用程序运行时环境

7、应用程序转换成DAG

Spark SQL与DataFrame

1、Spark SQL架构特性

2、DataFrame和RDD的区别

3、创建操作DataFrame

4、RDD转化为DataFrame

5、加载保存操作与Hive表

6、Parquet文件JSON数据集

7、分布式的SQL Engine

8、性能调优 数据类型

深入Spark Streaming

1、Spark Streaming工作原理

2、DStream编程模型

3、Input DStream

4、DStream转换 状态 输出

5、优化运行时间及内存使用

6、文件输入源

7、基于Receiver的输入源

8、输出操作

Spark MLlib与机器学习

1、机器学习分类级算法

2、Spark MLlib库

3、MLlib数据类型

4、MLlib的算法库与实例

5、ML库主要概念

6、算法库与实例

GraphX与SparkR

1、Spark GraphX架构

2、GraphX编程与常用图算法

3、GraphX应用场景

4、SparkR的工作原理

5、R语言与其他语言的通信

6、SparkR的运行与应用

7、R的DataFrame操作方法

8、SparkR的DataFrame

Scala编程开发

1、Scala语法基础

2、idea工具安装

3、maven工具配置

4、条件结构、循环、高级for循环

5、数组、映射、元组

6、类、样例类、对象、伴生对象

7、高阶函数与函数式编程

Scala进阶

1、 柯里化、闭包

2、模式匹配、偏函数

3、类型参数

4、协变与逆变

5、隐式转换、隐式参数、隐式值

6、Actor机制

7、高级项目案例

Python编程

1、Python编程介绍

2、Python的基本语法

3、Python开发环境搭建

4、Pyhton开发Spark应用程序

第八阶段：Storm生态系统

storm简介与基本知识

1、storm的诞生诞生与成长

2、storm的优势与应用

3、storm基本知识概念和配置

4、序列化与容错机制

5、可靠性机制—保证消息处理

6、storm开发环境与生产环境

7、storm拓扑的并行度

8、storm命令行客户端

Storm拓扑与组件详解

1、流分组和拓扑运行

2、拓扑的常见模式

3、本地模式与stormsub的对比

4、 使用非jvm语言操作storm

5、hook、组件基本接口

6、基本抽象类

7、事务接口

8、组件之间的相互关系

spout详解 与bolt详解

1、spout获取数据的方式

2、常用的spout

3、学习编写spout类

4、bolt概述

5、可靠的与不可靠的bolt

6、复合流与复合anchoring

7、 使用其他语言定义bolt

8、学习编写bolt类

storm安装与集群搭建

1、storm集群安装步骤与准备

2、本地模式storm配置命令

3、配置hosts文件、安装jdk

4、zookeeper集群的搭建

5、部署节点

6、storm集群的搭建

7、zookeeper应用案例

8、Hadoop高可用集群搭建

Kafka

1、Kafka介绍和安装

2、整合Flume

3、Kafka API

4、Kafka底层实现原理

5、Kafka的消息处理机制

6、数据传输的事务定义

7、Kafka的存储策略

Flume

1、Flume介绍和安装

2、Flume Source讲解

3、Flume Channel讲解

4、Flume Sink讲解

5、flume部署种类、流配置

6、单一代理、多代理说明

7、flume selector相关配置

Redis

1、Redis介绍和安装、配置

2、Redis数据类型

3、Redis键、字符串、哈希

4、Redis列表与集合

5、Redis事务和脚本

6、Redis数据备份与恢复

7、Redis的SHELL操作

大数据管理与应用学什么

大学里大数据管理与应用专业学习的课程如下

基础必修课

思想道德修养与法律基础、中国近代史纲要、形势与政策、军事理论、马克思主义基本原理、高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计、数学分析、计算机系统基础、普通物理数学与信息科学概论、大学英语、大学体育、大学物理、微观经济学、宏观经济学、管理学、统计学、程序设计语言等

选修课

人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。

专业课

数据科学导论、程序设计导论、数据库系统概论、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据计算智能、Python程序设计、算法与数据结构、数据库原理与应用、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等

/// 什么是大数据管理与应用？///

（一句话）就是以经济管理和发展为目的，研究互联网大数据的分析和应用，以高效处理纷繁复杂的信息的一门学科

[它主要研究的是]

1、经济管理和现代信息管理的理论知识

2、商务数据分析、商务智能、电子健康

3、大数据金融，数据挖掘、分析与管理

4、量化分析工具和商业应用软件

5、本专业的理论前沿以及发展动态

6、信息大数据相关方针、政策与法规

大数据专业的核心课程是什么？

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；

2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术，

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状，

今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

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