廖雪峰大数据团队研发的"开车宝典"再次曝光手慢删

2020-12-02 11:28 Python知识圈

目前,国内外最火的莫过于大数据了,而国内的大数据应用多集中在互联网领域,有超过56%的企业在筹备发展大数据研究,“未来5年,94%的公司会需要数据科学家。


数据科学家主要通过数据的价值挖掘,为企业提供更精准的决策依据。在电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业当中大数据工程师已经在创造价值了。


《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,人才稀缺,但是稀缺的背后要求也不低。大数据工程师需要统计学、应用数学相关的能力背景,并且需要设计数据模型和算法。


而且还要:


1、熟悉Linux开发环境,熟悉Shell命令

2、熟悉Java、python、scala语言(至少一种)

3、具备较丰富的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据处理项目经验。


那么,如何才能掌握数据科学家的能力?今天给大家推荐一个 免费 福利——廖雪峰最新研磨的实战宝典如何将大数据开发做到优秀首次开放!内容出自开课吧 vip 课程“大数据高级开发实战班”,为帮助大家在职场上走得更加顺畅,现决定将这套价值 788元 的体系化学习宝典免费送给粉丝朋友。


如果你是刚转行大数据不久的Java、PHP等程序员或入行新人,这套学习宝典能帮你迅速摆脱工作困扰,巩固掌握优秀工程师的必会技能:


  • 缺乏工作经验,想短时期内接触学习大数据开发项目;
  • 接触不到核心技术不懂层源码不会搭建系统架构,提升太难
  • 业务逻辑欠缺,想丰富实战经验,进大厂冲击高薪。



一、高薪大数据工程师必备——实战项目经验


本部分选取当下各企业应用最广的项目,基于大厂脱敏数据,以 Spark 为主要核心框架,覆盖Kafka、Hbase 及 Hadoop 等大数据生态技术,理论与实际业务场景相结合,帮你 360 度探索大数据在出行领域的技术落地,了解大数据架构的设计奥秘,增加简历含金量

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大数据背景下的智慧出行


通过学习,可帮你了解大数据背景下的出行业务,熟知大数据技术点的使用以及出行方面的业务逻辑。

项目可视化展示


1、智慧出行项目概况及车辆轨迹数据处理

技术关键词:

Flume、Kafka、SparkStreaming、Hbase、Redis、SpringBoot 等

主要内容:

  • 智慧出行大数据项目概述;

  • 项目需求及架构选型;

  • 开发项目模块构建;

  • 数据回放功能的实现;

  • 轨迹监控模块的开发。

斩获技能:

掌握 SparkStreaming 消费 Kafka 自主维护 Offset 的方式。


2、看大数据如何帮你抉择最合适的上车地点

技术关键词:

SparkCore 、SparkSQL、Hbase 、Phoenix 、SpringBoot

主要内容:

  • 虚拟车站的概念详情;

  • 虚拟车站的计算方式;

  • 使用代码实现虚拟车站的计算统计。

斩获技能:

  • 熟知常见的地图属性;

  • 掌握虚拟车站的计算方式;

  • 掌握API的使用等。


3、智慧出行项目展示及应用 + 大数据技术答疑

技术关键词:

Maxwell、Mysql、SparkStreaming、 Kafka、SparkSQL等

主要内容:

  • 智慧出行的其他功能模块开发;

  • Spark任务的监控以及任务的调优;

  • 业务数据库实时同步功能实现。

斩获技能:

  • 有一定的架构认知能力;

  • 掌握常见的大数据技术架构;

  • 能熟练驾驭使用其他大数据框架等。

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二、优秀大数据工程师必会——扎实技能储备


本部分对 Spark、Hadoop 等主流框架做了专项讲解,可帮大家快速查漏补缺,巩固各技术要点,更好地匹配企业业务需求。这些都是高薪工程师必知必会技能,对你日后的职业规划,无论进阶提升或是进大厂都会有不小的帮助。

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1、基于 Spark 源码自定义数据源开发

  • 如何解决 HBase 热点问题

  • 如何基于源码自定义开发 HBase 的数据源

  • 如何在数据源处进行列剪枝和谓词下推


2、Hadoop 分布式文件系统之 HDFS 架构

  • HDFS 是如何实现有状态的高可用架构

  • HDFS 是如何从架构上解决内存受限问题

  • 深入理解 HDFS 的架构演变

  • 揭秘 HDFS 如何能支撑亿级流量


3、实时计算技术之 SparkStreaming

  • Spark Streaming 应用场景、原理分析

  • Spark Streaming 集成 Kafka 讲解

  • Spark Streaming 如何实现 Exactly-Once 语义

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适合谁学?

1. 拥有 0~1 年的工作经验,想转行大数据方向;
2. 有 1 年以上工作经验,从事搜索引擎、推荐系统、大数据开发、云计算等相关工作;
3. 在 Spark、Flume、Hbase、Kafka 等框架底层源码理解欠缺,想要在实际项目开发中提高系统性能的开发人员。

限时福利

1. 训练营原价 ¥788,本公众号粉丝限时 5 天 免费 (仅限前200名)
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本文章转载自公众号:PythonCircle

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