大数据开发六大核心模块详解
在数字化转型浪潮中，大数据开发工程师已成为炙手可热的技术岗位。本培训课程深度整合企业实际需求，通过理论+实战的教学模式，系统培养学员从环境搭建到集群部署的全栈开发能力。
| 技术模块 | 核心内容 | 实战项目 |
|---|---|---|
| Linux系统 | 服务器配置/Shell脚本/Vim编辑器 | 自动化部署脚本编写 |
| Java开发 | 多线程编程/集合框架/Io流操作 | 分布式文件系统开发 |
| Storm实战 | 拓扑结构/Zookeeper协调/HBase集成 | 实时日志分析系统 |
Spark与Hadoop生态对比
Spark以其内存计算特性在迭代计算场景表现优异，Hadoop则擅长海量数据批处理。课程通过电商用户行为分析项目，让学员掌握两种框架的混合部署方案：
- Spark SQL处理实时查询
- MapReduce完成离线计算
- HDFS实现分布式存储
全栈开发能力培养路径
从数据库设计到前端展示，课程设置完整开发链路实践：
- MySQL关系型数据建模
- HBase非结构化数据存储
- ECharts数据可视化呈现
通过医疗大数据分析项目，学员将完整经历数据采集→清洗→分析→展示的全流程开发。
课程特色与教学保障
| 项目驱动教学 | 包含5个行业级实战项目 |
| 师资团队 | BAT架构师+一线开发经理 |
| 设备支持 | 专属云计算实验环境 |
