以企业需求为导向，深刻的掌握大数据常用的核心技术和开发应用，同时可以满足企业对中、高端大数据人才的需求。除了包含常用的Hadoop、Hive、HBase、ELK、Sqoop、 Flume、Kafka、Spark 等技术和项目，
$ Z/ `. N8 y1 v" q( }还新增了目前互联网比较流行的Flink、Druid、 Kylin等技术和项目，同时引入了机器学习和深度学习Spark MLlib和Tensorflow等技术和项目实战。0 E4 A3 a; R7 {2 w2 d
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第1阶段 大数据入门和语言
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第2阶段 大数据环境搭建和云平台4 Q: i- N9 N* a
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| - 快速掌握CDH9 c$ m( ~9 J9 K3 m
| - 大规模集群千亿数据量数仓指标实战开发测试
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| - 基于AWS云平台实现云上数仓开发
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| - 企业级消息队列Kafka) \- O* ]3 r; @5 s! L4 S& b8 {
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& v1 h$ `1 L- T6 ~第3阶段 分布式数据存储- 基于AWS云平台实现云上数仓开发
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| - 企业级消息队列Kafka
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| - Spark 分布式内存计算框架3 U7 c1 T5 }5 g$ z+ {6 \2 L# }
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第4阶段 大数据必会框架技术- ElasticStack技术栈
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| - flink1.12入门到精通( ]7 B1 }+ F n; `% I3 p1 C
| - Hadoop集成Kerberos安全技术" i9 X+ b4 |0 i4 [
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第5阶段 大数据生态圈工具- Apache Hue 大数据可视化终端. x+ c4 T: G, F! ]1 o. N
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第6阶段 大数据高薪项目实战$ Q- x8 N! i3 A
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