環評大數據基礎

❶ 學大數據需要什麼條件

作者：加米穀大數據老師
鏈接：https://www.hu.com/question/63581136/answer/1142926675
來源：知乎
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目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：javaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

❷ 生態環境大數據一體化平台能實現什麼功能

生態環境大數據一體化平台是智慧指間以「構建環保物聯網為基礎，以生態大數據應用為靈魂」按照「大平台、大整合、高共享」的集約化思路，打造出技術服務一流的生態環境大數據一體化平台。該平台能實現一企一檔，信息高效管理、環保一張圖，全方位多角度的展示環境問題、環境業務協同化以及監控一體化管理、資源共享化和決策智能化等功能。

❸ 環保大數據互聯時代將到來

環保大數據互聯時代將到來

近年來，互聯網為解決環境問題創造了前提條件。通過互聯網的應用，可以實現環境數據、信息等要素互通共享，從而推動環境問題得到整體有效解決。公眾輿論藉助互聯網將對企業排污形成巨大壓力，督促其有效治污，也將推動環境改善因素由單一政府向全社會延伸。

預計在互聯網的影響下，環保領域將迎來一個大數據互聯時代。

線上線下有效互動

環保物聯網覆蓋范圍將擴大，人人參與的大環境形成

目前，我國已經基本建立起了污染排放監控體系，特別是對於國控、省控、市控重點污染企業。然而，這些數據的真實性、有效性、公開性卻一直受到不同程度的質疑。

隨著信息技術日益完善普及，特別是新《環保法》的實施將為有力打擊環境違法行為提供重要法律支撐，使「線上數據+線下執法」的模式配合大有可為。在推動環境改善驅動因素由單一政府向全社會延伸過程中，環境相關信息及數據的價值將得到顯現。

一方面，預計未來除現有重點污染企業之外，大量「漏網之魚」將逐步納入監測體系並進行全面監控，環保物聯網覆蓋范圍有望顯著擴大。而來自民間的環境信息也將通過移動互聯網等渠道大量涌現，使環境大數據具備堅實基礎。與此同時，實施數據打假及信息公開並為後續執法提供更強支撐。

另一方面，預計未來建設環境監察移動執法系統的機構以及執法人員比例都將大幅增加，從而實現公眾、企業、執法單位從線上到線下的有效互動，形成人人參與的環保大環境。

環境質量得到更多關注

多渠道信息檢驗治污效果，排污企業將改變 「驗收導向」方式

今年以來，無論政府層面還是公眾方面，在總量減排的基礎上，更多提出環境質量的改善。相關指標有望逐步取代單一的污染物減排數字，成為「十三五」以及未來中長期環境規劃的重要導向。

因此，從多渠道獲得的環境質量數據，有望成為檢驗治污工程是否真實有效的關鍵考量。排污企業也將改變傳統「驗收導向」思維方式，更加傾向於選擇具備技術和資金優勢、能夠真正解決問題的環境服務商。

大數據來源有哪些?

環境質量、污染源排放和個人活動信息將通過互聯網互通共享

環境領域將迎來一個大數據互聯時代。若要全面呈現環境問題，尤其需要通過互聯網實現環境數據、信息等要素互通共享，從而推動環境問題得到整體有效解決。具體來看，目前主要存在以下3種與環境相關的數據來源：

第一，環境質量。這是指外部自然環境質量表徵，典型數據信息包括大氣、地表水、水資源、土壤、輻射、聲、氣象等環境質量，通常由政府及有關部門(如環境保護部)公開其製作或獲取的環境信息。

基於已經建立起來的以國控、省控、市控3級為主的環境質量監測網，形成信息公開機制，初步勾勒出了我國整體環境質量狀況。比如，全國城市空氣質量日報/時報(367個城市)、全國主要流域重點斷面水質自動監測周報(145個監測斷面)、全國輻射環境自動監測站空氣吸收劑量率(44個站點)等。

第二，污染源排放。這是造成環境污染的核心原因，具體體現為廢水、廢氣、固廢、放射源等形式，主要包括污染源基本情況、污染源監測、設施運行、總量控制、污染防治、排污費徵收、監察執法、行政處罰、環境應急等環境監管信息。

《全國污染源普查公報》中的排污數據及信息，將是政府監管以及公眾監督的重要前提與基礎。目前，各地正逐步落實環境保護部出台的《關於加強污染源環境監管信息公開工作的通知》等文件。以北京市為例，雖然已按季度發布國控企業污染源監督性監測情況，而27家重點排污單位和上市企業僅於今年起初步實現自行監測信息對外發布，實時信息公開仍無法實現。

第三，個人活動產生的與環境相關的數據信息，如用水量、用電量、生活中產生的廢棄物等。盡管這些數據擁有巨大的潛在價值，但其分布卻呈現天然的分散狀態，互聯網特別是移動互聯網的快速普及應用正在使上述信息的收集利用變得可行。

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❹ 怎樣建設生態環保大數據平台

根據環保部發布的政策支持以及要踐行綠色發展的新理念，加強生態環保合作，共同實現內2030年可持續發展容目標而提出「設立生態環保大數據服務平台」的規劃，智慧指間積極響應，開發建設了環保大數據平台——生態環保智慧監管平台。
生態環保智慧監管平台是一套以環保物聯網為基礎，生態大數據為靈魂，按照「一個中心，三套體系」的架構，提供數據服務與應用的環境管理系統。一個中心指：生態環境數據資源中心，三套體系包括：智能監管、精準監測、公共服務體系。

❺ 生態環境大數據有哪些方面的數據

大數據:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
數據的資源化，大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
與雲計算的深度結合，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
科學理論的突破,隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。
未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。
數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
數據生態系統復合化程度加強

❻ 大數據具體學什麼

隨著互聯網技術的不斷發展，當今的時代又被稱之為大數據時代。大數據的學習，可以大致分為三個階段：

階段一，主要是學習大數據基礎，主要是Java基礎和Linux基礎。

大數據的主要編程語言是Java，而主要的開發和運行在Linux環境當中完成，所以這兩項基礎必備。Java基礎主要在Java SE、資料庫方面，需要額外重視，而Linux，掌握基本的系統命令就能慢慢上手類 ，多用會越來越熟練。

階段二，就是大數據技術組件框架的學習，這部分也是重點。

大數據技術體系龐雜，基礎技術覆蓋數據採集、數據預處理、分布式存儲、NOSQL資料庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內存處理）、多模態計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智慧、深度學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。

但是從企業應用的角度來說，主要是基於開源框架開發應用的多，所以就是主流的大數據技術框架的學習，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生態圈。

階段三，是項目練手。

招聘面試的時候，企業會很看重這方面，實戰能力，能夠基於具體的需求，去完成開發，給出合理的技術解決方案。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納

北大青鳥學生課堂實錄

❼ 企業應該如何在大數據基礎架構方面做出選擇

企業應該如何在大數據基礎架構方面做出選擇

如果詢問十家公司他們為了運行大數據負載需要使用怎樣的基礎架構，那麼可能會得到十種不同的答案。現在這個領域當中幾乎沒有可以遵循的原則，甚至沒有可以參考的最佳實踐。

不管是從資源還是從專業性方面來說，大數據分析已經成為基礎架構領域當中真正的難題。顧名思義，大數據分析工具所針對的數據集合，規模將會非常龐大，並且需要大量的計算、存儲和網路資源來滿足性能需求。但是這些大數據工具通常是由超大規模企業開發的，這些企業並不存在普通企業需要考慮的同等級安全問題和高可用性問題，而主流IT企業還沒有深入了解這些工具，再加上大數據在投資回報率方面的不確定性，導致只有非常少的企業願意在大數據方面進行投入。

此外，即便對於曾經在Hadoop、Spark和類似產品上運行過大數據集群的部分企業來說，也會在大數據基礎架構方面遇到技術和業務方面的挑戰。

大數據帶來大問題

一家大型遠程通訊提供商正在構建一種新的數字服務，預計在今年年底正式推出，並且准備使用Hadoop來分析這種服務所產生的內容、使用情況和收入（廣告服務）數據。但是由於這種服務是全新的，因此很難分析應該使用哪種大數據基礎架構，負責這個項目的技術副總裁表示。

「對於一個還沒有推出的項目來說，我們不可能進行任何容量規劃，」他說。

確實，現在很多大數據項目仍然處於初級階段。「大多數大數據項目的性質比我們想像的還要低，」 可擴展存儲基礎架構提供商Coho Data CTO Andrew Warfield表示。

即便企業還不是十分了解大數據技術，但這並不意味著企業不應該在大數據方面投入精力。「但是運行這種技術可能面臨著很大風險，提前認識到這點非常重要，」 Warfield說，他認為企業應該提前考慮基礎架構方面的因素。

對於這家遠程通訊提供商來說，他們將會採用一種漸進的方式，使用來自於BlueData Software的軟體在商用硬體環境當中運行大數據集群，這樣就能夠從現有的存儲系統上訪問數據了。

無處不在的數據

如果數據來自於雲，那麼當然可以直接在雲中進行分析；如果數據全部位於本地，那麼底層的基礎架構也應該位於本地。但是如果數據分散在不同位置，那麼無疑會使得基礎架構更加復雜。

遠程通訊提供商的服務將會同時使用來自於雲和本地的數據。對於任何大數據解決方案來說，考慮到合規性、節省時間和網路帶寬等因素，能夠同時支持兩種數據來源都是十分重要的。「同步生產環境當中的數據是一件非常困難的事情，」這位副總裁說，「我們希望將所有的實例全都指向一個單一數據源。」

此外，雖然數據科學家想要分析的信息是可用的，但是現在還不能進行使用，因為其位於大數據計算工具無法訪問的存儲基礎架構當中，Warfield說。一種解決方案是存儲硬體使用Hadoop Distributed File System或者RESTful API這樣的協議公開這些數據。

注意延遲

對於特性類型的大數據分析來說，將數據從存儲陣列移動到計算環境所花費的時間將會對性能造成嚴重影響。但是如果不將數據跨越整個網路移動到計算環境當中，而是將應用程序移動到數據附近以降低延遲，將會怎樣呢？

將計算環境移動到數據附近並不是一種全新的概念，但是現在出現了一種前所未有的實現方式：Docker。比如Coho Data和Intel通過合作證明了這種概念的有效性，在一個大型金融服務公司當中，使用Docker格式封裝計算節點，之後在上面直接運行Hadoop負載。

在存儲陣列上直接運行Docker容器，這樣做的意義在於直接對附近的數據進行分析，而不再需要跨網路移動數據，同時利用任何可用的計算資源。「相比於其他存儲平台來說，大數據平台的CPU使用率通常會很高，」 Warfield說。「更何況如果你將快閃記憶體加入其中，那麼問題就會變成『我該如何從這種資源當中獲得更多價值？』」

直接在存儲陣列當中運行容器化應用程序是一件非常有趣的事情，但是需要提前對負載進行認真評估，以確保其能夠很好地適應當前環境，為建築行業提供文檔管理服務的Signature Tech Studios公司副總裁Bubba Hines說。這種服務基於Amazon Web Services，使用來自於Zadara Storage的存儲服務。這家公司最近開始評估新的Zadara Container Service，其中容器化應用程序運行在存儲陣列上，可以直接訪問本地磁碟。根據Hines的想法，現在有幾種可能的使用情況：在存儲陣列上運行其災難恢復軟體的容器版本來持續監控用戶數據和工作方面的變化，更改或者驗證主要存儲數據。

但是如果使用Zadara Container Service處理全部數據將沒有什麼意義。Signature Tech Studio的系統正在按照計劃執行數據轉換，並且已經實現大規模容器化了。但是「我們可能不會將所有Docker容器移動到Zadara容器服務當中，因為從體積和規模方面考慮這樣做並沒有意義，」Hines說。「我們必須尋找能夠真正從降低延遲當中獲利的負載。」

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❽ 生態環境大數據建設需要系統設計

生態環境大數據建設需要系統設計

生態環境大數據建設是一項創新性工程，對推進環境治理體系和治理能力現代化將發揮積極的促進作用，需要系統設計，統籌規劃，全面布局。
中國環境報：生態大數據建設的首要問題是什麼？
程春明：樹立全局性生態環保大數據發展觀，實現數據「在一起」，這是大數據建設的前提與基礎。因此，必須「更新觀念，立足全局，打破割據，戰略籌劃」，用全局性的戰略眼光謀劃生態環境大數據建設。
中國環境報：生態環境大數據體系如何建立？
程春明：生態環境大數據的數據來源絕不僅僅局限於環保業務數據，而是更大范圍、更多層次、更多結構的相關數據集合。通過部內、部際數據整合，社會、企業數據挖取，形成廣樣本、多結構、大規模、實時性的數據體系，使得數據的特徵關聯和創新應用成為可能，並不斷豐富數據採集主體，創新數據採集手段。
在部內數據整合中，形成「一個司管理數據，其他司使用數據」的分工協作採集機制，對一個監管對象不重復採集數據，建立協調數據採集內容的工作機制。既提高環保工作效率，也提升公眾滿意度。
全流程的業務數據是生態環境大數據的重要數據來源和組成部分。改變目前環保內網的職責定位，由單純的文件電子流轉手段，轉變為整個行政業務流程的監管手段，
同時，重視對社會公眾相關數據的採集和整合，例如公眾環境舉報數據、社交媒體上的相關數據等。
中國環境報：在體制機制上如何適應？
程春明：生態環境大數據建設的順利進行必須有環境管理體制機制上的支撐，形成與大數據相適應的良好管理生態，實現信息化系統的統一建設、應用系統和基礎設施的統一運維、數據的集成管理。
按照今年環境保護部發布的《環境信息化建設項目管理辦法》的要求，切實整合現有的環境信息系統，對新建的信息系統做好統籌立項，逐步改變環保信息系統職責交叉、標准不一、共享困難等現狀，做好信息化和大數據相關規范和標準的建設。
通過制度規范，明確各業務部門在數據採集、使用、公開等方面的職能、關系和任務，明確數據方面的考核任務，形成促進數據共享、開放的體制機制。最終要形成支撐一線環保業務工作的環保雲業務服務體系，成為「不下班」的數據保障系統，用數據打通排污許可、環境影響評價、污染物排放標准、總量控制、排污交易、排污收費等各管理環節，形成以大數據為核心的環境管理新業態。
中國環境報：如何推動大數據應用？
程春明：應用是大數據的靈魂。大數據為個性化地滿足不同主體的差異化需求提供了可能。
一方面，大數據應用要抓住不同主體、不同業務、不同地域之間的需求差別，具體來說主要有以下3個層面：
一是按照不同的環境問題進行大數據創新應用，如黑臭水體治理問題、未批先建問題、霧霾預測預警等。
二是按照不同的環境業務進行大數據創新應用。按照陳吉寧部長要求，從監測、環評、政府網站3個環境業務領域入手開展大數據應用工作。
三是按照不同地域的環境工作特點開展大數據應用，突出地域特色，解決當地最突出的環境問題。
另一方面，大數據應用的創新主體要多元化。政府、企業、社會都是大數據應用的創新主體，應該通過多種方式積極引導社會力量參與大數據應用創新工作，在環境管理業務創新和社會應用創新兩方面同時發力，形成「政府主導，多方參與，激發創新，共築合力」的生態環境大數據創新應用格局。要激發生態環境大數據領域「大眾創業、萬眾創新」的活力，積極培育環境大數據相關產業，推動形成環境大數據知識信息庫。

❾ 大數據如何入門

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

❿ 大數據分析應該掌握哪些基礎知識

Java基礎語法

· 分支結構if/switch

· 循環結構for/while/do while

· 方法聲明和調用

· 方法重載

· 數組的使用

· 命令行參數、可變參數

IDEA

· IDEA常用設置、常用快捷鍵

· 自定義模板

· 關聯Tomcat

· Web項目案例實操

面向對象編程

· 封裝、繼承、多態、構造器、包

· 異常處理機制

· 抽象類、介面、內部類

· 常有基礎API、集合List/Set/Map

· 泛型、線程的創建和啟動

· 深入集合源碼分析、常見數據結構解析

· 線程的安全、同步和通信、IO流體系

· 反射、類的載入機制、網路編程

Java8/9/10/11新特性

· Lambda表達式、方法引用

· 構造器引用、StreamAPI

· jShell(JShell)命令

· 介面的私有方法、Optional加強

· 局部變數的類型推斷

· 更簡化的編譯運行程序等

MySQL

· DML語言、DDL語言、DCL語言

· 分組查詢、Join查詢、子查詢、Union查詢、函數

· 流程式控制制語句、事務的特點、事務的隔離級別等

JDBC

· 使用JDBC完成資料庫增刪改查操作

· 批處理的操作

· 資料庫連接池的原理及應用

· 常見資料庫連接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

· Maven環境搭建

· 本地倉庫&中央倉庫

· 創建Web工程

· 自動部署

· 持續繼承

· 持續部署

Linux

· VI/VIM編輯器

· 系統管理操作&遠程登錄

· 常用命令

· 軟體包管理&企業真題

Shell編程

· 自定義變數與特殊變數

· 運算符

· 條件判斷

· 流程式控制制

· 系統函數&自定義函數

· 常用工具命令

· 面試真題

Hadoop

· Hadoop生態介紹

· Hadoop運行模式

· 源碼編譯

· HDFS文件系統底層詳解

· DN&NN工作機制

· HDFS的API操作

· MapRece框架原理

· 數據壓縮

· Yarn工作機制

· MapRece案例詳解

· Hadoop參數調優

· HDFS存儲多目錄

· 多磁碟數據均衡

· LZO壓縮

· Hadoop基準測試

Zookeeper

· Zookeeper數據結果

· 內部原理

· 選舉機制

· Stat結構體

· 監聽器

· 分布式安裝部署

· API操作

· 實戰案例

· 面試真題

· 啟動停止腳本

HA+新特性

· HDFS-HA集群配置

Hive

· Hive架構原理

· 安裝部署

· 遠程連接

· 常見命令及基本數據類型

· DML數據操作

· 查詢語句

· Join&排序

· 分桶&函數

· 壓縮&存儲

· 企業級調優

· 實戰案例

· 面試真題

Flume

· Flume架構

· Agent內部原理

· 事務

· 安裝部署

· 實戰案例

· 自定義Source

· 自定義Sink

· Ganglia監控

Kafka

· 消息隊列

· Kafka架構

· 集群部署

· 命令行操作

· 工作流程分析

· 分區分配策略

· 數據寫入流程

· 存儲策略

· 高階API

· 低級API

· 攔截器

· 監控

· 高可靠性存儲

· 數據可靠性和持久性保證

· ISR機制

· Kafka壓測

· 機器數量計算

· 分區數計算

· 啟動停止腳本

DataX

· 安裝

· 原理

· 數據一致性

· 空值處理

· LZO壓縮處理

Scala

· Scala基礎入門

· 函數式編程

· 數據結構

· 面向對象編程

· 模式匹配

· 高階函數

· 特質

· 註解&類型參數

· 隱式轉換

· 高級類型

· 案例實操

Spark Core

· 安裝部署

· RDD概述

· 編程模型

· 持久化&檢查點機制

· DAG

· 運算元詳解

· RDD編程進階

· 累加器&廣播變數

Spark SQL

· SparkSQL

· DataFrame

· DataSet

· 自定義UDF&UDAF函數

Spark Streaming

· SparkStreaming

· 背壓機制原理

· Receiver和Direct模式原理

· Window原理及案例實操

· 7x24 不間斷運行&性能考量

Spark內核&優化

· 內核源碼詳解

· 優化詳解

Hbase

· Hbase原理及架構

· 數據讀寫流程

· API使用

· 與Hive和Sqoop集成

· 企業級調優

Presto

· Presto的安裝部署

· 使用Presto執行數倉項目的即席查詢模塊

Ranger2.0

· 許可權管理工具Ranger的安裝和使用

Azkaban3.0

· 任務調度工具Azkaban3.0的安裝部署

· 使用Azkaban進行項目任務調度，實現電話郵件報警

Kylin3.0

· Kylin的安裝部署

· Kylin核心思想

· 使用Kylin對接數據源構建模型

Atlas2.0

· 元數據管理工具Atlas的安裝部署

Zabbix

· 集群監控工具Zabbix的安裝部署

DolphinScheler

· 任務調度工具DolphinScheler的安裝部署

· 實現數倉項目任務的自動化調度、配置郵件報警

Superset

· 使用SuperSet對數倉項目的計算結果進行可視化展示

Echarts

· 使用Echarts對數倉項目的計算結果進行可視化展示

Redis

· Redis安裝部署

· 五大數據類型

· 總體配置

· 持久化

· 事務

· 發布訂閱

· 主從復制

Canal

· 使用Canal實時監控MySQL數據變化採集至實時項目

Flink

· 運行時架構

· 數據源Source

· Window API

· Water Mark

· 狀態編程

· CEP復雜事件處理

Flink SQL

· Flink SQL和Table API詳細解讀

Flink 內核

· Flink內核源碼講解

· 經典面試題講解

Git&GitHub

· 安裝配置

· 本地庫搭建

· 基本操作

· 工作流

· 集中式

ClickHouse

· ClickHouse的安裝部署

· 讀寫機制

· 數據類型

· 執行引擎

DataV

· 使用DataV對實時項目需求計算結果進行可視化展示

sugar

· 結合Springboot對接網路sugar實現數據可視化大屏展示

Maxwell

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