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2018年云计算大数据课程大纲
目前课程版本：5.0 &&升级时间： &&
云计算大数据课程设计理念
更新潮紧随技术发展浪潮
大数据时代已然到来，企业技术更新迫在眉睫。通过分布式电商项目帮助学员夯实技术基础，通过大数据项目帮助学员紧随技术发展趋势。实际的授课中会加深重点内容的讲解力度，结合实际开发的用法，增加项目和自我动手比重，提高学员的认知能力和解决问题的能力。
更真实深度还原企业应用场景
仿京东在已有分布式电商系统的基础上，升级商品管理模块、商品搜索、第三方支付模块；系统由B2B改成B2B2C，增加商家平台管理系统；打通完整的用户购物流程、完整的商家入驻流程以及企业级的商品发布流程，让电商项目真实可用。基于电商项目的数据，构建完整大数据生态，还原企业在数据采集、数据中转、数据计算、数据展示等多个方面的应用场景，让学员从零开始构建完全可投入生产使用的离线计算平台、实时计算平台。基于KVM虚拟化技术对传智机房所有刀片服务器进行虚拟化，让学员经历完整的项目生命周期（需求调研、需求分析、功能分析、功能开发、内测、上线）过程，并最终通过虚拟化技术部署多达50余个服务。
更全面典型技术点线面横向扩展
打破传统教学模式，做到点线面横向扩展，扩宽学员技术视野，围绕行业热门技术，有针对性的进行项目实战。在课程内容方面，我们的项目从企业级应用类项目，到时尚热点应用类项目，再到高性能、分布式服务器类项目。从Java基础班、JavaWeb基础、电商基础架构架构、分布式电商项目到电商大数据分析平台，横跨两个庞大的技术体系，让学员对整个电商大数据知识形成体系，毕业后可以有广博的知识面，并且学以致用。
更广泛就业横跨电商和大数据
电商是JavaEE技术的典型应用场景，也是目前就业的薪水的高地，我们的课程包含了分布式电商项目开发全过程，学员可以从零开始开发商品管理、搜索系统、推荐系统等核心模块。仅电商方面的能力就能充分胜任JavaEE高级程序员的各类工种，并具备JavaEE初级架构师的能力。大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高级人才之一。我们的课程让学员从零开始构建企业数据分析平台，针对不同应用场景和业务特征依次构建离线分析平台与实时分析平台，覆盖了企业80%以上的业务模式。
云计算大数据基础班课程大纲
0基础0经验的小白人员；想通过最低的成本来试一下自己是否适合做云计算大数据相关工作的转型人员。
注：获取更多免费学习视频+资料+笔记，请加QQ：。
全日制脱产，每周5天上课, 上两天课休息一天的上课方式（实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化）
部分校区可能会根据实际情况有所调整，详情可询咨询老师& &
云计算与大数据基础班课程大纲
第一阶段&：
Java语言编程基础
计算机基础
DOS常用命令；Java概述；JDK环境安装配置；环境变量配置；Java程序入门&
能力养成：
能够掌握DOS系统常用基本命令；&熟练使用eclipse编写java代码；&熟练使用java语言的常用对象；&使用java编写单机应用程序；
掌握面向对象编程思想，为以后深入学习JavaEE就业课程打下坚实的基础。
具备能力及市场价值：
能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目&&的开发。
市场价值：
继续努力学习。
常量与变量；数据类型；运算符；流程控制语句；方法；数组
面向对象思想；类与对象；成员变量和局部变量；封装；this关键字；构造方法&
Object类；Scanner类；Random类；String；StringBuilder类
集合概述；集合特点；ArrayList集合
字符输入流；字符输出流；字符缓冲输入流；字符缓冲输出流；复制文件；集合与文件中数据&&相互读写
云计算大数据就业班课程大纲
本课程适合于计算机专业，有一定Java基础、通过入学考核的未就业人士。
提示：测试题主要考察您是否具备Java基础，以便我们统一入学基础，更好地开展教学工作。如果您感觉测试题很难，我们建议您参加我们的Java基础班学习。
全日制脱产，每周5天上课, 上两天课休息一天的上课方式（实际培训时间可能因法定节假日等因素发生变化）
部分校区可能会根据实际情况有所调整，详情可询咨询老师& &
云计算与大数据就业班课程大纲
第二阶段&：
JavaWeb核心技术
Java基础增强
多线程、网络编程、反射、注解及动态代理
核心能力培养：
运用常用的网页开发技术设计网页；&掌握WEB系统交互原理；
掌握JavaWeb开发核心技术；
运用JavaWeb核心技术完成简单功能实现；
掌握JavaWeb高级技术，创建更好的Web应用程序；&具备B/S结构软件开发能力。
具备能力及市场价值：
能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目的开发。
市场价值：
继续努力学习。
数据库操作
MySQL数据库、JDBC开发、数据库连接池、DBUtils、JDBC事务管理、表操作、索引&
前端技术基础
html、css、js、jQuery、BootStrap&ajax、jQuery的ajax
JavaWeb核心
Tomcat、Servlet、Request和Response、Cookie和Session、jsp，el和jstl、Filter、Listener
Linux服务器
Linux常用操作、Redis安装部署、tomcat部署、nginx部署
javaWeb综合项目实战
缓存技术、JavaMail、在线支付、文件上传、Linux项目部署
第三阶段：
网站开发三大框架
项目构建及管理
Maven项目构建、管理、编译、仓库配置，SVN服务器部署、SVN客户端、自动化部署
核心能力培养：
掌握SSM框架，使用SSH框架开发出结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序;&掌握如何使用Maven管理项目工程;
掌握数据库的相关技术;
掌握系统开发中的性能、可扩展性及维护性的提升;&
通过项目实战熟练掌握SSM框架的使用。
具备能力及市场价值：
能够使用SSH框架完成传统企业级项目开发，熟悉多种业务流程，丰富项目开发经验。&
市场价值：
数据库操作框架
mybatis框架原理、mybatis入门案例、mybatis开发DAO方式、mybatis输入输出映&&射、动态sql、spring整合mybatis
Spring框架
applicationContext、xml配置文件编写、IoC思想、DI依赖注入、使用AspectJ切面编程、JdbcTemplate模板使用、声明式事务管理、SSH整合
SpringMVC框架
springmvc框架原理、springmvc入门案例、springmvc整合mybatis、参数绑定、json数据交互、拦截器
CRM项目实战
使用springmvc+spring4+mybatis+svn来开发项目、使用BootStrap&进行布局
第四阶段：
互联网搜索及爬虫
单机爬虫开发
网络爬虫基础、网络编程基础、HttpClient网络请求、Jsoup网络解析、自动登录系统&
核心能力培养：
掌握网络爬虫开发技术、能够获取互联网数据；掌握中文分词，并能够进行词库维护及管理；
了解图片识别及验证码识别技术；
掌握搜索技术，能够快速搭建企业级高性能搜索系统理解分布式核心思想的分片及副本机制。
具备能力及市场价值：
能够利用技术手段获取互联网的数据能够构建企业级搜索系统。
市场价值：
爬虫高级开发
京东爬虫、浏览器debug、浏览器插件、Ajax数据获取、多线程线程池、并发包阻塞队列
分布式爬虫
分布式爬虫架构、分布式爬虫开发、简单验证码识别、爬虫攻防技术、分部署爬虫部署
搜索系统技术
搜索系统基础、倒排索引、创建索引库、查询索引库、中文分词、中文词库扩展及管理
搜索系统框架
Solr基础、在Linux部署solr、创建搜索引擎核心Core、创建索引、查询索引
分布式搜索系统
solr&cloud集群、solr集群分片管理、solr集群副本管理、部署solr&cloud，操作索引
第五阶段：&
分布式电商系统
电商网站主体架构搭建
电商基础知识、背景分析、项目需求分析
核心能力培养：
电商网站核心业务开发：商家管理、商品管理、库存管理、购物车、订单、支付、物流等&高性能网站技术:静态化技术、缓存技术、分库分表技术、服务化治理技术；
使用分布式服务化治理框架Dubbox开发微服务系统
使用静态化技术、缓存技术、分库分表技术提高系统性能。
具备能力及市场价值：
能够独立完成中小型网站整体架构，承载百万级并发访问能够独立完成电商网站核心业务系统开发。
市场价值：
Dubbo、AngularJS、商家管理平台、网站管理平台
Dubbo、AngularJS、AngularJS&分页实现
Dubbo、AngularJS、商家入驻审核、按条件查询商家
电商网站商品管理
电商核心业务实现、图片上传、图片压缩、分布式图片服务器
电商核心业务实现、规格管理、类型管理
电商核心业务实现、商品分类管理（树形结构）
电商核心业务实现、商品录入、商品审核、商品上架
电商核心业务实现、商品展示、freemarker静态化
页面静态化及搜索
电商核心业务实现、freemarker静态化、首页轮播图管理、首页楼层管理
电商核心业务实现、Solr、商品及店铺搜索
电商核心业务实现、Solr、商品及店铺搜索+&选择区
单点登录及购物流程实现
电商核心业务实现、登录、单点登录（SSO）、我的品优购首页
电商核心业务实现、购物车的实现
电商核心业务实现、ActiveMQ消息队列、收货地址管理&、订单生成
电商核心业务实现、支付宝系统对接&&ActiveMQ消息队列
电商核心业务实现、订单查询、我的收藏
百万级网站部署及优化
Nginx、Hudson、Solr&Cloud
Nginx、Keepalived、负载均衡、反向代理、高并发
Redis&Cluster、FreeMarker页面静态化、高并发
Mycat&数据库分库分表方案、高并发
Docker容器部署、热部署、高并发
第六阶段：&
大数据离线计算
Linux增强、zookeeper与网络通信、网络编程增强
核心能力培养：
掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术&掌握用户日志分析系统（业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化）；
掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。
具备能力及市场价值：
能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。&
市场价值：
大数据平台
Hadoop介绍、集群规划及部署
大数据生态概念、用户网络日志收集系统、Flume数据收集
Hadoop&HDFS基本操作、Hadoop&HDFS原理、&Hadoop&HDFS应用开发
Hadoop&MapReduce、MapReduce入门、MapReduce深入
数据管理、数据仓库、Hive数据仓库工具
网站日志分析系统（上）、采集预处理、工作流调度器
网站日志分析系统（下）、ETL、统计分析、Sqoop数据导出、数据可视化
MapReduce核心、YarnMapReduce核心机制课程设计
Hadoop新特性、元数据、安全模式、HA、Federation、Hadoop&Archives、CDH
第七阶段：
大数据实时计算
实时数据储存
Kafka基础、Kafka分片及副本机制、Kafka消息不丢失、offset管理、FLume基础
核心能力培养：
掌握实时数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术；
掌握互联网行为数据分析/用户看板/互联网交易风险控制系统案例（业务知识、技术开发、实时架构）；&&
掌握实时数据数据存储（Hbase/Redis），查询操作（ElasticSearch）等技术；
掌握推荐系统开发整体架构、数据清洗、数据调度、数据导入导出、推荐引擎开发。
具备能力及市场价值：
能够胜任实时相关工作，包括ETL工程师、Storm工程师、搜索系统工程师、初级推荐系统工程师等。&
市场价值：
实时数据计算
Storm基础、Storm架构、Storm编程模型、Storm消息不丢失机制、Storm核心原理
实时计算案例
互联网行为数据分析（flume+kafka+storm+redis+mysql+管理），任务定时更新机制
实时计算案例
用户看板/互联网交易风险控制系统（flume+kafka+storm+redis+mysql+管理）
实时数据存储
Hbase部署、原理、常用操作；Redis集群部署、一致性Hash算法、布隆过滤器算法
实时数据查询
ELK基础、ElasticSearch分布式搜索系统、创建索引、查询索引、ELK集成操作
推荐系统开发
推荐系统架构、协同过滤算法、猜你喜欢推荐模型开发、推荐引擎开发、推荐系统展现
第八阶段：
大数据内存计算
Scala语言基础
Scala基础语法、Scala高级特性、Scala的Akka编程实战
核心能力培养：
掌握Spark基础、Spark&RDD、Spark&SQL、Spark&Streaming开发技术；
掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化（业务知识、技术开发、架构）&掌握数据数据存储及存储（Hbase+Phoenix）。
具备能力及市场价值：
能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师等&&目前企业急缺Spark相关人才。
市场价值：
15000+元。
Spark概述、Spark集群安装部署、Spark运行架构、Spark编程模型
RDD概述、RDD特征、RDD算子操作、RDD依赖、RDD缓存、Spark任务调度、checkpoint、RDD编程实战
Spark&SQL概述、DataFrame、DataFrame常用操作、DataSet介绍、SparkSQL整合JDBC、Spark&on&Yarn
Spark&Streaming
概述、与Storm的对比、Spark&Streaming原理、DStream操作实战、开窗函数、整合Flume、整合Kafka
项目实战阶段
互联网电商用户画像建模、开发、数据导入、数据存储（Hbase+Phoenix）、可视化
第九阶段：
机器学习基础
机器学习基础概念
机器学习基础、环境搭建、Scikit-learn机器学习库、第一个机器学习任务
核心能力培养：
了解机器学习基本概念、流程、常见算法。
能够使用算法解决简单的业务问题（特征提取、模型设计、代码开发、效果评测）。
具备能力及市场价值：
机器学习入门，能够解决简单的业务问题。
市场价值：
17000+元。
机器学习决策树模型
决策树的实例、决策树的基本概念和算法、电商实例ID3算法详解、经典案例&
机器学习KNN模型
KNN实例、KNN分类算法入门、KNN算法步骤详解、KNN算法实战
机器学习SVM支持向量机
SVM实例、SVM分类算法入门、算法步骤详解、SVM实战手写体识别案例
机器学习感知机与BP神经网络
感知机模型、BP神经网络模型、神经网络算法实战、经典案例
云计算大数据学科项目介绍
爬虫搜索项目
项目简介：
通过爬虫技术爬取不同电商网站的商品数据，然后将不同网站的数据输入到搜索系统引擎中，达到通过一键搜索不同网站上的商品信息。
项目特色：
项目包含HttpClient、Jsoup、代理IP配置、多线程、Java并发包、Redis、Redis Cluster、Lucene、Solr、Solr Cloud，以及互联网爬虫技术案例等。基于以上课程，在企业中可以实现浏览器比价插件、企业竞品分析等业务，可以用来解决企业内部业务数据的搜索问题，或者是做个类似百度这样的搜索引擎。
分布式电商项目
项目简介：
围绕B2B2C电商核心业务，完整实现商家和用户两条业务线，商家业务线包括：商家入驻、商家审核、商家发布商品、商品审核、商品展示；用户业务线包括：用户跨系统登录、用户购物车系统、用户订单结算与支付（支付宝）、用户个人中心；
项目特色：
项目包含单点登录系统、Dubbo服务治理、AngularJS、页面静态化、数据库分库分表、分布式图片服务器、分布式消息队列、分布式缓存解决方案、分布式搜索解决方案等。基于以上课程，在企业中可以实现完整的电商购物系统，做一个类似于京东、百度这样的高并发的网站，并解决类似于秒杀、双十一这样的业务场景。
构建电商数据平台（离线）
项目简介：
通过多种方式收集不同渠道和系统的数据，然后对数据进行统一的存储和管理，构建离线数据分析平台，最后将分析的结果展示到报表系统中。包含数据质量管理、数据仓库构建、数据仓库分析工具、定时器、数据报表展示等模块。
项目特色：
项目包含FTP管理规范、Flume、Sqoop、数据库同步技术、数据质量管理、数据仓库基础、Hive、Hadoop HDFS应用及原理、Hadoop MapReduce应用及原理。基于以上课程，在企业中可以实现离线数据基础分析平台，适用于几乎任何大数据相关公司。
构建电商数据平台（实时）
项目简介：
通过多种方式实时收集不同渠道和系统的数据，然后进行实时的计算，最后将分析的结果实时的反馈到业务系统中。包含数据的实时收集、实时清洗、实时计算等模块。课程中会涉及到多个实时的分析案例，这些分析案例来自于企业的典型案例。
项目特色：
项目包含消息队列、Flume、Kafka、Storm/JStorm应用及原理、Redis、HBase应用及原理。基于以上课程，在企业中可以实时数据基础分析平台，适用于几乎任何大数据相关公司。
推荐系统应用开发
项目简介：
通过利用离线数据分析技术、实时分析技术，以及Mahout数据挖掘技术开发基于用户行为数据的推荐系统（猜你喜欢），并整合进分布式电商系统中。
项目特色：
项目是对分布式电商、构建电商数据平台（离线/实时）三个课程中所学技术的综合运用。推荐系统是当前电商系统必不可少的部分，基于以上课程能够从零开始构建一个推荐系统，并根据业务的复杂性进行扩展。
升级企业数据分析平台
项目简介：
使用Spark内存计算技术升级升级基于Hadoop和Storm的数据分析平台是数据分析的发展趋势，课程引入Spark技术分别对离线计算平台和实时计算平台进行升级和补充，更好的贴近企业实战。课程中使用Spark和Hbase技术围绕金融行业构建了用户画像系统，可以使用用户画像技术对用户进行风险预测。
项目特色：
项目包含Spark、Spark RDD、Spark常用算子、Spark Sql、Spark Streaming、HBase等课程。基于以上课程，可以使用Spark提到Hive的执行引擎，提高计算性能和速度，是企业的主流做法。
每晚对学员当天知识的吸收程度、老师授课内容难易程度进行评分，老师会根据学员反馈进行分析，对学员吸收情况调整授课内容、课程节奏，最终让每位学员都可以跟上班级学习的整体节奏。
为每个就业班都安排了一名优秀的技术指导老师，不管是白天还是晚自习时间，随时解答学员问题，进一步巩固和加强课上知识。
为了能辅助学员掌握所学知识，黑马程序员自主研发了6大学习系统，包括教学反馈系统、学习难易和吸收分析系统、学习测试系统、在线作业系统、学习任务手册、学员综合能力评定分析等。
末位辅导队列的学员，将会得到重点关心。技术辅导老师会在学员休息时间，针对学员的疑惑进行知识点梳理、答疑、辅导。以确保知识点掌握上没有一个学员掉队，真正落实不抛弃，不放弃任何一个学员。
从学员学习中的心态调整，到生活中的困难协助，从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动，班主任360度暖心鼓励相伴。
小到五险一金的解释、面试礼仪的培训；大到500强企业面试实训及如何针对性地制定复习计划，帮助学员拿到高薪Offer。
400-618-4000发布于 昨天 17:51
字数 10642
随着大数据的火热，一波节奏又被带了起来，越来越多的小伙伴开始对大数据产生了兴趣，所以加米谷大数据特意为大家收集了十个常见的大数据问题，以帮助刚刚接触的小伙伴迅速入坑。
大数据学习群：
1：什么是大数据?
大数据(bigdata)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
?对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
?根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
2：大数据时代是什么意思?
大数据时代就是说，在未来，我们认为会存在这样一个时代。那个时代里，几乎我们每一个举动，都会被记录，并变成数据被存储起来，无数的数据就组合成了你本人的一个信息库。通过这个信息库，你的一言一行，你的思想都变得可预测。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
3：大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断：
?大数据(bigdata)：
指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;
大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性)。
?数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
?数据挖掘(英语：Datamining)：
又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
简而言之：
大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。
按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。
数据分析处于数据处理的最末端，是最后阶段。
数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。
大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
4：大数据可以做什么?
?对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(RamayyaKrishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
?大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
?大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
?大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
5：大数据的商业价值
?对顾客群体细分
“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
?提高投入回报率
提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
?数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
?管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
?个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
6：大数据技术有哪些?
?基础阶段：
Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoopmapreducehdfsyarn：hadoop：Hadoop概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
?大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
?大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
?大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
?大数据数据采集阶段：Python、Scala。
?大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
在掌握Java基础的前提下，各阶段的大数据学习需要掌握的专业技术。
7：大数据的趋势
?趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
?趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
?趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
?趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
?趋势五：数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
?趋势六：数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
?趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
?趋势八：数据生态系统复合化程度加强
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
8：大数据和数据大集中有什么区别?
?大数据实质是数据量到了一定程度，怎么获取、处理和分析的事情。其他问题比如数据中心怎么建设、是否采用数据大集中的形式可以说和大数据的实质关系不大。大数据使用的数据可以是集中的一处拿来的，更可能是分布在多地或者一地的多处的。
?数据大集中是一种建设模式。意思主要是不搞分级分地区的部署，而把数据中心统一在一处。比如银行的中国南北两大数据中心、税务部门的大集中建设，这样数据库在物理上是位于一处汇总的(当然为了数据安全，可有异地备份)，对银行和税务等部门来说，便于提取和统计，特别是便于总行总局之类的上级部门直接拿到各地业务数据。
9：数据挖掘与统计学的关系
?什么是数据挖掘?
数据挖掘(DataMining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：
(1)、分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
(2)、聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
(3)、关联规则：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。
(4)、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。
(5)、偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
当然除了以上所列出的还有时间序列分析等一些其他的功能，需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
?数据挖掘与统计学的联系
数据挖掘技术是计算机技术、人工智能技术和统计技术等构成的一种新学科。数据挖掘来源于统计分析，而又不同于统计分析。数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术，相反，数据挖掘是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。
由于数据挖掘和统计分析根深蒂固的联系，通常的据挖掘工具都能够通过可选件或自身提供统计分析功能。这些功能对于数据挖掘的前期数据探索和数据挖掘之后对数据进行总结和分析都是十分必要的。统计分析所提供的诸如方差分析、假设检验、相关性分析、线性预测、时间序列分析等功能都有助于数据挖掘前期对数据进行探索，发现数据挖掘的题目、找出数据挖掘的目标、确定数据挖掘所需涉及的变量、对数据源进行抽样等等。所有这些前期工作对数据挖掘的效果产生重大影响。而数据挖掘的结果也需要统计分析的描述功能(最大值、最小值、平均值、方差、四分位、个数、概率分配)进行具体描述，使数据挖掘的结果能够被用户了解。因此，统计分析和数据挖掘是相辅相成的过程,两者的合理配合是数据挖掘成功的重要条件。
?数据挖掘与统计学的区别
统计学目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。统计学在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。有时候同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被统计学家证明(或者现在还没有证明)。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。
正是由于统计学的数学精确性，而且其对推理的侧重，尽管统计学的一些分支也侧重于描述，但是浏览一下统计论文的话就会发现这些论文的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是数据挖掘所关注的。下面我们会提到数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，传统统计学由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，数据挖掘问题常常可以得到数据总体，例如关于一个公司的所有职工数据，数据库中的所有客户资料，去年的所有业务。在这种情形下，统计学的推断就没有价值了。
很多情况下，数据挖掘的本质是很偶然的发现非预期但很有价值的信息。这说明数据挖掘过程本质上是实验性的。这和确定性的分析是不同的。(实际上，一个人是不能完全确定一个理论的，只能提供证据和不确定的证据。)确定性分析着眼于最适合的模型-建立一个推荐模型，这个模型也许不能很好的解释观测到的数据。大部分统计分析提出的是确定性的分析。
如果数据挖掘的主要目的是发现，那它就不关心统计学领域中的在回答一个特定的问题之前，如何很好的搜集数据，例如实验设计和调查设计。数据挖掘本质上假想数据已经被搜集好，关注的只是如何发现其中的秘密。
10：数据仓库，大数据和云计算有什么区别和联系
首先我们先简单来看一下概念：
?数据仓库：数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库是决策支持系统(dss)和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
?大数据：大数据(bigdata)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
?云计算：云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
接下来我们来看一下他们的关系：
1)数据库和数据仓库都是数据的一种存储方式，大数据处理更多的是一种需求(问题)，而云计算是一种比较综合的需求(问题)解决方案。
2)由于云计算本身的特性，天生就面临大数据处理(存储、计算等)问题，因为云计算的基本架构模式是C/S模式，其中S相对集中，而C是广泛分布。所有用户的数据和绝大部分的计算都是在S端完成的(数据量大，计算量大)，加上用户也天然具有多样性(地域，文化，需求，个性化等)，因此需求(也包括计算量)就非常大。
3)云计算当然会涉及到数据的存储技术，但数据库技术对于云计算来说要视具体的情况来分析：
A)对于IaaS而言，数据库技术不是必需的，也不是必备的功能;
B)对于PaaS来说，数据库功能应该是必备的功能
C)对于SaaS而言，必然会用到数据库技术(包括传统关系数据库和NoSQL数据库)。
而对于数据仓库技术，并不是云计算所必需的，但由于云数据的信息价值极大，类似一座金矿，我想云服务商是不可能放过从这些金矿中提取金子的.
4)大数据首先所面临的问题就是大数据的存储问题，一般都会综合运用各种存储技术(文件存储，数据库存储)，当然，你完全用文件存储或者数据库存储来解决，也是没问题的。与云计算类似，数据仓库技术不是必需的，但对于数据仓库技术对于结构化数据进行淘金还是非常有用的，当然，你不用数据仓库技术也可以，比如Hadoop模式。
在云计算和大数据处理中，最基础的技术其实是分布式计算技术。而对于构建分布式计算而言，多线程，同步，远程调用(RPC,RMI等)，进程管理与通信是其基本技术点。分布式计算编程是一种综合性应用编程，不仅需要有基本的技术点，还需要一定的组织管理知识。
这10个问题大家必须要记住，学习大数据，把基础问题搞懂很关键。
大数据学习入门路线
阶段一、Linux&&Hadoop生态体系
1、Linux大纲
1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
2) 了解机架服务器，采用真实机架服务器部署linux
3) Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习
4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；
5) Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解
6) VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键
7) Linux用户和组账户管理：用户的管理、组管理
8) Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解
9) Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作
10) Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作
11) yum命令，yum源搭建
12) Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护
13) Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写
14) Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署
2、大型网站高并发处理
1) 第四层负载均衡
a) Lvs负载均衡
i. 负载算法，NAT模式，直接路由模式（DR），隧道模式（TUN）
b) F5负载均衡器介绍
2) 第七层负载均衡
3) Tomcat、jvm优化提高并发量
4) 缓存优化
a) Java缓存框架
i. Oscache，ehcacheb) 缓存数据库
i. Redis，Memcached
5) Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理
6) Haproxy
7) Fastdfs小文件独立存储管理
8) Redis缓存系统
a) Redis基本使用
b) Redis sentinel高可用
c) Redis好友推荐算法
3、Lucene课程
1) Lucene介绍
2) Lucene 倒排索引原理
3) 建索引 IndexWriter
4) 搜索 IndexSearcher
6) Sort和 过滤 （filter）
7) 索引优化和高亮
4、Solr课程
1) 什么是solr
2) 为什么工程中要使用solr
3) Solr的原理
4) 如何在tomcat中运行solr
5) 如何利用solr进行索引与搜索
6) solr的各种查询
7) solr的Filter
8) solr的排序
9) solr的高亮
10) solr的某个域统计
11) solr的范围统计
12) solrcloud集群搭建
5、Hadoop离线计算大纲
1) Hadoop生态环境介绍
2) Hadoop云计算中的位置和关系
3) 国内外Hadoop应用案例介绍
4) Hadoop 概念、版本、历史
5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构
6) Hadoop 的集群结构
7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤
8) 通过命令行和浏览器观察hadoop
9) HDFS底层工作原理
10) HDFS datanode,namenode详解
11) Hdfs shell
12) Hdfs java api
13) Mapreduce四个阶段介绍
14) Writable
15) InputSplit和OutputSplit
16) Maptask
17) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner
18) Reducer
19) 二次排序
20) 倒排序索引
21) 最优路径
22) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析（中国棱镜计划）
23) 社交好友推荐算法
24) 互联网精准广告推送 算法
25) 阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》案例
26) Mapreduce实战pagerank算法
27) Hadoop2.x集群结构体系介绍
28) Hadoop2.x集群搭建
29) NameNode的高可用性（HA）
30) HDFS Federation
31) ResourceManager 的高可用性（HA）
32) Hadoop集群常见问题和解决方法
33) Hadoop集群管理
6、分布式数据库Hbase
1) HBase与RDBMS的对比
2) 数据模型
3) 系统架构
4) HBase上的MapReduce
5) 表的设计
6) 集群的搭建过程讲解
7) 集群的监控
8) 集群的管理
9) HBase Shell以及演示
10) Hbase 树形表设计
11) Hbase 一对多 和 多对多 表设计
12) Hbase 微博 案例
13) Hbase 订单案例
14) Hbase表级优化
15) Hbase 写数据优化
16) Hbase 读数据优化
7、数据仓库Hive
1) 数据仓库基础知识
2) Hive定义
3) Hive体系结构简介
4) Hive集群
5) 客户端简介
6) HiveQL定义
7) HiveQL与SQL的比较
8) 数据类型
9) 外部表和分区表
10) ddl与CLI客户端演示
11) dml与CLI客户端演示
12) select与CLI客户端演示
13) Operators 和 functions与CLI客户端演示
14) Hive server2 与jdbc
15) 用户自定义函数（UDF 和 UDAF）的开发与演示
16) Hive 优化
8、数据迁移工具Sqoop
1) 介绍 和 配置Sqoop
2) Sqoop shell使用
3) Sqoop-importa) DBMS-hdfsb) DBMS-hivec) DBMS-hbase
4) Sqoop-export
9、Flume分布式日志框架
1) flume简介-基础知识
2) flume安装与测试
3) flume部署方式
4) flume source相关配置及测试
5) flume sink相关配置及测试
6) flume selector 相关配置与案例分析
7) flume Sink Processors相关配置和案例分析
8) flume Interceptors相关配置和案例分析
9) flume AVRO Client开发
10) flume 和kafka 的整合
10、Zookeeper开发
1) Zookeeper java api开发
2) Zookeeper rmi高可用分布式集群开发
3) Zookeeper redis高可用监控实现
4) Netty 异步io通信框架
5) Zookeeper实现netty分布式架构的高可用
11、某一线公司的真实项目
项目技术架构体系：
a) Web项目和云计算项目的整合
b) Flume通过avro实时收集web项目中的日志
c) 数据的ETL
d) Hive 批量 sql执行
e) Hive 自定义函数
f) Hive和hbase整合。
g) Hbase 数据支持 sql查询分析
h) Mapreduce数据挖掘
i) Hbase dao处理
j) Sqoop 在项目中的使用。
k) Mapreduce 定时调用和监控
阶段二、大数据计算框架体系
1、Storm基础
Storm是什么
Storm架构分析
Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
Maven环境快速搭建
Storm WordCount案例及常用Api
Storm+Kafka+Redis业务指标计算
Storm集群安装部署
Storm源码下载编译
2、Storm原理
Storm集群启动及源码分析
Storm任务提交及源码分析
Storm数据发送流程分析
Strom通信机制分析浅谈
Storm消息容错机制及源码分析
Storm多stream项目分析
Storm Trident和传感器数据
实时趋势分析
Storm DRPC(分布式远程调用)介绍
Storm DRPC实战讲解
编写自己的流式任务执行框架
3、消息队列kafka
消息队列是什么
kafka核心组件
kafka集群部署实战及常用命令
kafka配置文件梳理
kafka JavaApi学习
kafka文件存储机制分析
kafka的分布与订阅
kafka使用zookeeper进行协调管理
客户端连接
redis的数据功能
redis持久化
redis应用案例
5、zookeper
Zookeeper简介
Zookeeper集群部署
zookeeper核心工作机制
Zookeeper命令行操作
Zookeeper客户端API
Zookeeper应用案例
Zookeeper原理补充
6、日志告警系统项目实战
架构及功能设计
数据采集功能开发及常见问题
数据库模型设计及开发
Storm程序设计及功能开发
集成测试及运行
优化升级及常见问题
7、猜你喜欢推荐系统实战
推荐系统基础知识
推荐系统开发流程分析
mahout协同过滤Api使用
Java推荐引擎开发实战
推荐系统集成运行
阶段三、云计算体系
1、Docker 课程
vm docker 对比
docker基本架构介绍
unfs cgroup namespace
进程虚拟化 轻量级虚拟化
docker 安装
docker 镜像制作
docker 常用命令
docker 镜像迁移
docker pipework(i.openvswitch)
docker weave
2、ReactJS框架
虚拟化介绍，虚拟化适用场景等等
Qemu Libvirt & KVM
安装KVM, Qemu, Libvirt
QEMU-KVM: 安装第一个能上网的虚拟机
Kvm虚拟机 nat,网桥基本原理
kvm虚拟机克隆
kvm虚拟机vnc配置
kvm虚拟机扩展磁盘空间
Java,python,c语言编程控制kvm
构建自己的虚拟云平台
3、AngularJS框架
openstack介绍和模块基本原理分析
openstack多节点安装部署(a.采用centos6.x系统)
Keystone基本原理
Openstack api 二次开发
阶段四、机器学习&&深度学习
1、R语言&&机器学习
1) R语言介绍，基本函数，数据类型
2) 线性回归
3) 朴素贝叶斯聚类
4) 决策树分类
5) k均值聚类
a) 离群点检测
6) 关联规则探索
7) 神经网络
2、Mahout机器学习
1) 介绍为什么使用它,它的前景
a) 简单介绍Mahout
b) 简单介绍机器学习
c) 实例演示Mahout单机推荐程序
2) 配置安装（hadoop2.x版本的）编译安装步骤说明
a) 命令行中测试运行协同过滤概念
a) 讲解基于用户的协同过滤
b) 讲解基于物品的协同过滤
a) 分类概念
b) 分类的应用及Mahout分类优势
c) 分类和聚类、推荐的区别
d) 分类工作原理
e) 分类中概念术语
f) 分类项目工作流
g) 如何定义预测变量
h) 线性分类器的介绍，及贝叶斯分类器
i) 决策树分类器的介绍，及随机森林分类器
j) 如何使用贝叶斯分类器和随机森林分类器的代码展示
a) 聚类概念
b) 聚类步骤流程
c) 聚类中的距离测度
d) 讲解K-means聚类
e) K-means聚类算法展示
f) 聚类其他算法
g) 介绍TF-IDF
i) 微博聚类案例
3、项目实战
项目技术架构体系：
a) 分布式平台 Hadoop，MapReduce
b) 数据采集 Flume
c) 数据清洗 ETL
d) 数据库 Hbase，Redis
e) 机器学习 Mahout
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