网站首页课程体系专家团队大数据软件工程网络营销移动课程概念和关注学校介绍热点关注*从零开始,成为数据科学"大伽"*后大数据时代：从面向IT面向客户*Hadoop处理大数据的梦想与现实*让大数据变得像电影一样可视化*大数据的关键技术*大数据处理现状及问题分析*大数据处理腾讯服务器运营中的应用*带你了解大数据*马云大数据布局 真乃牛人*国际大数据平台介绍大数据介绍大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据是规模非常巨大和复杂的数据集，传统数据库管理工具处理起来面临很多问题，比如说获取、存储、检索、共享、分析和可视化，数据量达到 PB、EB或ZB的级别。大数据有三个V，一是数据量 （Volume），数据量是持续快速增加的；二是高速度 （Velocity）的数据I/0；三是多样化（Variety）数据类型和来源。大数据引发了一些问题，如对数据库高并发读写要求、对海量数据的高效率存储和访问需求、对数据库高可扩展性和高可用性的需求，传统SQL主要性能没有用武之地。互联网巨头对于NoSQL数据模式应用非常广，比如谷歌的Big Table、Facebook的Cassandra、Oracle的NoSQL及亚马逊的Dynamo等。 支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性、因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方，大数据应用是在云端跑的，非常典型的应用。 关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降，当数据集和索引变大时，传统关系型数据库如Oracle、Sybase在对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降，因为在处理数据时SQL请求会占用大量的CPU周期，并且会导致大量的磁盘读写，性能会变得让人无法忍受。我校大数据课程实施方案全球有75%的企业都需要数据分析工作！企业贤内助职业排行榜第一位是数据分析师！《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱职业！概述:项目数据分析师（英文全称CERTIFIED PROJECTS DATA ANALYST,简称CPDA），是以数据为依据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业化人才。我校和北京航空航天大学,中软国际在深圳合作投资兴建深圳大数据实验室，集北航尖端学术力量和中软国际在国内大数据领域优秀解决方案的项目经验，无论是无软件开发基础的学员，还是有一定编程基础的学员，都能在我校大数据培训班中学有所成，成为当今信息技术方向的专家。课程特色：*  涵盖IT技术主流领域：初级阶段即掌握高级java编程和linux相关技术，中级阶段开始讲解hadoop等相关技术，毕业后不但可以从事java开发，还能从事hadoop应用开发。*  真实行业项目经验积累： 采用中软国际的真实项目讲解，涵盖公安厅项目，交通部项目等国内真实大型项目的案例需求,讲解真实海量数据环境中的解决方案。                *  知识体系完善：依托北京航空航天大学在大数据领域的理论研究,课程包括当今大数据领域的所有关键技术,做到全面,细致,深入。*  模拟学员学习路线： 强调难点和复杂技能点的反复训练，力求学习效果和学习体验。*  学习挡板监控网上学习效果： 每个学习阶段设置线上线下测试，严密监控学习效果。与传统的工程师相比：传统数据工程师——不能充分利用所有数据、无法获得复杂问题的答案、不得不采用某项简单的建模技术、没有足够时间运算对模型精度妥协。最终传统数据工程师将被市场淘汰。Hadoop高级工程师——帮助企业快速识别市场机会,更好的制定营销策略欺诈检测、风险量化、分析市场趋势:客户洞察、营销规划、产品创新、物流管理、流程规划、人力资源管理、风险控制。培养数据分析技术，能在企业决策分析各类应用。我校在广东海洋大学发表论坛讲座我校在广东海洋大学成立大数据实验室Hadoop介绍 Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性(fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 下面列举hadoop主要的一些特点： 1 扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。2 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。3 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。4 可靠性(Reliable）：hadoop能自动地维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。Hadoop主要子项目 * Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为Hadoop Common * HDFS: Hadoop 分佈式文件系統 (Distributed File System) － HDFS(Hadoop Distributed File System) * MapReduce：并行计算框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口，0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API * HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据。（HBase 和 Avro 已经于2010年5月成为顶级 Apache 项目[1]） * Hive：数据仓库工具，由Facebook贡献。 * Zookeeper：分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。* Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。Hadoop发展历史 Hadoop这个名字不是一个缩写，它是一个虚构的名字。该项目的创建者，Doug Cutting如此解释Hadoop的得名："这个名字是我孩子给一头吃饱了的棕黄色大象命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子是这方面的高手。Googol就是由小孩