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大数据学习方法和路径(大数据学习的方法和步骤)

来源:原点资讯(m.360kss.com)时间:2023-05-03 05:24:05作者:YD166手机阅读>>

第3阶段-数据仓库与ETL技术

1.Hive

(Hive的介绍、Hive安装部署、Hive元数据、Hive内外部表、Hive数据类型、Hive基础SQL、Hive分区、Hive分桶、Hive高级SQL、Hive常用自带函数、Hive窗口函数、Hive自定义函数)

2.Datax

(DataX30概览、DataX3.0框架设计、DataX3.0插件体系、DataX3.0核心架构DataX3.0六大优势、DataX的Reader插件、DataX的Writer插件、DataX数据同步案例、DataX数据同步优化)

3.Hue

(Hue概述、Hue系统架构、Hue连接器、Hue编辑器、Hue操作)

4.ClickHouse

(特征与性能、集群安装部署、集群基础操作、数据类型、ClickHouse的库表引擎、ClickHouse常见函数、Column、Field和DataType、Block与Block流、Parser与lnterpreter、分片与副本、客户端工具)

5.DolphinScheduler

(DolphinScheduler介绍、DolphinScheduler特性、DolphinScheduler系统架构、DolphinScheduler启动流程、DolphinScheduler架构设计思想、DolphinScheduler安装部署、DolphinScheduler调度项目、DolphinScheduler调度任务)

6.数据仓库技术

(数据仓库概述、数据仓库架构、数据建模、事实表和维度表、主题域与主题、拉链表、多维体系结构、数据仓库规范、元数据管理、离线与实时数据仓库)

7.零售数据仓库项目

(项目介绍、技术架构、项目架构、项目流程、项目实施与部署)

8.Flume

(Flume介绍、Flume系统架构、Flume组件、Flume的Source、Flume的Channel、Flume的Sink、Flume的拦截器、Flume的选择器、Flume案例、Flume优化)

9.SparkSQL

(Spark介绍、SparkSQL介绍、SparkSQL的数据抽象、SparkSQL数据装载、SparkSQL数据落地、SparkSQL自带函数、SparkSQL自定义函数、SparkSQL与Hive整合、SparkSQL底层运行流程)

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(5)

第4阶段-BI数据分析与可视化

1.零售BI数据平台项

(项目介绍、项目技术、项目流程、项目研发与实施)

2.Superset

(Superset概览、Superset安装部署、Superset数据源、Superset的Charts、Superset的Dashboards、Superset的SOL-Lab、Superset地图可视化、Superset报表案例、Superset大屏案例、Superset权限管理)

3.FineBI&FineReport

(帆软介绍、安装部署与启动、初始化设置、初识FineBI、FineBI俗语、FineBI与数据源整合、数据加工、构建图表与数据分析、仪表板及其分享、函数应用、数据分析模型、数据处理与计算、表格与图表组件交互与组件联动、数据跳转与钻取、数据切片与筛选)

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(6)

第5阶段-项目自研

1.自研数据仓库项目

(自研数据仓库项目、云学习大数据平台项目、云学习用户画像项目、电商大数据平台项目、问答大数据平台)

理与计算、表格与图表组件交互与组件联动、数据跳转与钻取、数据切片与筛选)

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(7)

第6阶段-就业冲刺

1.高频面试题讲解

(MySQL性能优化、Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解决方案、高频SQL场景题、SparkSQL执行原理、SparkSQL性能优化、数据仓库高频面试题、BI性能优化)

2.简历指导

(Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解决方案、高频SQL场景题)

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(8)

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