大数据培训内容大数据要学哪些课程，参加千峰的大数据课培训需要多少钱

针对大数据信息内容服务平台想必具体了解的人和想要学习大数据信息内容服务平台的童鞋都是带来一定了解的，清楚大数据信息内容服务平台培训有关的一部分学习内容都拥有个大约了解，但是，针对大数据信息内容服务平台培训学习内容的一部分比较具体的主要内容还是带来一定差距的，我们学习大数据信息内容服务平台的主要目标就是未来以后可以到大企业去做有关的工作，拿到客观的薪资。既然如此那，这个问题就需我们了解企业针对大数据信息内容服务平台技术的需求是什么，大数据信息内容服务平台培训机构大数据信息内容服务平台课程内容是不是包含这些内容。 带各位考生简单了解一下。

第一阶段Java语言基础，这个阶段是大数据信息内容服务平台刚入门阶段，主要是学习一部分Java语言的概念、字符、流程控制等

第二阶段Javaee核心了解并熟悉一部分HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实质上操作学会使用。

第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据信息内容服务平台的重中之重，不管是整体的生态系统、还是各自不同的原理、使用、部署，都是大数据信息内容服务平台工程师工作中的核心，这一些一定要具体解读同时辅以实战学习。

第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据信息内容服务平台很核心的一些内容，在这一时期需了解Scala语言的使用、各自不同的数据结构、同时还需要深度介绍spark的一系列核心概念例如结构、安装、运行、理论概念等。

2023大数据信息内容服务平台学习路线图：

第一我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据信息内容服务平台的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一部分基础就可以，做大数据信息内容服务平台不用很深的Java 技术，学java SE 就基本上等同于有学习大数据信息内容服务平台基础。 Linux：因为大数据信息内容服务平台有关软件全部在Linux上运行的，故此，Linux要学习的扎实一部分，学好Linux对你迅速掌握并熟悉大数据信息内容服务平台有关技术会有很大的帮，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据信息内容服务平台软件的运行环境和互联网环境配置，能少踩不少坑，学会shell就可以看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据信息内容服务平台集群。还能让你对以后新出的大数据信息内容服务平台技术学习起来很快。 Hadoop：这是目前流行的大数据信息内容服务平台处理平台基本上已经成为大数据信息内容服务平台的代名词，故此，这个是必学的。Hadoop里面涵盖哪些组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行一定程度的处理计算的，它有一个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就可以把数据跑完，但是，时间可能不是很快故此，它叫数据的批处理。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA时就可以用到它，以后的Hbase也会用到它。它大多数情况下用来存放一部分相互协作的信息，这些信息比较小大多数情况下不会超越1M，都是为了让用它的软件对它有依赖，针对我们个人来讲只把它安装正确，让它正常的run起来完全就能够了。 Mysql：我们学习完大数据信息内容服务平台的处理了， 学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive时要用到，mysql需掌握并熟悉到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，更改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个很相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你同样完全可以不需要这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也差不多的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西针对会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据信息内容服务平台变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差很少掌握并熟悉一个完全就能够了。 Oozie：既然，学会Hive了，我相信你一定需这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是不是执行正确，出错了给你发报警并能帮你重新尝试程序，重要，要优先集中精力的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是根据key和value的形式存储的并且key是唯一的，故此，它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大不少。故此，他常被用于大数据信息内容服务平台处理完成后面的存储目标地。 Kafka：这是个很好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你清楚不?数据多了同样也需排队处理，这样与你协作的其它考生不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(例如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据信息内容服务平台的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用时一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是针对用来提供对数据进行简单处理，并写到各自不同的数据接受方(例如Kafka)的。 Spark：它是用来补上来根据MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还非常慢的硬盘。非常合适做迭代运算，故此，算法流们非常稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

一个学期大约两万块钱左右。