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大数据一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。随着互联网和智能硬件的快速普及，数据呈爆炸式增长，数据量已经从 TB级别跃升到PB乃至ZB级别。数据总量增长率将维持在50%左右，到2023年，国内数据总量将达到40ZB。

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零基础可以学大数据吗？要学多久

大数据学习是该选择自学还是报班？

零基础转行做大数据可以吗？难吗

大数据主要是学什么的？零基础可以自学吗

大数据主要是学什么的？大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析和处理的一系列处理方法。涉及的技术包括分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时计算等，汇集了当前IT领域的热点和流行的IT技术。

大数据都需要学啥？好就业吗

大数据都需要学啥？学习大数据要根据自己的情况而定。零基础的话，一定要从Java基础开始，然后学习数据结构、Linux系统操作、关系数据库等，打好基础之后，就可以进军大数据学习了。

大数据适合文科女生学吗？学起来难吗

大数据适合文科女生学吗？女生适合学习大数据技术，大数据行业有很多岗位更适合女生，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是因为大数据的知识体系是比较复杂，比较难学，也有一定的难度。

大数据和java有什么区别？学大数据必须学Java吗

大数据是指在一定时间内无法通过常规软件工具获取、管理和处理的数据集合。它是一种海量的、高增长的、多样化的信息资产。Java是一种编程语言，大数据可以用JAVA实现。大数据和java有什么区别？学大数据必须学Java吗？

大数据需要考什么证？大数据行业各个证书一览

大数据需要考什么证？大数据需要考专业分析认证、数据科学专业成就认证、工程方面的分析和优化 (CPEE) 证书、挖掘大规模数据集研究生证书、优化大数据分析证书等。

大数据需要学哪些内容？好不好学

大数据需要学哪些内容？首先，你必须学习编程语言。学完编程语言后，一般可以学习课程的大数据部分。专业的大数据课程有Linux、Hadoop、Scala、HBase、Hive、Spark等，想要完整的学习大数据，这些课程必不可少。

大数据可以自学吗？怎么学效果好

大数据可以自学吗？大数据可以自学，但是零基础自学大数据难度很大。现在大数据岗位的薪资福利处于IT行业前列。如果你想进入这个行业，你必须选择正确的方法。大数据开发的基础是JAVA、python等编程语言，建议先从基础开始学习。

零基础想学大数据，这些建议送给你！

随着大数据热潮的兴起，“人才荒”、“热门专业”、“150万人才缺口”、“紧缺岗位”、“年薪百万”，这些词成为媒体提及时提及最多的词大数据人才词汇。在国家战略的支持下，大数据技术的快速发展催生了一大批大数据应用产业。越来越多的人看好大数据的前景，想要进入这个行业。其中，也有想转行的外行。关于零基础想学大数据，新手难免会有疑惑。今天重点为大家解答一些新手问题。

零基础学习大数据怎么学能轻松入门？

有很多大数据的同学，在学习的初期，通常都会对如何学习感到迷茫。一些关于如何入门，如何规划学习大数据，大数据的学习过程是怎样的问题。今天小编就来总结一下零基础学习大数据怎么学能轻松入门的一些学习方法。

如何零基础学习大数据开发知识？快速热门方法分享

现在，学习大数据开发的人越来越多。不管是选择自学大数据，还是选择通过大数据培训获取知识，有的人学得好，有的人学得不好。为什么会这样？原因是我没有掌握适合自己的学习方法。其实在一定程度上，没有基础的搭档是很难学好大数据开发技术的。面对不熟悉的代码写法，代码的意义自然不用多说。如何零基础学习大数据开发知识呢？

零基础如何开始大数据学习？

大数据的受欢迎程度仍然很高。基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得对大数据人才的需求不断攀升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要进入这个行业。今天我们就来说说零基础如何开始大数据学习。

大数据入门：Java基础要掌握哪些？

在大数据中，学习Java的基础其实是很重要的一环。在执行大数据开发任务时，Java是主流的开发语言，是大数据开发人员的“主要工具”。今天大数据入门分享，大家聊一聊，大数据学习中Java基础有哪些？早年，业界很多大数据开发者其实都是Java原开发者。因为他们有很好的Java基础和一定的开发经验和能力，可以说入手大数据是水到渠成的事。

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Zookeeper和Eureka的区别都有哪些？

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大数据Flink学习系列文章(快学)---01 初识Flink

Zookeeper和Eureka的区别都有哪些？

Zookeeper和Eureka都是分布式系统中常用的服务发现和注册组件，它们的主要区别如下：数据一致性：Zookeeper是一个高度可靠的分布式数据一致性解决方案，能够保证数据的一致性和可靠性；而Eureka则是一个基于AP(可用性和分区容错性)设计的服务发现组件，可以在网络分区的情况下保证可用性。

hbase三种查询方式是什么

在HBase中，常用的三种查询方式分别是Scan、Get和Filter，具体介绍如下：1.Scan：Scan是HBase中一种全表扫描的方式，可以扫描指定表的全部或部分数据，并按照一定的条件进行过滤和排序。Scan支持多种过滤器，包括RowFilter、QualifierFilter、ValueFilter等，可以通过这些过滤器实现数据的精确过滤和匹配。

hbase和hive的区别是什么

HBase和Hive都是大数据领域中的两个重要组件，但它们有着不同的定位和使用场景，具体的区别如下：数据存储方式：HBase是一种分布式的NoSQL数据库，数据存储在Hadoop集群中的HDFS分布式文件系统中；而Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，数据存储在HDFS中，但是通过将数据映射到表结构上，可以使用SQL语句进行查询。

zookeeper和eureka的区别介绍

1.架构设计：ZooKeeper是一个分布式的协调服务，它提供了高可用、高可靠性的数据存储和协调服务，可以作为分布式系统中的一个通用组件使用。而Eureka是一个基于REST的服务注册和发现框架，它专门为基于云架构的微服务架构设计，主要用于构建轻量级、高可用性的服务注册和发现。

hdfs在hadoop中主要提供的服务有哪些

Hadoop Distributed File System(HDFS)是Hadoop的核心组件之一，它是一个可扩展的、可靠的、分布式的文件系统，旨在支持大规模数据处理应用。

Linux安装系列之Linux介绍(干货)

Unix在1969年，美国贝尔实验室的肯汤普森在DEC PDP-7机器上开发出了UNIX系统。Linux出现于1991年，是由芬兰赫尔辛基大学学生李纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)和后来加入的众多爱好者共同开发完成。

大数据Flink学习系列文章(快学)---01 初识Flink

这将是一套持续更新的、完整的原创Flink系列学习文档，主要参考Flink官方文档，包含各种实例详解、运行原理的讲解，旨在帮助开发者快速学习Flink，或作为工具文档参阅。学习者需要有基础的大数据知识，熟悉Hadoop、Spark。

Spark 调优（重点）

使用计数器存储重复的数据增加并行度：shuffle时指定分区数量、repartition增加分区(可用线程的2-3倍)、减小分区可以指定带shuffle的repartition进行局部聚合减少shuffle：使用指定的分区器进行分区，使得相同的key都处于同一分区中(...

集群原理

ES将索引文件分片存储在不同节点，每个分片又可以存储多个副本，主备副本不能放在同一个节点。　ES中也有master节点，它由ES自己的选举算法选举出来。　负责维护节点数量、索引位置等集群状态信息。　集群信息只能由master节点修改，但所有节点上都会同步一份集群信息。

scala懒加载问题怎么处理？

这对于程序来说，执行该操作，代价式昂贵的，所以我们一般希望只有在使用其的引用时才初始化。(当然实际开发中用的是连接池技术) 为了缩短模块启动时间，可以将当前不需要的某些工作推迟执行。保证对象中其他字段的初始化能优先执行。

Zookeeper选举机制（重点）

各节点拿到选票后，先排除非本轮的票，然后比对自己的选票跟各个节点发来的选票，先比较zxid(越大说明数据越新)，相同时比较myid，大的一方获胜，将票投给获胜方，然后各自发回节点。

Vector是什么，线程安全吗？一直是安全的吗

对于预先不知或者不愿预先定义数组大小，并且需要频繁地进行查找，插入，删除工作的情况，可以考虑使用向量类。Vector是Collection中List的一种,vector的单个操作时原子性的，也就是线程安全的。

HDFS架构演进之路

大数据开发：Hive小文件合并

HDFS的故障恢复和高可用

大数据开发：Flink on Yarn原理

大数据开发基础：Java基础数据类型

HDFS架构演进之路

当active Namenode出现故障或者宕机的时候，standby会自动切...

大数据开发：Flink on Yarn原理

这个Container通过Application Master启动进程，Application Master里面运行的是Flink程序，即Flink-Yarn ResourceManager和JobManager。

大数据开发基础：Java基础数据类型

在Java基础入门学习阶段，Java基础数据类型无疑是基础当中的重点，掌握基础数据类型，对于后续去理解和掌握更深入的理论，是有紧密的关联性的。今天的大数据开发基础学习，我们就来讲讲，Java八种基础数据类型。

大数据开发：基于Hadoop的数仓设计

企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。

Kafka工作原理入门

Kafka在大数据技术生态当中，以作为消息系统而闻名，面对活跃的流式数据，提供高吞吐量的服务，在实时大数据处理场景下，可以说是一大利器，国内外大厂都有应用。今天的大数据开发技术分享，我们就主要来讲讲Kafka框架的工作原理。

Java大数据开发：Java基础类库和API

作为大数据重要基础的Java语言，在大数据学习当中的重要性还是非常高的。Java作为一门有着悠久历史的语言，想要学好还是有很多可参考借鉴的学习思路的。今天的Java大数据开发分享，我们主要来讲讲Java基础类库和API。

Apache Kafka分布式流式系统

通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。值得特别注意的是，Kafka是按照预先配置好的时间保留分区中的消息，而不是根据消费者是否消费了这些消息。

大数据开发：分布式文件存储系统简介

在分布式存储技术体系当中，分布式文件存储是其中的分类之一，也是大数据架构当中常常用到的。得益于Hadoop的高人气，Hadoop原生的HDFS分布式文件系统，也广泛为人所知。但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。

MapReduce排序问题

Hadoop MapReduce，作为分布式计算的第一代引擎，其经典的地位是不容动摇的，而越是经典越是有代表性的东西，也就越需要去深入理解其中的原理和运行机制。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲MapReduce排序问题。

数据仓库建模方法与模型

大数据平台当中的数据仓库，往往需要通过建模来更好地对数据进行存储和管理，这其中涉及到性能、成本、效率、质量等多方面的综合考量，对于工程师来说，也需要细细规划。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。

数据仓库建模之范式建模

在数据仓库领域，提起数据建模，范式建模作为一种经典的理论，其地位是不容小觑的。Inmon的范式建模理念，在传统业务的数据仓库建模当中，尤其受到青睐。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲数据仓库建模之范式建模。

Spark的几种部署方式

作为大数据的第二代代表性框架，Spark在大数据生态圈的地位，不必特意强调，大家也能看得清楚。Spark在学习初期，进行部署配置是非常关键的一个环节，今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Spark的几种部署方式。

Centos常用管理命令

今天给大家带来的是大数据开发-Centos常用管理命令解析，本篇内容主要是讲的命令。这种基础性的知识还是需要记住，这样才能帮助我们提高工作的效率，以下就是Centos常用管理命令。

大数据之蛇形矩阵

大数据之两数相加

设计一个实时的流式计算Wordcount

大数据之最长回文串

两两交换链表中的节点

数据库和数据仓库的区别是什么？

它一般存放的是行为类数据，比如你点击一次网页，这些都会被记录下来存放在数据仓库中，当然个人信息一般也会从业务数据库同步一份到数据仓库中。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。

“未知”的数据对数据分析和可视化有什么影响？好处和坏处是什么？

数据分析应该建立在数据的完整性、及时性与准确性上面，隐藏了未知数据或许可以给工作带来一些小方便，但是如果数据本身是残缺的，那么分析出来的结果也是值得怀疑的，毕竟缺少了数据的完整性就更别提数据的准确性了，而数据不准确的数据分析结果还可靠吗?

手写算法-ip转int

大数据通常包含的数据集的大小超出了常用软件工具在可容忍的经过时间内捕获、整理、管理和处理数据的能力。大数据哲学包含非结构化，半结构化和结构化数据，但是主要关注于非结构化数据。

无重复字符的最长子串

建立一个256位大小的整型数组 freg ，用来建立字符和其出现位置之间的映射。维护一个滑动窗口，窗口内的都是没有重复的字符，去尽可能的扩大窗口的大小，窗口不停的向右滑动。(1)如果当前遍历到的字符从未出现过，那么直接扩大右边界;

大数据之蛇形矩阵

我们最终要输出的是以蛇形摆放之后的字符串再按行串联在一起之后的结果，也就是说每一个字母摆放的列并不重要，重要的是摆放的行号。我们可以很容易想到通过数组维护每一行当中摆放的字母，最后将每一行的结果串联即可。所以问题就只剩下了，我们如何知道每一个字母应该摆放在哪一行?

设计一个实时的流式计算Wordcount

使用Kafka对接SparkStreaming计算，那么要保证数据不丢失，和不重复的话，要使用直连方式，并且保证一次性语义，手动管理Offset即可，那么在实现过程中，Offset一定不能丢，所以要手动管理，然后把它保存到其他存储位置即可，每次能拿到保存好的Offset就...

大数据之三数之和

给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。

大数据中HRegion的作用

大数据中HRegionServer的作用

大数据中HMaster的作用

如果让你处理hbase怎么保证数据的安全性可靠性？

传统数仓的程度有哪些

数据及集群管理（三）

缺点是split和compaction会很频繁，特别是数量较多的小Regio...

大数据之hbase的优化读数据方面

对于频繁查询 HBase 的应用场景，可以考虑在应用程序中做缓存，当有新的查询请求时，首先在缓存中查找，如果存在则直接返回，不再查询 HBase;否则对 HBase 发起读请求查询，然后在应用程序中将查询结果缓存起来。

大数据之hbase的优化写入数据方面

在客户端开启多个 HTable 写线程，每个写线程负责一个 HTable 对象的 flush 操作，这样结合定时 flush 和写 buffer(writeBufferSize)，可以既保证在数据量小的时候，数据可以在较短时间内被 flush(如1秒内)...

大数据中Store相关有哪些

MemStore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以HFile的格式保存。HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，是Hadoop的二进制格式文件。

大数据中HRegion的作用

HRegion定位：HRegion被分配给哪个HRegionServer是完全动态的，所以需要机制来定位HRegion具体在哪个HRegionServer，HBase使用三层结构来定位HRegion：

大数据中HRegionServer的作用

负责切分正在运行过程中变得过大的HRegion可以看到，Client访问HBase上的数据并不需要HMaster参与，寻址访问ZooKeeper和HRegionServer，数据读写访问HRegionServer，HMaster仅仅维护Table和Region的元数据信息...

大数据中HMaster的作用

HBase中的每张表都通过键按照一定的范围被分割成多个子表(HRegion)，默认一个HRegion超过256M就要被分割成两个，这个过程由HRegionServer管理，而HRegion的分配由HMaster管理　　1.为HRegionServer分配HRegion 　　2.

如果让你处理hbase怎么保证数据的安全性可靠性？

hbase是基于hdfs的一种数据存储解决方案，所以有关数据的安全性可靠性可以利用hdfs自身的副本机制保障。另外原生的hbase(1.x)并没有提供数据备份机制，目前还是依赖于企业自身的研发保障，如阿里的云hbase进行数据备份。

传统数仓的程度有哪些

传统数仓的程度(建模工具、ETL工具、BI报表工具、调度系统)，建模工具：powerDesiger、Erwin、Visio，ETL工具: kettle/informatic(主流的两款) 等等，BI报表工具:superset、cboard、redash、帆软B...

数据中台和数仓构建

应用数据层(ADS)：存放数据产品个性化的统计指标数据,根据CDM层与ODS层加工生成。选择合适的数据模型，不同的行业涉选取的模型近不相同，合适的模型，更利于在数据存储，计算，开发，安全，以及数据查询的效率，更能体现数仓的价值。

元数据管理apache atlas

type:代表一类数据，如hdfs_path、hive_db等，entity:代表这类数据的一个实例，如数据库default是hive_db的一个entity，attribute:定义type和entity的具体属性

数仓与数据库的区别

数仓则往往需要大范围磁盘扫描，数据量：数据库数据一般为GB级别，数仓的数据则往往上百TB，响应速度：数据库是毫秒级，数仓任务的执行时间往往数小时，存储上：数据库是真实的物理存储，数仓则是逻辑存储。

大数据面试题-架构方式(重点)

自下而上的开发模式，往往已经存在某个关系明确的业务数据库，架构师需要根据数据库中的数据寻找出有价值的分析指标，然后根据这些指标建立数据集市，再从数据集市出发向下建设需要的数据仓库表。

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玄易子

千锋大数据学科负责人

主导多个百万级用户产品开发

18年软件开发经验

18年软件开发经验，精通Java,C++,Python等编程语言，曾主导多个平台百万级用户量产品的开发。10年教学及管理经验，将企业团队开发模式引入课堂，累计教授的学员超2000名。对企业大数据平台构建有丰富的实战经验。主导过千万日活产品，PB级数据平台的建设。精通Java及大数据技术，Java基础、JavaWeb、SSM、Hadoop、Spark等。

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Aidon

大数据学科主管

百度智能云认证高级讲师

北航软件工程硕士

北航软件工程硕士，现任千锋大数据全国教学主管，百度智能云认证高级讲师，10余年企业从业经验和大数据职业教育培训经验。原任职国内大型互联网企业，主导大数据架构、数据服务架构、大数据平台研发、数据分析等工作。历任数十家大型企事业单位大数据培训讲师，参与编著《Hadoop大数据开发实战（慕课版）》书籍。十余次全国高校师资培训大数据讲师、部分高校师资培训讲师，参与高校大数据相关课程研讨。擅长Hadoop生态、数据仓库、Spark生态、Flink、大数据工程项目实践等技术。

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凯哥

千锋大数据学科主管

北航计算机专业毕业

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原普科国际科技有限公司培训主管，曾任国内航运业高级研发经理。多年软件开发经验和教学经验，形成了一整套的成熟的教学体系。

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熊大

千锋大数据高级讲师

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十余年Java技术生涯，曾担任村村通技术总监、车车在线技术总监、河南云软研发总监、河南哥斯拉信息科技技术总监。比较擅长Java以及大数据架构，曾担任多家公司技术总监，有一定的人员管理与客户沟通经验。

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大数据章鱼哥

千锋大数据高级讲师

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原环球购物高级工程师

10余年的互联网从业经验，参与并主导完成电商平台的搭建、数据仓库的建设、数据中台的开发等项目，实战经验丰富、理论基础扎实。精通数据仓库、用户画像、推荐系统。目前从事千锋大数据学科授课和课程研发。从事教育6年时间，形成自己独特的授课体系，善于培养学员实际问题解决的能力，善于培养业务思维。理论与实践相结合，让学员在实际项目锤炼中得以掌握扎。

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Mill

千锋大数据高级讲师

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原某软件、软通公司项目高级开发工程师，有5年以上研发经验，多年教学经验，拥有多年的离线和实时开发经验及项目实施经验，精通Spark、Hadoop、Flink等生态技术栈，对项目优化及其源码有深入研究，授课逻辑清晰，言简意赅，多注重于学员的自我解决问题能力。

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大数据课程大纲线上预科大数据基础 第一阶段离线数仓 第二阶段实时仓库 第三阶段实践项目

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掌握万能的JavaSE开发、大数据必知必会的MySQL、Linux和Shell脚本以及基于Springboot的数据服务研发。
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Java研发工程师、系统运维工程师、数据库工程师。
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Java基础、集合、线程、IO流、面向对象、MySQL DDL｜DML ｜DQL、索引、JDBC、Linux文件系统命令、软件安装、Shell脚本编程。
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基于Restful风格的数据服务项目、数据可视化项目。

掌握能力

离线数据工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据采集工程师、数据支持工程师、BI商业分析师、数据可视化工程师、Hadoop工程师、Spark工程师。
胜任职位

数据服务开发、离线数据仓库开发、BI商业分析
技术点

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。
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数据服务、大数据可视化、企业级Hadoop基建项目部署、分布式网络爬虫、基于Spark的大数据分析项目、ETL项目之Hive和SparkSQL、BI商业分析等。

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数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、高级数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师、数据架构师
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数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

大数据项目库京东物流PB级项目1:1引进课堂，大厂案例沉浸式学习，实地项目授课

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数据服务中心(CDH) 用户名同密码：qf-readonly 输入即可体验

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监控中心用户名同密码：qf-readonly 输入即可体验

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Flink流计算平台用户名同密码：qfadmin 输入即可体验

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资源调度平台用户名同密码：qf-common 输入即可体验

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HUE SQL平台(Presto,Clickhouse) 用户名同密码：qf-common 输入即可体验

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数据可视化用户名同密码：qf-common 输入即可体验

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数据治理&血缘用户名同密码：admin 输入即可体验

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书籍评价

书籍内容紧跟前沿技术
出版社年销售量排名前3
回购用户逐年倍增
前端类目精品畅销书籍

强强联手
受益匪浅的一套丛书
成长的捷径
精品、系列、新颖、实战

Hadoop大数据开发实战

作者：千锋高教产品研发部出版社：人民邮电出版社

本书为了适应大数据产业发展的需要，致力于打造适合高等院校相关专业学生、Java开发者或对大数据技术感兴趣的人士入门的教材。本书简化了理论知识的讲解，重点讲解实际工作中涉及的相关操作。本书包含9个章节，涵盖了Linux基础、HDFS、Yarn、MapReduce…

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Hadoop大数据开发实战

作者：千锋高教产品研发部出版社：人民邮电出版社

本书首先从技术层面讲解了Spark的机制、生态系统与开发相关的内容；然后从应用角度讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等多个常见的大数据场景下的数据分析。在每个场景中，首先对场景进行抽象与概括…

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大数据就业服务多维就业服务体系，学员毕业变身大厂offer收割机，就业实力全线碾压

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职前
辅导
- 沟通协作练习
  
  注重学员的团队协作，与跨部门]沟通练习
  
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- 企业实战分享
  
  企业实战分享项目成果，演示并讲述项目完成全过程
  
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- 简历指导
  
  针对不同企业的人才需求，对学员的简历个性化指导
  
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- 模拟面试
  
  模拟企业面试环节，面试后针对性辅导
  
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人才
输送
- 企业人才定制
  
  签订协议培养企业需求的人才，毕业即入职
  
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  就业老师将学员简历直推HR学员可快速面试入职
  
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- 企业上门招聘
  
  企业定期上门招聘选拔人才优秀学员直接录用
  
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  跳过简历投递与面试邀约直接与名企面试官交谈
  
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职后
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