大数据培训的内容是什么有哪些方式

发布网友 发布时间：2022-04-21 04:50

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懂视网 时间：2022-04-30 03:28

写在前面

公司组织的技术培训，虽然刚接触mongodb没多久，算是入门吧，就组织一次mongodb的入门ppt培训。包括nosql的简单介绍，以及mongodb的一些优缺点，最后包括mongodb的一些增删改查操作。第一次，做技术培训，肯定有不足的地方，这里记录一下，ppt内容，也算勉励自己继续努力吧。

ppt

备注：

1、早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。2010年，随着互联网Web2.0网站的兴起，NoSQL在国内掀起一阵热潮，其中风头最劲的莫过于MongoDB了。越来越多的业界公司已经将MongoDB投入实际的生产环境，很多创业团队也将MongoDB作为自己的首选数据库，创造出非常之多的移动互联网应用。

NoSQL数据库与传统的关系型数据库相比，它具有操作简单、完全免费、源码公开、随时下载等特点，并可以用于各种商业目的。这使NoSQL产品广泛应用于各种大型门户网站和专业网站，大大降低了运营成本。

2、随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的“社交网站”或“社交网”。曾经的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

 

 备注：

1、这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。[3] 举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB

2、这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.

3、文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。

4、图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.

 

前面简单科普一下nosql的一些背景及概念，接下来，将着重讲述一下本Nosql四大分类中的Mongodb数据库。

MongoDB的文档模型自由灵活，可以让你在开发过程中畅顺无比。对于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用，MongoDB可以应对自如。MongoDB内置的水平扩展机制提供了从百万到十亿级别的数据量处理能力，完全可以满足Web2.0和移动互联网的数据存储需求，其开箱即用的特性也大大降低了中小型网站的运维成本，非常适合创业型团队的使用。

Mongo DB 是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql),其灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐。Mongo DB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Document对象。Mongo DB最大的优势在于所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写SQL语句,直接调用方法就可以轻松的实现CRUD操作。

MongoDB的文档模型自由灵活，可以让你在开发过程中畅顺无比。对于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用，MongoDB可以应对自如。MongoDB内置的水平扩展机制提供了从百万到十亿级别的数据量处理能力，完全可以满足Web2.0和移动互联网的数据存储需求，其开箱即用的特性也大大降低了中小型网站的运维成本，非常适合创业型团队的使用

1、面向集合的存储：适合存储对象以及json形式的数据。

2、动态查询:mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用json形式的标记，可轻松查询文档中内嵌的对象以及数组。

3、完整的索引支持：包括文档内嵌的对象及数组。Mongo插叙优化器会分析查询表达式，并生成一个高效的查询计划。

4、查询监视：mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能。

5、复制以及自动故障转移：mongo数据库支持服务器之间的数据复制，支持主从模式以及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。

6、高效的传统存储方式：支持二进制数据以及大型对象（如照片，图片等）

7、自动分片以支持云级别的伸缩性：自动分片功能支持水平的数据库集群，可动态添加额外的机器。

 

1、查询数度快。

2、高并发。可以达到2w个并发。

3、高容量。支持10tb以上的数据量。

 

1、网站数据。Mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制以及高度伸缩性。

2、缓存：由于性能很高，Mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启后，由mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

3、大尺寸，低价值的数据。使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵，在此之前，很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。

4、高伸缩性的场景。Mongo非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库数据库。

5、用于对象以及json数据的存储。Mongo的Bson数据格式非常适合文档花格式的存储以及查询。

 

•4、更新 •语法 •>db.user.update({更新条件},{$set:{更新内容}}); •>db.user.update({username:’zhangsan’},{$set:{username:’lisi’}}); •更新符合查询条件的内容，如果字段不存在，则添加响应字段进行更新。 •6、删除 •进行collection的整体删除 •>db.user.remove(); 如：删除某条记录:db.user.remove({username:’zhangsan’}); •删除collection（物理删除）db.user.drop(); •删除数据库:db.dropDatabase();

mongodb和.net

参考上篇文章的c#代码：Mongodb c#增删改查

mongodb培训

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热心网友 时间：2022-04-30 00:36

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

热心网友 时间：2022-04-30 01:54

大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并*数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
以上是大数据开发培训内容，加米谷是线下面授小班教学！

热心网友 时间：2022-04-30 03:28

肯定是关于大数据或数据库整理、编程、挖掘，然后出报告。还有就是学习的工具有Hadoop、MapRece、Sqoop、Spark、Python等。除了现场学习，现在互联网那么发达，肯定也有线上的课程，不然距离成本也好高，顾不过来的感觉……

热心网友 时间：2022-04-30 05:20

- apache superset -

大数据可视化
实时展示grafana/kobana了解详情

- 文件存储格式 -

apache文件存储格式多样化
列式存储格式
内存组成（parquet）了解详情

- apache Doris -

基于MPP的交互式SQL数据仓库
解决报表
*分析
在线报表和分析的数据仓库系统了解详情

- 数仓建设 -

对大数据BI系统提供数据支撑
OLAP方案之apache kylin
解决OLAP场景 压秒级查询巨大Hive表

热心网友 时间：2022-04-30 07:28

老男孩教育大数据培训内容：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python与大数据分析等，懂行的都知道其中的含金量！

热心网友 时间：2022-04-30 09:52

大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。

热心网友 时间：2022-04-30 12:34

第1阶段Java
第2阶段JavaEE核心
第3阶段Hadoop生态体系
第4阶段大数据spark生态体系

热心网友 时间：2022-04-30 15:32

第一部分 大数据平台：
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；
1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；
1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapRece、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapRece的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；
第二部分 大数据分析：
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方*：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等
CDA大数据就业班符合企业用人需求，从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等，主要软件应用Hadoop、HDFS、MapRece、Hbase、Hive、Sqoop等理论知识和大数据平台生态环境，重点学习数据分析基础和数据挖掘经典算法实现，Spark大数据分析工具和Python完美结合让你事半功倍。

热心网友 时间：2022-04-30 18:46

大数据分析培训课程内容有哪些  这里面挺多的，

　　数据分析课程从入门到实操，覆盖9个章节学习，分别是：数据分析挖掘理论、SPSS软件的使用、数据预处理、变量分析方法、Excel可视化技巧、SQL数据库相关知识、Modeler软件使用、R或者Python编程语言学习、机器学习算法、大数据组件、统计学、人工智能、简历数据分析模型、30余个真实实战案例等。

　　大数据分析课程针对所有行业的数据分析师所需要的技能，提供高性价比、完善的课程体系、丰富的课程内容、新型的分析工具、具有价值的案例分析、高效的学习理论以及人性化的可选择学习方式。保障每一个学习的同学可以快速掌握大数据分析的核心知识内容。

　　学习完成大数据分析培训课程你可以收获：

　　1、快速根据业务场景和需求进行数据可视化的过程，做出表达精准的数据图。

　　2、掌握数据清洗、数据规范化等数据预处理的操作流程。

　　3、学会使用Excel、SQL、Modeler、SPSS、R语言、Python语言进行数据分析和数据挖掘。

　　4、独立完成数据建模分析、诊断各环节运营数据情况，支持决策、提供策略并推送落地。

热心网友 时间：2022-04-30 22:18

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece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，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要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，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百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的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，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。当然我们也可以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，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece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特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。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。

热心网友 时间：2022-05-01 02:06

1阶段：Java
2阶段：JavaEE核心
3阶段：Hadoop生态体系
4阶段：大数据spark生态体系

热心网友 时间：2022-05-01 06:10

大数据培训方式，有线上线下两种，对于零基础的学生来说，更适合光环*大数据的线下全日制班，这样有什么问题，可以直接找老师解答，学习效率更高一些，大概培训内容大概有Java基础，前端技术（HTML，CSS，javascript），JavaWeb和数据库，Linux基础，Hadoop生态体系，Spark生态体系，Storm实时开发等等！

热心网友 时间：2022-05-01 10:32

详细的课程内容你可以在达内的官网看一下大数据课程的详细内容和学员的就业这一块！