狂野大数据课程好学吗？难不难？这门课程对标企业5年真实?数据从业?员的技能?平，因此学习这门课程需要有一定的基础，假设课程内容100%吸收?以对标甚?秒杀企业中5年?数据经验的开发?员。学成后知识储备完全胜任?级?数据开发职称。

狂野大数据课程学习并非很困难，想要成为?端?才努?学习是必要的，同时也要有?定的学习?法去提?效率。课上认真听讲课后努?练习的?式进?学习，编程的世界其实很简单，键盘敲烂年薪数?万。

课程设计?标培养?数据开发?才，对标企业5年真实?数据从业?员的技能?平。课程内容由学科中多位?数据从业经验丰富的业界??设计，知识深度完全覆盖并超出企业开发所需的要求，内容?度也覆盖?数据?业中?乎全部常?的技术组件和知识点,除了提供优质的课程内容，我们还提供全方位的教学服务：

狂野大数据课程好学吗？学习哪些内容？课程学习安排路线遵循企业中?数据开发者的真实成?路径，从分布式??Hadoop到Flink计算框架，由浅?深，循序渐进，并在学习路线中穿插实战项?学习，确保学习效果。

第?阶段：?数据的专属操作系统

本阶段重点讲解?数据的常?的操作系统Linux与分布式协调服务ZooKeeper，是?数据的基础，需要重点学习。

第?阶段：开源?数据框架

本阶段属于?数据的核?框架类课程——Hadoop。Hadoop技术体系?前在?数据?业应??常?泛（例如：HDFS、以及YARN），例如：字节跳动、美团、滴滴等，同时Hadoop框架在功能强?的同时概念也?较简单，??很轻松，是学习后续?阶课程的基础。该阶段主要是教会学?如何进?海?数据的存储、以及海量数据的处理，均采?分布式技术。

内容主要围绕Hadoop的?个核?组件展开：HDFS、MapReduce以及YARN。课程将教会学?如何搭建Hadoop集群，如何使?HDFS存储海?数据，如何编写MapReduce分布式计算程序，到如何将分布式计算程序部署在YARN资源管理器上，并基于Hadoop进?存储、计算资源调优，以及对各个组件原理进?深度剖析。

第三阶段：千亿级数仓技术

本阶段是学习?数据的核?框架——Hive。本阶段重点在于培养企业级海?数据场景下数据仓库业务??的开发能?。Hive作为?规模数据集离线数仓?具成本低，效果好，企业使?多，也需要重点学习；

第四阶段：企业级?数据数仓平台项?实战

本阶段为?数据的核?项?实战课程，该阶段课程将之前所学习的所有阶段课程集成在?起，将技术真正地应?在实际的业务场景中。该项?课程为新零售?业的真实?数据项?转换?来，项?中??使?到?前离线数仓的主流技术。例如：采?ClouderaManager快速搭建?数据平台，并采?sqoop进?数据导?导出、采?Hive作为离线数仓引擎、采?Oozie作为离线作业调度、使?FineBI?具作为可视化BI?具等。

学?通过学习该项?，能够胜任企业?数据离线数仓开发能?。项?经过精?设计，从项?的需求、技术架构、业务架构、部署平台、ETL设计、作业调度等整套完pipeline，能够保证学?学会真实项?的开发过程，并能够在企业中应对各个阶段的开发、沟通、团队协作等过程。

第五阶段：PB级内存计算框架

本阶段学习当下全球热?的分布式计算框架：Spark技术栈

Spark是?款分布式的内存迭代计算框架，其性能超出前代计算框架MapReduce 100倍以上。Spark计算框架是?前全球范围内热?的?数据体系下的计算框架（没有之?），是我们需要第五阶段：PB级内存计算框架重点学习的内容。

第六阶段：Spark?数据项?实战

涵盖真实保险?业相关业务和实时业务，从项?核?架构和业务流程、Hive数仓建模 、Sqoop数据同步开发DolphinScheduler任务调度、使?lag，sum等窗?函数 、使?UDAF函数计算有效保单数字段、计算现?价值、计算和准备?、分区表的使? 、指标汇总计算 、Shuffle优化。以企业主流的Spark?态圈为核?技术（Spark、Spark SQL、Structured Streaming）、Spring Cloud数据微服务开发、存储和计算性能调优、还原企业搭建?数据平台的完整过程。

第七阶段：?性能NoSQL存储与秒处理百万级消息的顶级MQ

本阶段为?性能NoSQL存储（Redis、HBase、ElasticSearch）以及?吞吐低延迟的分布式多副本消息队列-Kafka的学习。

第?阶段：性能之巅——亚秒级实时计算技术

本阶段为?数据实时计算中的核?框架阶段——Flink。Flink从19年开始，随着阿?、滴滴、腾讯、京东、美团等?型互联?公司的推动下，越来越多的公司开始纷纷效仿，转向使?Flink作为实时计算的引擎。因Flink在流式上的性能、容错等优势，在全球范围内快速圈粉。当今的?数据开发，学习Flink是?常有必要的。学?通过本阶段的学习，能够学习到Flink计算引擎在实时计算上的巨?优势，将来在企业中能够合理地运?Flink来解决实际的业务计算问题。本阶段将以Flink实时计算为主，展示讲解，也会介绍?量Flink中的要技术。

第九阶段：实时?数据项?实战

本阶段为?数据体系中实时数据处理?向的项?实战阶段。近些年来，众多企业开始进?数字化转型，越来越多的业务直接依赖于?数据技术的?撑。企业对?数据技术的时效性要求也越来越?，很多企业都开始启动实时?数据项?，以?性能、低延迟、?容错的实时组件来完善实时?数据项?的架构。该项?中覆盖了?型实时项?的完整流程。从海?实时数据的采集、到实时数据的计算、到落地存储、到监控预警、到实时展示等。并且能够从项?中学习到?量的技术解决?案实现，帮助学?完成更?层级的就业。

第?阶段：???试题就业阶段

本阶段是专?为?数据就业设计的核?阶段，它为学?的就业保驾护航。将对前?所学的内容进?整体回顾，帮助学?更好的复习，并进?归纳总结。同时也将带领同学们直????试题，并进?专项训练。在本阶段的学习中，学?不仅能够对技术进?沉淀和升华，也能学习到更多的?试技巧、沟通表达技巧等软技能，助??薪就业。