長沙達內大數據課程特色：達內大數據課程內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高并發(fā)技術，云計算架構技術，云計算技術，云計算架構技術等。提供真實的大數據云計算開發(fā)部署環(huán)境，學員可以擁有幾十臺主機節(jié)點以完成開發(fā)部署試驗。達內強大的TMOOC+ TTS8.0在線教學平臺，為學員提供線下學習，線上輔助的雙模式教學體驗。

大數據專業(yè)需要學習什么？

大數據技術專業(yè)屬于交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫(yī)學、環(huán)境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

大數據專業(yè)要學的內容分為兩種。大數據開發(fā)：Ja-va、大數據基礎、Hadoop體系、Scala、kafka、Spark等內容;數據分析與挖掘：Python、關系型數據庫、文檔數據庫、內存數據庫、數據處理分析等。

基礎課程一般包括：數學分析、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、程序設計實踐等。

大數據工程處理技術介紹：

1、Hadoop

Hadoop是現今較早的也是歷史較久的大數據處理技術框架，大數據真正從概念走向落地，就得益于Hadoop的出現。

Hadoop的主要的適用場景是大規(guī)模離線數據處理。Hadoop的MapReduce計算引擎，支持大規(guī)模數據并行處理。MapReduce計算將數據處理分為Map+Reduce兩個階段，分而治之，針對于TB級的數據計算任務，也能輕松完成。

2、Spark

Spark則是繼Hadoop MapReduce之后的佼佼者，仍然屬于批處理框架，但是卻具有了流處理能力，更能滿足大數據實時處理的需求。Spark是基于MapReduce計算模型的優(yōu)化，通過完善的內存計算和處理優(yōu)化機制加快批處理工作負載的運行速度。

并且，Spark可作為獨立集群部署(需要相應存儲層的配合)，也可與Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

3、Storm

Storm是真正意義上的流數據實時處理框架，基于低延時交互模式理念，以應對復雜的事件處理需求。和Spark不同，Storm可以進行單點隨機處理，而不僅僅是微批量任務，并且對內存的需求更低。在實際應用場景當中，Storm經常和Kafka一起配合使用。

4、Flink

Flink可以新一代的熱點技術框架，集批處理和流處理于一身的計算框架，將批處理數據視作具備有限邊界的數據流，借此將批處理任務作為流處理的子集加以處理。

在業(yè)界，這種流處理為先的方法也叫做Kappa架構，Kappa架構中會對一切進行流處理，借此對模型進行簡化，實現更的數據處理。