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北京大数据培训机构千锋教育，尚硅谷。
1、千锋教育：千锋教育隶属于北京千锋互联科技有限公司，一直秉承做真实的自己，用良心做教育的理念，致力于打造IT教育全产业链人才服务。
公司总部位于北京，目前已在深圳、上海、郑州、广州、大连、武汉、成都、西安、杭州、岛、重庆、哈尔滨、南京太原、沈阳成立了分公司，年培养优质人才20000余人，同期在校学员5000余人，合作院校超500所，合作企业超10000家，每年有数百万名学员受益于千锋教育组的技术研讨会、技术培训课、卖携基网络公开课及免费教学。
2、尚硅谷：隶属于北京晟程华科教育科技有限公司，是一家专业的IT教育培训机构，现拥有北京、深圳、上海、武汉、西安、成都六处教学基地，是国内领先的IT教育培训机构。自2013年成立以来，凭借优秀的教育理念、前瞻的课程体系、专业的教学团队、科学的考评制度、严格的教务管理，已经为行业输送了大量IT技术人才。
大数据职业的优势：
1、大数据人才高度缺乏，人才需求大IT里面有很多职位可以选择，为什么要选择进入大数据圈子？原因正是大数据的光明前景，大数据缺口在这里。国内大数据人才有多大的缺口？据悉，大数据人才缺口将扩大到400万左右，今年2肪达集团的一份求贤帖颇能说明问题，万达开出50万-70万元年薪吸纳大数据架构师、大数据研发I程师和算法工程师，应者寥寥。
2、大数据职位薪酬可隐袜观中谨正因为人才的紧缺，大数据职位的薪酬回让很多人艳羡不已，上面已经提高了万达的年薪，而据权威机构统计，大数据相关职位比同等级的其他行业职位薪酬高20%。
大数据培训机构推荐：北京千锋教育、光环大数据、江苏万和计算机培训中心、千锋教育、烟台大数据培训。
1、北京千锋教育
千锋教育开设HTML5前端、Java、Python、全链路设计、云计算、测试、大数据、智能物联网、Unity游戏开发、Go语言开发、网络安全、互联网营销升祥学科，并推出软考、Adobe认证、PMP认证、红帽RHCE认证课程，千锋年培养优质人才20000余人，全国同期在校学员8000余人。
2、光环大数据
光环国际创办于2001年，至今已成立18年，上市机构（股票代码：838504），主要业务在IT培训，旗下设有Java、PMP、软考、敏捷、项目管理、大数据、Python、前端开发，H5可视化,ACP等十余种课程，累积培养技术人才100000余人，并在业界取得了令人瞩目的业绩。
3、江苏万和计算机培训中心
江苏万和计算机培训中心，始于1993年，经过20年坚持不懈的努力，通过规范化、标准化、专业化服务流程实施，江苏万和计算机培训中心已发展成虚扮为华东地区最大的专业IT培训机构，成为江苏省国际服务外包人才培训基地、南京市国际服务外包人才培训机构及南京市人才培训基地。
4、千锋教育
千锋教育全称北京千锋互联科技有限公司一直“用良心做教育”，是中国移动互联网研发人才一体化服务的领导者，打造移动互联网高端研发人才服务。有全国权威的移动互联网教学就业保障团队，毕业学员占全国移动互联网培训人才一半的份额，做到了毕业学员业内高薪水，成为学员信赖的IT培训机构。
5、烟台大数据培训
依托于大数据世界论坛（BDWF | Big Data World Forum），大数据培训学院拥有丰富的师资资源、国际同步的课程体系与优质的服务流程。大数据学院教育培训项目差笑灶的服务人群包括：希望事业和职务发展中更进一步的高级技术人才；未来希望以大数据技术、营销、市场、管理、研究等为事业和职业目标为相关人员等。
简单来讲是学习含镇Java、数据结构、关系型数据库、linux操作、hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算以及实谈做粗操课程。复杂的话，就是每个大的知识点里都包含着很多小的知识点，这可以参考（青牛的课胡圆程）。
Sqoop：(发音：skup)作为一款开源的离线数据传输，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。
Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架，例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集，它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)大数据分析培训课程内容有哪些
Kafka：通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步，因此实时架构都会用一个消息中间件来缓冲，而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。
Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅，特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅类似，Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据，消费者从主题中读取数据。浅析大数据分析技术
作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。
MapReduce：MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运中带耐行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce。MapReduce最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识，也能将自己的程序运行在分布式上处理海量数据。
Hive：MapReduce将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。大数据分析培训课程大纲
Hive是由Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的，是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集卖春进行处理、查询、分析的。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言，一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据，该查询语言称行缓为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划，并按照该计划生产MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。
Spark：尽管MapReduce和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作，并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术，但是其数据查询的延迟一直被诟病，而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点，且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据，较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求，因此变得越来越流行。
Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，它拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同MapReduce的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要再读写HDFS ，因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法。
Spark也提供类Live的SQL接口，即Spark SQL，来方便数据人员处理和分析数据。
Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒)，以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。
Storm：MapReduce、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要，而Storm是实时处理数据的。
Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语，使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。
Storm拓扑任务和Hadoop MapReduce任务一个非常关键的区别在于：1个MapReduce Job最终会结束，而一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它)，所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapReduce任务等要大很多，因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源，而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性，可以保证消息不丢失，目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。
Flink：在数据处理领域，批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务，一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce, Hive只支持批处理任务。
Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据，它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来。Flink完全支持流处理，批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时，Flink分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。大数据分析要学什么
Beam：Google开源的Beam在Flink基础上更进了一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。Apache Beam项目重点在于数据处理的的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。
Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner组成，Beam SDK定义了开发分布式数据处理任务业务逻辑的API接口，生成的分布式数据处理任务Pipeline交给具体的Beam Runner执行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java语言实现的，它支持的底层执行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。
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1、企赢培训学院：
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先后与星网锐捷、网龙、睿能、万利达、鑫诺、厦华、雅迅、巨龙等知名企业签订人才战略合作，
并为网龙、中国邮政、亿力科技、日立集团等多家大型企业实施员工内训。
高质量的师资团队保证了传一科技高水平、高质量的教学。
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黑马高端大数据培训机构已经建立自己的大学，打造涵盖中小学基础教育、职业教育、继续教育在内的全套教育生态链，从开端启蒙教育到成年后的职业应用教育，从根本上解决以“人”为单位的化教育培训问题。
