python流式编程,python编程作品流星

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python流式编程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍python流式编程的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据培训的内容是什么，有哪些方式？

大数据培训的内容是什么，有哪些方式？

你好，我有十五年编程和大学生实训经验，工作期间开发了多个java和大数据项目，我来根据我的的经验回答你的问题。

根据大数据专业的特点和学习需要，建议按照以下五个阶段学习。

第一阶段：JavaSE基础核心

因为大数据很多框架需要使用J***a语言，所以掌握J***a基础是必须的。下面是一些要点：

第二阶段：数据库核心知识

大数据领域有很多模型和概念和数据库相似，所以学习数据库核心知识对以后大数据的学习非常有意义。

下面是一些要点：

学习会使用任意流行的数据库，比如MySQL、SQLServer、Oracle等。

阶段一、0基础学习打基础：j***a语言、 Linux

j***a可以说是大数据最基础的编程语言，我接触的很大一部分的大数据开发都是从J***e Web开发转岗过来的。

阶段二、大数据Hadoop体系

Hadoop是用J***a语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。

阶段三、Scala黄金语言和Spark

Scala和j***a很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

大数据培训，大数据需要学什么？

北京尚学堂大数据8.0课程大纲学习路线图

想学习大数据的小伙伴注意了，培训主要有线上和线下结合的方式’，也就是网络直播课和线下班级授课这两种方式

第一阶段-Linux和高并发
大数据平台都是在Linux环境下运行的，学习Linux能更好的理解大数据技术和原理
1、Linux 基础
2、Linux 初级
3、Linux 文本操作
4、Linux 文本分析
5、Linux 管理
6、Linux 安装管理
7、Linux 高级
8、Linux 脚本编程
9、Linux 脚本案例
10、网络基础
11、四层负载均衡
12、Keepalive 高可用
13、Nginx 原理与配置
14、Nginx 反向代理与负载均衡
15、Session 和缓存

第二阶段-Hadoop生态体系
zookeeper
HDFS概念
MapReduce
MapReduce案例
Cloudera
Manager
Hue impala
oozie
Redis缓存数据库

第三阶段-大数据数据仓库阶段
数据仓库基础
Hive架构
Hive DDL
Hive DML
Hive查询访问
Hive安全管理与压缩
Hbase架构与操作
Hbase压缩与存储
Flume
Sqoop
ElasticSearch
Kylin架构与使用

第四阶段-Spark计算框架体系阶段
什么是程序；
如何配置J***a开发环境；
J***a编程的过程是怎样的；
J***a有什么物特点；
程序
Scala基础
Scala高级应用
Spark核心基础
Spark转算算子Spark行动算子
Spark持久化算子
Spark核心进阶
Spark核心高级
SparkSQL
Kafka分布式消息系统
SparkStreaming

到此，以上就是小编对于python流式编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python流式编程的1点解答对大家有用。

标签： 数据 阶段 Linux