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Oracle授权WDP中心(CUUG －China Unix User Group)，成立于1988年，是国际UNIX组织UniForum的中国代表，是国内最悠久的专业UNIX培训机构，被誉为中国UNIX 的摇篮。多年来，以提高教学质量为本，强调素质教育，积极引进、消化国外的最新技术，有效的结合中国的技术现状，培训课程根据国内外需求不断调整更新，UNIX培训教育一直走在国内的前沿。近30年来，作为国内最早被全球第二大软件公司甲骨文公司授权的oracle WDP核心级合作伙伴。CUUG（优技培训）一直致力于高端Oracle数据库人才的培训。依托甲骨文（ORACLE）公司雄厚的资源和背景，秉持超一流严谨的治学理念，致力于中国Oracle数据库人才的培养。当前，CUUG（优技培训）同数千家家知名企业建立了战略合作伙伴关系，累计培养和输送数万oracle 数据库人才进入企业，为中国高端IT行业发展注入强劲动力，堪称高端IT职业教育的经典传奇。。 美国Oracle授权认可的金牌WDP机构，考试量及通过率全国遥遥领先。Oracle美国总部副总裁Robert Green先生、亚太地区总裁及北亚区总裁与Oracle中国区叶洋经理莅临CUUG进行视察，充分肯定了CUUG的发展历程和在Oracle培训领域的建树，表示今后将大力支持CUUG的发展，探讨在更大领域进行广泛的合作。 Oracle金牌合作机构-值得信赖!CUUG是国内最早被全球第二大软件公司甲骨文公司授权的Oracle WDP核心级合作伙伴，与Oracle公司建立最核心的合作伙伴关系，一直致力于高端Oracle数据库人才的培训。 最强的师资阵容打造最完善课程体系由经验丰富的OCM讲师面对面讲解与操作，配备业内设备最齐全的Oracle数据库教学和练习机房和多媒体教室，以及易学、实用的Oracle就业课程和高于原厂标准的Oracle认证课程，旨在将就读学员培养成社会需要。 原厂最新技术+真实企业项目实战 除了Oracle公司原厂要求的最新课程大纲，CUUG还有海量的企业实战项目，这是由几代老师历经20余年慢慢积累起来的。从最早版本的oracle数据库项目到最新版本的oracle数据库项目，涉及到各个行业，应有尽有。 国际权威认证-高薪就业的通行证CUUG是美国ORACLE总部授权的WDP优秀培训基地，为全国最早的正规授权的OCM认证培训机构。设有Oracle OCP认证课程、Oracle数据库OCM认证课程。 以就业为导向-为学员就业保驾护航CUUG通过20余年的Oracle实际教学经验和数千家订单培养合作企业的就业资源，和IT企业共同搭建的校企合作定向培养就业平台每年为数千应届毕业生找到体面的高薪工作。 企业QQ：800,060,152免费咨询咨询电话：400,
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&2017 列表网&琼ICP备号-12&增值电信业务经营许可证B2-&首先，我先申明：任何以『做大数据好像挣得多』为名学习数据科学相关的内容都是不谨慎，而且难以有回报的。而且，任何『只要学会一两种工具就能做大数据』的想法也都是盲目的，难有成效的。
从目前我遇到过的面试者和看过的简历来看，凡是没有过大数据项目经验的人，简历写出花来都是扯淡。部署一个集群，装一个Hive，HBase什么的根本就不叫大数据（有的公司甚至部署Hadoop只用HDFS，每天处理5GB数据，这是我面过的一个人告诉我的他的工作经验）。一次处理1个TB以下的数据都不叫大数据（我还在权衡，是不是要提高这个量级）。
大数据是建立在数据科学基础上的，对编程、算法，分布式计算、统计学，线性代数，机器学习，系统构架都有比较高的要求。而且要看英文就像看中文一样（这条很重要，我一般对于不积极主动看英文资料的人没有什么太大的期待）。
我的建议是不要管什么Hadoop，Spark。把基础打牢，只要编程技巧和算法精通，能看英文文献，顺便学点概率统计，随便去哪个公司都能应聘大数据的岗位，等有了项目环境，上手Hadoop或者Spark还不是分分钟的事~
分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习资料分享群 ，这是全国最大的大数据学习交流的地方，2000人聚集，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，今天的源码已经上传到群文件，不定期分享干货，包括我自己整理的一份最新的适合2017年学习的前端资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
关于大数据的含义前面也有人说了，你想学的是技术层面的话，你所列出的两个编程工具并不存在过多需要纠结的地方，有位高手告诉我，它们都是数据分布运算的一种中间环节和处理过程。
我倒是认为大数据处理和分析中更重要的是和各行业相结合的分析思路和方法，也就是特定场景下的数据分析，这需要你找准自己喜欢并愿意作为事业的方向，比如，选择金融数据分析，健康数据分析等，在这些领域里你的知识有多广，决定了你为未来有多高。
大数据的发展之路还有很多年，你还有时间，加油！
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(最多只允许输入30个字)零基础可以进行Hadoop大数据学习吗
大数据行业作为互联网的新兴产业，越来越多人都想要入门hadoop大数据，零基础可以进行Hadoop大数据学习吗。
零基础可以进行Hadoop大数据学习吗
零基础想要学习hadoop大数据课程，还是建议选择线下培训班，无论是课程体系还是培训效果都比着自学或者线上培训班更佳。 零基础学习hadoop大数据需要很长时间，具备一定的难度，既然想要学习还是要选择适合自己的学习方式，培训班具备一定学习hadoop大数据的优势，究竟怎么选择才可以找到适合自己的线下hadoop大数据培训班呢？
一、 零基础学习hadoop 大数据需要零基础课程
Hadoop作为学习大数据的工具，是学习大数据的基础，既然选择了学习还是要找到更适合自身情况的培训班进行培训，建议还是找一家专门开设hadoop大数据课程的大数据培训班，零基础没有具备学习大数据的编程能力和思考能力，专业的零基础hadoop大数据培训课程一般会安排学员们学习hadoop集群的搭建，然后更深次的接触hadoop课程，循序渐进学习大数据课程。魔据安排培训hadoop大数据周期为五个月左右，零基础从基本的javaSE课程开始学起，作为了解大数据的学习工具，java、hadoop、spark等编程语言学习周期都在一到两个月之间，具备一定的学习能力之后开始学习四个月周期的大数据开发课程。专设的零基础hadoop大数据课程对于零基础学员来说很重要，作为大数据学习的敲门砖，建议还是找一家靠谱的hadoop大数据培训机构进行学习。
二、 零基础学习hadoop 大数据需要导师辅助
对于hadoop大数据课程的小白来说，学习期间最需要的就是导师的讲解，如果选择线上培训或者自学的话，没有导师的讲解很难真正理解课程，面对大量的学习资料，遇到问题也不能得到随时解决，注定是一场孤独的学习之路。选择线下面授培训班的好处就是遇到的疑难杂症都有导师和助教的辅导，这样的教学模式更针对性，全程面授加脱产式教学，避免了流水线、快餐式教学，学习知识量和学习周期都更有连贯性。
三、 零基础hadoop 大数据培训班要具备实战环境
既然选择了学习hadoop大数据课程，就要有真实的实战环境进行大数据操练，光学不练假把式，就应征了hadoop大数据需要真实项目进行动手训练，目前很多大数据毕业学员都没有经过真实项目的培训，导致毕业之后因为实战经验的缺乏而一定程度上能力不足，不符合企业人才标准的选拔。零基础在开始选择hadoop大数据培训班的时候，一定要选择一家有大数据实验室的培训机构。魔据多年的项目开发经验和教学经验告诉你们，培训机构的实验课程项目一定要是最新最具代表性的，这样的实战项目不只提升了学员自身实战能力也为学校在之后的就业中提供帮助，许多企业都比较看重学员操作过的实战项目和实战经验，培训机构的实战环境也在一定程度上影响着学员的未来。
四、 零基础学习hadoop 大数据要有就业保障
无论是零基础学员还是基础学员，最担心的应该就是就业问题了，选择栏培训班学习hadoop大数据，比着自学或者线上学习有更多的就业保障。魔据学员入学就签订就业协议，毕业的两千余学员普遍都找到了适合自己的工作岗位，并且拿着高高的工资笑傲人生。魔据自身的研发优势和教学优势和国内很多企业都有合作关系，长期合作魔据更懂得培养企业所需人才，并有长期的用人协议，企业也更青睐魔据培养出来的hadoop大数据技术人才。
零基础学习hadoop大数据需要找培训机构进行系统理论的课程学习，基础hadoop大数据课程让零基础学员入门大数据，导师面授讲解更具针对性，大数据实验室更培养零基础学员的主观能动性，严格的就业保障让学员不用担心就业问题，安心学习大数据，这样的福利你还有什么理由等待呢？已经比着人家落后的一个等级，那就赶紧来魔据寻找更高的台阶吧！
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魔据教育，大数据培训课程标准制定者，入学签订就业协议，保障学员高薪就业！
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Hadoop7天短期培训 非吴超版本价值2000元
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本帖最后由 2次方 于
15:14 编辑
hadoop视频教程推荐：
课程介绍：
& & 课程中会贯穿一个电信项目的例子讲个各个知识点。最后会用黑马论坛日志作为项目讲述。本次课程不加入特别综合的大型的hadoop项目。
适用人群：hadoop零基础，或者转行做hadoop的人士。
预期目标：通过该课程的学习，我期望达到以下三个目标：
1、对hadoop、zookeeper、hbase、hive、sqoop、flume、pig的理论体系有个系统掌握，对核心知识能够掌握；阅读市面上的各种图书和各种文章不再有困难；
2、能够在linux环境搭建hadoop、hbase等的伪分布和分布模式，进入公司后可以自己搭建环境；
3、能够使用java语言、shell命令行两种方式操作hadoop、zookeeper、hbase、hive、sqoop等，进入公司可以直接上手工作，不需要二次培训。
课程时长：初级班414分钟，中级班408分钟，高级版322分钟，项目实战221分钟。总课时1365分钟，是全国hadoop网络培训课时最长的。
培训效果：本课程已经非常适合零基础入门和提高，能够让仅具有java基础的大学毕业生可以上手工作。
课程安排：
01) Linux基础操作
本节讲解linux基础操作，主要是在命令行下进行文件系统的操作，这是hadoop学习的基础，后面的所有视频都是基于linux操作的。鉴于很多学员没有linux基础，特增加该内容。
02) 搭建伪分布实验环境
本节是最基本的课程，属于入门级别，主要讲述在linux单机上面安装hadoop的伪分布模式，在linux集群上面安装hadoop集群。对于不熟悉linux的同学， 课程中会简单的讲解常用的linux命令。这两种是必须要掌握的。通过现在的教学发现，很多同学并不能正确的配置集群环境。
知识点简单罗列：
Hadoop概念、版本、历史
Hadoop和核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构
Hadoop的集群结构
Hadoop伪分布的详细安装步骤
如何通过命令行和浏览器观察hadoop
03) 介绍HDFS体系结构及shell、java操作方式
本节是对hadoop核心之一——hdfs的讲解。hdfs是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。
知识点简单罗列：
Hdfs体系结构详述
NameNode、DataNode、SecondaryNameNode体系结构
如果保证namenode的高可靠
Datanode中block的划分原理和存储方式
如何修改namenode、datanode数据存储位置
如何使用命令行操纵hdfs
如何使用java操作hdfs
介绍rpc机制
通过查看源码，知晓hadoop是建构在rpc之上的
通过查看hdfs源码，知晓客户端是如何与Namenode通过rpc通信的
04) 介绍MapReduce体系结构及各种算法(1)
本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。
知识点简单罗列：
Mapreduce原理
Mapreduce执行的八大步骤
详细讲述如何使用mapreduce实现单词计数功能
详细讲述如何覆盖Mapper功能、如何覆盖Reducer功能。在各种hadoop认证中，这是考察重点
详细讲述hadoop的自定义类型Writable接口
通过电信上网日志实例讲述如何自定义hadoop类型
通过源码讲述hadoop是如何读取hdfs文件，并且转化为键值对，供map方法调用的
05) 介绍MapReduce体系结构及各种算法(2)
本节继续讲解mapreduce，会把旧api的用法、计数器、combiner、partitioner、排序算法、分组算法等全部讲解完毕。通过这两次课程学习，学员可以把整个mapreduce的执行细节搞清楚，把各个可扩展点都搞明白。本节内容在目前市面可见的图书、视频中还没有发现如此全面的哪。
知识点简单罗列：
讲解新旧api的区别，如何使用旧api完成操作
介绍如何打包成jar，在命令行运行hadoop程序
介绍hadoop的内置计数器，以及自定义计数器
介绍了合并(combiner)概念、为什么使用、如何使用、使用时有什么限制条件
介绍了hadoop内置的分区(partitioner)概念、为什么使用、如何使用
介绍了hadoop内置的排序算法，以及如何自定义排序规则
介绍了hadoop内置的分组算法，以及如何自定义分组规则
介绍了mapreduce的常见应用场景，以及如何实现mapreduce算法
06) 介绍Hadoop集群
hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知识。
知识点简单罗列：
如何搭建hadoop集群
如何动态增加hadoop从节点
如何动态修改hdfs的副本数
如何使用一些常用管理命令
如何理解安全模式
如何查看日志等
07) 介绍zookeeper操作
本节内容与hadoop关系不大，只是在hbase集群安装时才用到。但是，zookeeper在分布式项目中应用较多。
知识点简单罗列：
Zookeeper是什么
搭建zookeeper集群环境
如何使用命令行操作zookeeper
如何使用java操作zookeeper
08) 介绍HBase体系结构及基本操作
hbase是个好东西，在以后工作中会经常遇到，特别是电信、银行、保险等行业。本节讲解hbase的伪分布和集群的安装，讲解基本理论和各种操作。我们通过对hbase原理的讲解，让大家明白为什么hbase会这么适合大数据的实时查询。最后讲解hbase如何设计表结构，这是hbase优化的重点。
知识点简单罗列：
Hbase是什么
Hbase数据模型
Hbase存储模型
Hbase的命令行操作
Hbase的java操作
如何使用mapreduce向hbase批量导入数据
09) 介绍pig操作
Pig是另一套hadoop处理大数据的方法，底层调用的是mapreduce，但是入门的门槛低，书写自由灵活，书写效率与java代码相比非常高，在企业中有较多应用。本节hadoop讲解pig的理论、操作。
知识点简单罗列：
Pig的数据类型、操作
使用pig完成前面的电信上网日志的统计工作
10) 介绍Hive体系结构及基本操作
Hive作为hadoop领域的数据仓库，支持sql功能，类似于mysql操作，非常好用，在企业中应用非常广泛。
知识点简单罗列：
Hive是什么
Hive的体系结构，hive中的表在hdfs中是如何存储的
讲解如何在linux安装mysql，如何使用mysql作为hive的metastore
通过实例详细讲述hive的内部表、分区表、外部表、桶表
介绍hive的自定义函数
11) 介绍Sqoop操作
sqoop适用于在关系数据库与hdfs之间进行双向数据转换的，在企业中，非常常用。
知识点简单罗列：
Sqoop是什么
通过实例讲解Sqoop如何把mysql中的数据导入到hdfs中
通过实例讲解Sqoop如何把hdfs中的数据导出到mysql中
Sqoop如何做成job，方便以后快速执行
12) Flume操作
Flume是cloudera公布的分布式日志收集系统，是用来把各个的服务器中数据收集，统一提交到hdfs或者其他目的地，是hadoop存储数据的来源，企业中非常流行。
知识点简单罗列：
Flume是什么
详细Flume的体系结构
讲述如何书写flume的agent配置信息
讲述flume如何动态监控文件夹中文件变化
讲述flume如何把数据导入到hdfs中
通过实例讲解如何通过flume动态监控日志文件变化，然后导入到hdfs中
13) 论坛日志分析项目
& & 该项目的数据来自于黑马([url=]http://edu.csdn.net/[/url])论坛的日志，该项目是为本课程量身定做的，非常适合我们hadoop课程学习。有的同学觉得应该介绍更多项目，其实做过几个项目后，就会发现项目的思路是相同的，只是业务不同而已。大家写过这个项目后，就对hadoop的各个框架在项目中是如何使用的，有个比较清晰的认识，对hadoop与javaEE结合有个比较清晰的认识了。
课程目录索引
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hadoop视频教程
01:25 上传
│& && &01hadoop介绍1
│& && &02hadoop介绍2
│& && &03hadoop介绍3
│& && &04Linux环境配置1
│& && &05安装JDK
│& && &06Hadoop安装配置
│& && &07hadoop初始化和测试
│& && &08配置ssh免密码登陆配置和ssh原理
│& && &01HDFS原理
│& && &02HDFS的shell操作
│& && &03HDFS原理
│& && &04HDFS原理2
│& && &05HDFS的java接口
│& && &06Hadoop RPC
│& && &07HDFS读取数据过程
│& && &01MR介绍
│& && &02WordCount执行流程
│& && &03WordCount代码编写
│& && &04hadoop序列化机制
│& && &05MR例子
│& && &06MR提交过程
│& && &07hadoop远程debug
│& && &01Partitioner编程 1
│& && &02Partitioner编程2
│& && &03使用Maven开发MR
│& && &04MR排序
│& && &05Combiner编程
│& && &06shuffle过程
│& && &07MR例子-倒排索引
│& && &08决定mapper的数量因素
│& && &01ZooKeeper介绍
│& && &02ZooKeeper集群搭建
│& && &03hadoop集群搭建
│& && &04Hadoop集群测试
│& && &05数据迁移工具sqoop
│& && &06shell入门
│& && &01HBASE入门
│& && &02hbase单节点安装和hbase shell
│& && &03hbase集群搭建
│& && &04HBASE理论知识
│& && &05HBASE的java接口1
│& && &06HBASE的java接口2
│& && &07HBASE理论
│& && &01hive入门
│& && &02hive安装mysql metastore
│& && &03hive分区表
│& && &04hive练习
│& && &05hive的UDF
│& && &06A数据收集工具flume
│& && &07黑马论坛日志项目
├笔记和代码
游客，如果您要查看本资源下载链接请
不要你签到,你还灌水!只有扣除你20金币才能消我气!
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很高兴学到那么多知识+1
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希望以后能看到，谢谢
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看一下，以后有时间了在学习
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学习了，感谢
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希望以后能看到，谢谢
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hadoop培训完了，这方面的工作好找吗？
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培训完了，这方面的工作好找吗？ 现在好多都需要经验，但经验又的确需要实际项目积累沉淀。
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如果是hadoop平台课程培训结束的话，觉得缺少经验可以继续参加hadoop实战案例的课程啊，呃，我不是炼数的拖……
其实我个人觉得问大环境如何前还是先自己先整理一下通过培训自己学到了些什么，通过整理可以算是对学习过程的一个总结，也可以发现自己还不够完善的地方。
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培训完了，发现离能直接找到工作的路还是很远。
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学这些课程，对于自己再系统设计和架构上，帮助很大。
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我觉得要是还有时间再去学点别的相关课程，触类旁通。顺便也可以再复习下。
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只希望能有机会运用到实际工作中去，有那么大数据的企业还不是太多
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用到的企业不少吧。现在好多招聘要求都包含会用hadoop。
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学习一下分布式文件系统的架构思想也是有帮助的
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哎~没有IT经验的培训完能找到相关工作不
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