大数据运维工程师培训

A. 大数据培训课程都学什么

我正在用着

B. 运维工程师培训内容

运维工程师培训内容有电气安全知识讲解，现场认识变压器、中压配电柜、低压配电柜、UPS、EPS、蓄电池、精密列头柜，认识柴油发电机组，学习现场巡检工作的内容。

一、运维工程师简介

1、运维工程师（Operations），祥清隐负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。

2、运维工程师面对的最大挑战是大规模集群的管理问题，如何管理好几十万台服务器上的服务，同时保障服务的高可用性，是运维工程师面临的最大挑战。

3、问题处理：设计并开发高效的问题处理平台和工具，在系统出现异常的时候可以快速/自动决策并触发相关止损预案，快速恢复服务。

4、问题跟踪：通过分析问题发生时系统的各种表现（日志、变更、监控）确定问题发生的根本原因，制定并开发预案工具。

C. 大数据培训学大数据以后可以做什么

在国内，与大数据相关的岗位主要分为以下几类：

数据分析师：运用工具，提取回、答分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力
数据挖掘师/算法工程师：数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程
大数据工程师：运用编程语言实现数据平台和数据管道开发，需要计算机编程能力
数据架构师：高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力

D. 大数据技术培训都学什么

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快
1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。