尚硅谷大数据就业捷报频传

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部分学员就业喜报

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大数据企业的商业项目直接为学员所用,一线大牛工程师亲自指导实战开发
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大数据项目谷粒电信

项目架构:
Hadoop + Zookeeper + HBase + Hive +Flume + Kafka +Maven

业务分析:
1)用户每天主叫通话个数统计,通话时间统计。
2)用户每月通话记录统计,通话时间统计。
3)用户之间亲密关系统计。

大数据项目谷粒城市

项目架构:
Hadoop+ Zookeeper+ Kafka+ Spark+ Redis+ Scala

业务分析:
1)公路堵车预测
2)地铁人流量预测
3)共享单车聚集点预测等等

大数据项目谷粒电商

项目架构:
Scala+ SparkCore+ SparkSQL+ SparkStreaming+Mysql+Hive+HBase

业务分析:
1)Session各范围访问步长、访问时长占比统计 2)Session随机抽取
3)Top10热门品类
4)Top10热门品类Top10活跃Session统计
5)页面转化率统计
6)各区域Top3商品统计
7)广告黑名单实时统计
8)广告点击量实时统计
9)各省热门广告实时统计
10)最近一小时广告点击量实时统计

大数据项目谷粒社交

项目架构:
Nginx+Tomcat+Flume+Kafka+Spark+Hadoop+Hive+HBase+Echart+Crontab

业务分析:
1)新增用户统计
2)活跃用户统计
3)沉默用户统计
4)启动次数统计
5)版本分布统计
6)留存分析统计
7)新鲜度分析
8)各城市用户分布实时统计

大数据项目谷粒医疗

项目架构:
MySQL+ Redis+ ElasticSearch+ Azkaban+ Spark+ Zookeeper+ Flume+ Kafka

业务分析:
1)离线统计服务 (1)商品平均得分统计
(2)每个类别优质电影统计
(3)最热医疗商品统计
(4)优质医疗商品统计
(5)用户商品推荐矩阵
(6)商品相似度矩阵
2)实时推荐算法的实现
(1)获取用户的K次最近评分
(2)获取当前商品最相似的K个商品
(3)商品推荐优先级计算
(4)更新实时推荐结果

大数据项目谷粒旅游

项目架构:
Hadoop+HBase+Hive+Mysql+Sparksql+Spark Streaming+ Azkaban+ Zookeeper

业务分析:
1)市场增长趋势统计
2)目的地影响力分析
3)目的地客流分布——景区排名
4)目的地客流分布——区域排名
5)成熟客源市场分析-地市排名
6)成熟客源市场分析-省份排名
7)潜在客源市场分析-地市排名
8)潜在客源市转化率分析-地市排名
9)潜在客源市场分析-省份排名
10)潜在客源市转化率分析-省份排名
11)景区交通方式分析

没有对比就没有伤害

技术在进步,尚硅谷始终超越平凡

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  • 尚硅谷教育

尚硅谷大数据课程

Java基础 NIO MySQL JDBC HTML5与CSS3 jQuery AJAX&JSON Servlet JSP Cookie&Session Spring SpringMVC MyBatis Maven Redis Git/Git Hub Shell Linux Hadoop Hive
Zookeeper Java8 Storm Scala Spark Core Spark SQL Spark Streaming ElasticSearch Kafka
HBase Java9 Java10 MySQL优化 JVM原理 JUC多线程 CDH版Hadoop Impala Flume Sqoop Azkaban Oozie HUE Kettle Kylin Spark Mllib机器学习 Flink Python

看课程就明白,谁才是真正的实力派

授课内容全面深入,直击核心

第一阶段
Java

01 Java编程语言概述
  • Java编程语言发展简史
  • Java编程语言主要特征
  • Java技术体系平台
  • Java核心机制与JVM运行原理
  • 搭建 Java开发环境
  • JDK 的安装与配置
  • 开发体验 Java 应用程序
  • Java 程序的执行原理
  • Java Code Style
  • 变量的声明与使用
  • 变量内存空间分配与原理
  • 进制与位运算
  • 变量的数据类型
  • 数据类型之间的转换
  • 变量的运算与底层运算原理
02 Java基础语法
  • 流程控制语句
  • Java 编译器执行流程
  • if 分支结构
  • switch 选择结构与相关规则
  • 循环结构
  • for 循环
  • while 循环
  • do-while 循环语句
  • 各语句性能对比与应用场景
  • 特殊流程控制语句
  • 方法的声明与使用
  • 方法调用的过程分析
  • 跨类调用方法
  • 参数的值传递
  • 方法的重载 Overload
03 面向对象编程
  • 类和对象
  • 对象的属性和方法
  • Java 的内存管理与垃圾回收
  • JVM 的内存结构
  • 面向对象的三大特性
  • 对象的关联关系
  • Object 类的结构与方法
  • 继承中类中各个成员特点
  • 方法重写 Override
  • 访问权限修饰符
  • 多态与虚拟方法调用
  • instanceof 运算符
  • 多态的应用之多态数组
  • 多态的应用之多态参数
  • 对象类型的转换
04 Java数组
  • static 修饰符
  • 类的成员之代码块
  • 静态代码块与非静态代码块
  • 单例 (Singleton) 设计模式
  • final 修饰符
  • 包 (package) 的管理与作用
  • DOS 命令行下编译器操作
  • 使用 jar 命令打包应用程序
  • 数组的创建与使用
  • 一维数组与多维数组
  • 数组的默认初始化与内存分析
  • 数组的常见算法分析
  • 操作数组的工具类 Arrays
  • 命令行参数
  • 可变参数
05 高级类特性
  • 抽象类 (abstract) 实际应用举例
  • 接口 (interface) 的应用与常见问题
  • Template Method 设计模式
  • Factory Method 设计模式
  • 代理模式 (Proxy)
  • 类的成员之内部类
  • 匿名内部类
  • Java8 中匿名内部类的新特性
  • Enum枚举
  • 枚举的属性与方法
  • 接口实现枚举类
  • Annotation 注解
  • JDK 内置注解
  • 自定义注解
  • 元注解

第一阶段
Java

06 Java API
  • Wrapper 包装类
  • 装箱与拆箱
  • 包装类的缓存分析
  • 字符串处理类
  • String 类的使用与内存原理
  • String 类的算法分析
  • StringBuffer 与 StringBuilder
  • 字符串处理类性能分析
  • 其他常用类
  • Java.lang.System类
  • Java.util.Date类
  • Java.text.SimpleDateFormat类
  • Java.util.Calendar类
  • Java.lang.Math类
  • Java.math.BigInteger类与Java.
07 异常处理
  • 异常的原理
  • 异常的堆栈抛出机制
  • 异常的结构体系
  • 受检与非受检异常
  • 异常的处理
  • try-catch 示例
  • 使用finally回收资源
  • throw 制造异常
  • 异常的处理方式之throws
  • Java 7增强的throw 语句
  • 方法重写与 throws
  • 自定义异常
  • 实战中自定义异常的应用解析
  • 异常信息的访问
  • Java 程序的常见问题及解决方
08 集合与泛型
  • 集合框架概述
  • Collection 系列集合
  • List 系列集合与Set系列集合
  • java.util.ArrayList源码与数据结构分析
  • java.util.LinkedList 源码分析
  • java.util.HashSet 内部原理
  • java.util.TreeSet 数据结构分析
  • java7 中Map 系列集合与数据结构分析
  • java8 中 Map 系列集合新特性对比
  • java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
  • Iterator 与 ListIterator
  • Collections 工具类
  • 集合中使用泛型
  • 自定义泛型
  • 通配符
09 Java IO流
  • IO流结构体系
  • IO流原理分析
  • IO流的分类
  • IO流与文件操作
  • IO流的包装与链接
  • 缓冲流
  • 文件的复制与性能对比
  • 对象流
  • 对象的序列化与反序列化
  • 控制台IO
  • 标准输入流与标准输出流
  • 打印流
  • 转换流
  • 字符编码与解码
  • RandomAccessFile 类
10 Java 多线程
  • 线程的原理
  • 线程的创建与启动
  • 创建线程的几种方式对比
  • 继承 Thread 类与实现 Runnable 接口
  • 创建线程方式对比
  • 线程的控制
  • 线程的调度
  • 线程的优先级
  • 线程的生命周期
  • 多线程的安全问题与解决办法
  • 线程的同步
  • 互斥锁
  • 线程的死锁问题
  • 线程通信
  • 生产者与消费者案例

第一阶段
Java

11 Java Reflection
  • Java 反射机制的研究与应用
  • 反射的原理分析
  • JVM与类
  • 类的加载、连接、初始化
  • 类初始化的时机
  • 类加载器 ClassLoader简介
  • 类加载机制
  • 创建并使用自定义的类加载器
  • 开启反射的源头 Class
  • 获取 Class 实例的四种方式
  • 从 Class 中获取信息
  • Proxy 和 InvocationHandler 创建动态代理
  • 动态代理和AOP(Aspect Orient Programming)
  • 泛型和Class类
  • 使用反射来获取泛型信息
12 网络编程
  • 网络编程基础知识
  • 网络编程的主要问题
  • 如何实现网络中主机的相互通讯
  • 网络通讯要素
  • 网络通信协议
  • OSI参考模型
  • TCP/IP参考模型(或TCP/IP协议)
  • 数据的封装与拆封
  • Java.net.InetAddress 类
  • TCP 协议与UDP协议
  • 基于TCP协议的网络编程
  • Socket 的TCP编程
  • 基于UDP协议的网络编程
  • URL编程
  • 针对HTTP协议的URLConnec
13 Java8 新特性
  • Lambda 表达式
  • 类型推断
  • Java8核心函数式接口
  • Lambda表达式的参数传递
  • 方法引用与构造器引用
  • 强大的 Stream API
  • Stream 操作的核心步骤
  • 惰性求值与内部迭代
  • 筛选与切片
  • 映射与排序
  • 查找与匹配
  • 归约与收集
  • 并行流与串行流
  • Optional 容器类
  • ....
14 Mysql 基础
  • Mysql的安装和使用
  • 图解Mysql程序结构
  • Mysql服务器的配置
  • Mysql 客户端使用
  • 用户权限管理
  • Mysql数据库的使用
  • SQL语句的三种类型
  • DML、DDL、DCL的应用
  • 数据处理
  • 子查询
  • 创建和管理表
  • 约束与分页
  •  
  •  
  •  
15 JDBC
  • JDBC概述
  • 获取数据库连接
  • 数据库连接池C3P0 与 DBCP
  • 使用JDBC 完成数据库DML操作
  • 大数据的操作
  • 批量处理与元数据
  • 使用QueryRunner
  • 可插拔式结果集处理
  • 批量处理
  • 大数据结果集处理
  • 自定义结果集处理
  • 利用DBUtils编写通用 DAO
  • 使用 JdbcTemplate
  • 使用 JdbcDaoSupport
  • 使用 NamedParameterJdbcTemplate

第二阶段
JavaEE核心

01 Java WEB核心
  • JavaWeb的技术体系
  • 登录页面的开发
  • 登录功能实现-环境的搭建
  • 登录功能实现-LoginServlet
  • 登录功能实现-页面中错误提示
  • 注册功能实现-异步的表单校验
  • 登录功能实现-登录成功跳转主页面
  • 主页面访问权限控制
  • 在线人数统计
  • xml/JSON
02 Spring
  • SpringIOC&DI机制
  • Spring配置式组件管理
  • Spring注解式自动装配
  • Spring表达式语言
  • SpringAOP&动态代理
  • SpringJDBC使用
  • Spring声明式事务
  • Spring单元测试
  • Spring源码分析
  •  
03 SpringMVC
  • SpringMVC配置&运行流程
  • SpringMVC数据绑定
  • 模型处理&@ModelAttribute
  • RestFulCRUD
  • 表单标签&静态资源处理
  • 数据转换&格式化&JSR303数据校验
  • HttpMessageConverter
  • Ajax&国际化&文件上传下载
  • 异常处理
  • 整合&父子容器
04 MyBatis
  • MyBatis配置&查询数据
  • MyBatis全局配置文件
  • MyBatis映射文件
  • 关联查询,动态sql
  • MyBatis缓存机制&整合ehcache
  • MyBatis逆向工程
  • MyBatis、Spring、SpringMVC整合
  • MyBatis运行原理&源码分析
  • MyBatis拦截器&插件开发
  • 分页插件&存储过程调用&自
05 Maven
  • Maven环境搭建
  • Maven构建&自动化构建
  • 本地仓库&中央仓库
  • maven创建web工程
  • pom.xml、依赖管理
  • 坐标、依赖、生命周期等
  • eclipse下的maven使用
  • 继承&聚合
  • 9.maven构建SSH/SSM应用
  • 10.自动部署&持续集成&持续部
06 Linux入门 & VI/VIM
  • Linux概述
  • Linux和Windows区别
  • Centos下载地址
  • 安装VMWare虚拟机
  • 安装CentOS
  • 安装VMTools工具
  • Linux文件、目录结构
  • VI/VIM一般模式
  • VI/VIM编辑模式
  • VI/VIM指令模式
  • VI/VIM模式间转换
07 系统管理操作&远程登录
  • 查看网络IP和网关
  • 配置网络ip地址
  • 配置主机名
  • 防火墙配置
  • 关机重启命令
  • 找回root密码
  • 克隆虚拟机
  • 安装SecureCRT(英文版)
  • 中文版SecureCRT的使用
  • SecureCRT中文乱码解决方法
  • 安装Xshell
08 常用命令
  • 帮助命令
  • 文件目录类命令
  • 时间日期类命令
  • 用户管理命令
  • 用户组管理命令
  • 文件权限类命令
  • 搜索查找类命令
  • 压缩和解压类命令
  • 磁盘分区类命令
  • 进程线程类命令
  • crond 系统定时任务
09 软件包管理 & 企业真题
  • RPM概述
  • RPM查询命令(rpm -qa)
  • RPM卸载命令(rpm -e)
  • RPM安装命令(rpm -ivh)
  • YUM概述
  • YUM的常用命令
  • 修改网络YUM源
  • 常见错误及解决方案
  • 百度面试真题
  • 考满分面试真题
  • 瓜子二手车面试真题
10 Shell编程
  • Shell概述
  • Shell解析器
  • Shell脚本入门
  • Shell中变量
  • 自定义变量
  • 特殊变量$n、$#
  • 特殊变量$*、$@、$?
  • 运算符
  • 条件判断
  • 流程控制if、case、for、while
  • read读取控制台输入
11 Shell高级&企业真题
  • 系统函数
  • 自定义函数
  • Shell工具cut
  • Shell工具sed
  • Shell工具awk
  • Shell工具sort
  • 京东面试真题
  • 搜狐面试真题
  • 和讯网面试真题
  • 新浪面试真题
  • 金和网络面试题
12 Redis
  • NoSQL&Redis入门
  • Redis/memcache/MongDB对比
  • Redis安装&启动
  • 分布式数据库CAP原理
  • Redis五大数据类型和基本操作命令
  • Redis总体配置Redis.conf
  • Redis持久化(RDB和AOF)
  • Redis事务控制
  • Redis发布和订阅
  • Redis(Master/Slave)主从复制
  • Jedis
13 MySQL高级
  • MySQL架构组成
  • MySQL备份和恢复
  • MySQL查询和慢查询日志分析
  • MySQL索引优化
  • MySQL存储引擎优化
  • MySQL锁机制优化
  • MySQL高可用设计
  • MySQL集群
  •  
  •  
  •  
14 JVM原理
  • JVM简析
  • JVM组成结构
  • JVM堆、栈原理
  • JVM-Heap三区原理
  • JVM垃圾收集机制
  • 堆内存调优
  • GC回收策略
  • GC三大算法
  •  
  •  
  •  
15 JUC 线程高级
  • 内存可见性分析
  • 原子变量与CAS (Compare And Swap) 算法分析
  • ConcurrentHashMap 锁分段机制
  • CountDownLatch 闭锁
  • Lock 同步锁
  • Condition 控制线程通信
  • 线程按序交替
  • ReadWriteLock 读写锁
  • 线程八锁/线程池
  • 线程调度
  •  

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

01 大数据概论 & Hadoop生态
  • 大数据概念
  • 大数据的特点(4V)
  • 大数据应用场景
  • 大数据发展前景
  • 大数据部门业务流程分析
  • 大数据部门组织结构(重点)
  • Hadoop是什么
  • Hadoop发展历史
  • Hadoop三大发行版本
  • Hadoop的优势(4高)
02 Hadoop入门
  • Hadoop组成
  • HDFS架构概述
  • YARN架构概述
  • MapReduce架构概述
  • 大数据技术生态体系
  • 推荐系统框架图
  • Hadoop运行环境搭建
  • 虚拟机环境准备
  • 安装JDK、安装Hadoop
  • Hadoop目录结构
03 Hadoop运行模式
  • 本地运行模式
  • 官方Grep案例
  • 官方WordCount案例
  • 伪分布式运行模式
  • 启动HDFS并运行MapReduce程序
  • 启动YARN并运行MapReduce程序
  • 配置历史服务器
  • 配置日志的聚集
  • 配置文件说明
  • 完全分布式运行模式
04 完全分布式模式&源码编译
  • 虚拟机准备
  • 编写集群分发脚本xsync
  • 集群配置
  • 集群单点启动
  • SSH无密登录配置
  • 群起集群
  • 集群启动/停止方式总结
  • 集群时间同步
  • Hadoop编译源码
  • 常见错误及解决方案
05 HDFS入门
  • HDFS概述
  • HDFS产出背景及定义
  • HDFS优缺点
  • HDFS组成架构
  • HDFS文件块大小
  • HDFS的Shell操作
  • HDFS客户端操作
  • HDFS客户端环境准备
  • HDFS的API操作
  • HDFS文件上传
06 HDFS的API操作
  • HDFS文件下载
  • HDFS文件夹删除
  • HDFS文件名更改
  • HDFS文件详情查看
  • HDFS文件和文件夹判断
  • HDFS的I/O流操作
  • HDFS文件上传
  • HDFS文件下载
07 HDFS的框架原理
  • 定位文件读取
  • HDFS的数据流
  • HDFS写数据流程
  • 剖析文件写入
  • 网络拓扑-节点距离计算
  • 机架感知
  • 副本存储节点选择
  • HDFS读数据流程
08 NN & DN工作机制
  • NameNode&2NN工作机制
  • Fsimage和Edits解析
  • CheckPoint时间设置
  • NameNode故障处理
  • 集群安全模式
  • NameNode多目录配置
  • DataNode工作机制
  • 数据完整性
09 DN工作机制&新特性
  • 掉线时限参数设置
  • 服役新数据节点
  • 退役旧数据节点
  • 添加白名单
  • 黑名单退役
  • Datanode多目录配置
  • HDFS 2.X新特性
  • 集群间数据拷贝
10 新特性& HA框架原理
  • 小文件存档
  • 回收站
  • 快照管理
  • HA概述
  • HDFS-HA工作机制
  • HDFS-HA工作要点
  • HDFS-HA自动故障转移工作机制
  • HDFS-HA集群配置

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

11 HDFS-HA集群配置
  • 环境准备
  • 规划集群
  • 配置Zookeeper集群
  • 配置HDFS-HA集群
  • 启动HDFS-HA集群
  • 配置HDFS-HA自动故障转移
  • YARN-HA配置
  • YARN-HA工作机制
  • 配置YARN-HA集群
  • HDFS Federation架构设计
12 MapReduce框架原理
  • MapReduce核心思想
  • MapReduce进程
  • MapReduce编程规范(八股文)
  • MapReduce程序运行流程分析
  • MapReduce工作流程
  • 常用数据序列化类型
  • 自定义bean对象实现序列化接口
  • FileInputFormat切片机制
  • CombineTextInputFormat切片机制
  • 自定义InputFormat
13 Shuffle机制
  • MapTask工作机制
  • 并行度决定机制
  • Shuffle机制
  • Partition分区
  • WritableComparable排序
  • GroupingComparator分组(辅助排序)
  • Combiner合并
  • 数据倾斜&Distributedcache
  • ReduceTask工作机制
  • 自定义OutputFormat
14 数据压缩 & Yarn
  • MapReduce支持的压缩编码
  • 采用压缩的位置
  • 压缩配置参数
  • 计数器应用、数据清洗
  • Yarn基本架构、工作机制
  • Yarn资源调度器、任务推测执行
  • MapReduce作业提交全过程
  • MapReduce开发总结
  • MapReduce参数优化
  • 企业高频真题讲解20道
15 MapReduce案例(一)
  • 案例一:统计一堆文件中单词出现的个数
  • 案例二:把单词按照ASCII码奇偶分区
  • 案例三:对每一个maptask的输出局部汇总
  • 案例四:大量小文件的切片优化
  • 案例五:统计手机号耗费的流量
  • 案例六:按照手机归属地不同省份输出到不同文件中
  • 案例七:按照总流量倒序排序
  • 案例八:不同省份输出文件内部排序
  • 案例九:求每个订单中最贵的商品
  • 案例十:Reduce端表合并(数据倾斜)
16 MapReduce案例(二)
  • 案例十一:Map端表合并(Distributedcache)
  • 案例十二:小文件处理(自定义InputFormat)
  • 案例十三:自定义日志输出路径(自定义OutputFormat)
  • 案例十四:日志清洗(数据清洗)
  • 案例十五:倒排索引(多job串联)
  • 案例十六:找博客共同好友分析
  • 案例十七:对数据流的压缩和解压缩
  • 案例十八:在Map输出端采用压缩
  • 案例十九:在Reduce输出端采用压缩
  • 案例二十:TopN案例
17 Zookeeper原理
  • Zookeeper概述、特点
  • Zookeeper数据结构
  • Zookeeper应用场景
  • Zookeeper下载地址
  • Zookeeper本地模式安装
  • 配置参数解读
  • Zookeeper内部原理
  • Zookeeper选举机制
  • Zookeeper节点类型
  • Stat结构体
18 Zookeeper原理&实战
  • 监听器原理、写数据流程
  • 分布式安装部署
  • 客户端命令行操作
  • API应用环境搭建
  • 创建ZooKeeper客户端案例
  • 创建子节点案例
  • 获取子节点并监听节点变化案例
  • 判断Znode是否存在案例
  • 监听服务器节点动态上下线案例
  • 企业高频真题讲解3道
19 Hive入门&安装
  • 什么是Hive
  • Hive的优缺点
  • Hive架构原理
  • Hive和数据库比较
  • Hive安装地址
  • Hive安装部署
  • 将本地文件导入Hive案例
  • MySql安装
  • 安装MySql服务器
  • 安装MySql客户端
20 Hive远程连接
  • MySql中user表中主机配置
  • Hive元数据配置到MySql
  • 驱动拷贝
  • 配置Metastore到MySql
  • 多窗口启动Hive测试
  • HiveJDBC访问
  • 启动hiveserver2服务
  • 启动beeline
  • 连接hiveserver2
  • Hive常用交互命令

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

21 Hive命令 & 数据类型
  • Hive其他命令操作
  • Hive常见属性配置
  • Hive数据仓库位置配置
  • Hive查询后信息显示配置
  • Hive运行日志信息配置
  • 参数配置方式
  • Hive数据类型
  • Hive基本数据类型
  • Hive集合数据类型
  • 类型转化
22 Hive DDL数据定义
  • 创建数据库
  • 查询数据库
  • 修改数据库
  • 删除数据库
  • 创建管理表
  • 创建外部表
  • 管理表与外部表的互相转换
  • 分区表基本操作
  • 分区表注意事项
  • 修改表、删除表
23 Hive DML数据操作
  • 向表中装载数据(Load)
  • 通过查询语句向表中插入数据(Insert)
  • 查询语句中创建表并加载数据(as select)
  • 创建表时通过location指定加载数据路径
  • Import数据到指定hive表中
  • Insert导出
  • Hadoop命令导出到本地
  • Hive Shell 命令导出
  • Export导出到HDFS上
  • 清除表中数据(Truncate)
24 Hive查询
  • 全表和特定列查询
  • 列别名
  • 算术运算符、常用函数
  • LIMIT语句
  • WHERE语句
  • 比较运算符(BETWEEN/IN/ IS NULL)
  • LIKE和RLIKE
  • 逻辑运算符(AND/OR/NOT)
  • 分组、GROUP BY语句
  • HAVING语句
25 Hive JOIN & 排序
  • 等值JOIN & 表的别名
  • 内连接
  • 左外连接、右外连接
  • 满外连接、多表连接
  • 笛卡尔积 JOIN
  • 全局排序(Order By)
  • 按照别名排序、多个列排序
  • 每个MapReduce内部排序(Sort By)
  • 分区排序(Distribute By)
  • CLUSTER BY
26 Hive分桶 & 函数
  • 分桶表数据存储
  • 分桶抽样查询
  • 常用查询函数
  • 空字段赋值
  • CASE WHEN
  • 行转列
  • 列转行
  • 窗口函数
  • Rank
  • 系统内置函数
27 Hive函数 & 压缩 & 存储
  • 自定义UDF、UDAF、UDTF函数
  • 压缩和存储
  • 源码编译支持Snappy压缩
  • 开启Map输出阶段压缩
  • 开启Reduce输出阶段压缩
  • 列式存储和行式存储
  • TextFile格式、Orc格式
  • Parquet格式
  • 主流文件存储格式对比实验
  • 存储和压缩结合案例
28 企业级调优
  • Fetch抓取
  • 本地模式
  • 表的优化
  • 小表、大表Join
  • 大表Join大表
  • MapJoin
  • Group By
  • Count(Distinct) 去重统计
  • 笛卡尔积
  • 行列过滤
29 Hive企业级调优(二)
  • 动态分区调整
  • 分桶、分区
  • Map数
  • 小文件进行合并
  • 复杂文件增加Map数
  • Reduce数
  • 并行执行、严格模式
  • JVM重用、推测执行
  • 压缩
  • EXPLAIN(执行计划)
30 企业级调优 & 项目实战
  • 项目视频表
  • 项目用户表
  • 项目技术选型
  • 数据清洗
  • 数据分析
  • ETL之ETLUtil
  • ETL之Mapper
  • ETL之Runner
  • 执行ETL
  • 项目数据准备

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

31 Hive项目实战&企业真题
  • 统计视频观看数Top10
  • 统计视频类别热度Top10
  • 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数
  • 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank
  • 统计每个类别中的视频热度Top10,以Music为例
  • 统计每个类别中视频流量Top10,以Music为例
  • 统计上传视频最多的用户Top10以及他们上传的观看次数在前20的视频
  • 统计每个类别视频观看数Top10
  • 项目总结
  • 企业高频真题讲解2道
32 Cloudera Manager & Impala
  • CM概念
  • CM功能
  • CM环境准备
  • CM安装部署
  • CM案例实操
  • Impala入门
  • 什么是Impala
  • Impala优缺点
  • Impala架构
  • Impala下载地址
33 Impala安装
  • Impala安装方式
  • Impala监护管理
  • Impala初体验
  • Impala的操作命令
  • Impala的外部shell
  • Impala的内部shell
  • Impala的数据类型
  • DDL数据定义
  • 创建数据库
  • 查询数据库
34 Impala操作
  • 创建管理表、外部表
  • 创建分区表
  • 向表中导入数据
  • 查询分区表中的数据
  • 增加多个分区
  • 删除分区、查看分区
  • 数据导入、导出
  • 自定义函数
  • 存储和压缩
  • 优化
35 IDEA
  • IDEA介绍
  • Windows下安装过程
  • 启动应用后简单配置
  • 创建工程
  • 设置显示常见的视图
  • 工程界面展示
  • 创建package和class
  • 设置常用配置20项
  • 设置快捷键、自定义模板
  • 关联Tomcat、Web项目案例实操
36 数据采集框架Flume
  • Flume定义
  • Flume组成架构
  • Flume拓扑结构
  • Flume Agent内部原理
  • Flume事务
  • Flume快速入门
  • Flume下载地址、安装部署
  • 案例一:监控端口数据官方案例
  • 案例二:实时读取本地文件到HDFS案例
  • 案例三:实时读取目录文件到HDFS案例
37 Flume高级
  • 案例四:单数据源多出口案例(选择器)
  • 案例五:单数据源多出口案例(Sink组)
  • 案例六:多数据源汇总案例
  • 自定义组件
  • 案例七:自定义Source案例
  • 案例八:自定义Sink案例
  • Flume监控之Ganglia
  • Ganglia的安装与部署
  • 操作Flume测试监控
  • 企业高频真题讲解6道
38 Kafka入门
  • 消息队列
  • 为什么需要消息队列
  • 什么是Kafka
  • Kafka架构
  • 环境准备
  • Kafka集群部署
  • Kafka命令行操作
  • Kafka工作流程分析
  • 数据写入方式
  • 数据分区(Partition)
39 Kafka原理
  • 数据副本(Replication)
  • 数据写入流程
  • 数据保存
  • 存储方式
  • 存储策略
  • Zookeeper存储
  • 本地存储
  • 数据消费
  • 高级API
  • 低级API
40 Kafka高级
  • 消费者组
  • 消费方式
  • 消费者组案例
  • Kafka生产者Java API
  • 创建生产者(新API)
  • 创建生产者带回调函数(新API)
  • 自定义分区生产者
  • Kafka消费者高级API
  • Kafka消费者低级API
  • Kafka拦截器原理及案例

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

41 Kafka高级
  • Kafka监控
  • KafkaManager
  • KafkaMonitor
  • Kafka进阶
  • 分区分配策略
  • Range Strategy
  • RoundRobin Strategy
  • 高可靠性存储
  • Kafka文件存储机制
  • 复制原理和同步方式
  •  
42 Kafka高级 & 面试题
  • ISR
  • 数据可靠性和持久性保证
  • 框架整合
  • Kafka与Flume比较
  • Flume与Kafka集成
  • Kafka Streams简介
  • Kafka Streams特点
  • 为什么要有Kafka Stream
  • Kafka Stream数据清洗案例
  • 企业高频真题10道
  •  
43 HBase原理及安装
  • HBase的角色
  • HBase的架构
  • HBase部署与使用
  • HBase基本操作
  • HBase表的操作
  • HBase读数据流程
  • HBase写数据流程
  • HBase JavaAPI
  • 安装Maven并配置环境变量
  • 新建Maven Project
  • 编写HBaseAPI程序
44 HBase集成及运维
  • 官方HBase-MapReduce
  • 自定义HBase-MapReduce1
  • 自定义HBase-MapReduce2
  • HBase与Hive的对比
  • HBase与Hive集成使用
  • 与Sqoop的集成
  • 常用的Shell操作
  • 数据的备份与恢复
  • 节点的服役
  • 节点的退役
  • 版本的确界
45 HBase企业级优化
  • HBase高可用
  • Hadoop的通用性优化
  • Linux优化
  • Zookeeper优化
  • HBase优化
  • HBase预分区优化
  • RowKey设计
  • 内存优化
  • 基础优化
  • HBase在商业项目中的能力
  • HBase2.0新特性
46 HBase微博项目
  • 微博系统需求分析
  • 微博系统代码设计
  • 创建命名空间以及表名的定义
  • 创建微博内容表
  • 创建用户关系表
  • 发布微博内容
  • 添加关注用户
  • 移除(取关)用户
  • 获取关注的人的微博内容
  • 测试
47 Sqoop
  • Sqoop原理、安装
  • 导入数据
  • RDBMS到HDFS
  • RDBMS到Hive
  • 导出数据
  • HIVE/HDFS到RDBMS
  • 脚本打包、常用命令列举
  • 命令&参数详解
  • Sqoop的案例实操
  •  
48 Azkaban
  • 各种调度工具特性对比
  • Azkaban与Oozie对比
  • Azkaban特点
  • Azkaban下载地址
  • Azkaban安装部署
  • 案例一:Command类型之单一job
  • 案例二:Command类型之多job工作流
  • 案例三:HDFS操作任务调度
  • 案例四:MapReduce任务调度
  • 案例五:Hive脚本任务调度
49 Oozie
  • Oozie框架原理
  • Oozie的功能模块
  • Oozie的常用节点
  • Oozie的安装部署
  • 案例一:Oozie调度shell脚本
  • 案例二:Oozie逻辑调度执行多个Job
  • 案例三:Oozie调度MapReduce任务
  • 案例四:Oozie定时任务/循环任务
  •  
  •  
50 HUE
  • HUE简介
  • HUE安装
  • 案例一:HUE与HDFS集成案例
  • 案例二:HUE与YARN集成案例
  • 案例三:HUE与Hive集成案例
  • 案例四:HUE与Mysql集成案例
  • 案例五:HUE与Oozie集成案例
  • 案例六:HUE与HBase集成案例
  • 案例七:HUE与Zookeeper集成案例
  • 案例八:HUE与Sqoop2集成案例

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

51 Git&Git Hub
  • Git安装配置
  • Git本地库搭建
  • Git常用操作命令
  • Github注册与配置
  • Github与Git协同办公
  • TortoiseGit安装配置
  • Egit操作push/pull,
  • Git工作流
  • 集中式&GitFlow&Forking
52 ETL数据清洗工具Kettle
  • Kettle入门
  • Kettle安装
  • Kettle使用
  • 案例一:日志文件导数据到Hive
  • 案例二:MySQL导数据到Hive
  • 案例三:Hive导数据到Hive
  • 案例四:Hive导数据到HBase
  • 案例五:Hive导数据到ES
  •  
53 Kylin
  • Kylin应用场景
  • Kylin工作原理
  • Kylin体系架构
  • Kylin集群环境
  • 为Kylin集群搭建负载均衡器
  • Sample Cube案例
  • Cube创建案例
  • 查询Cube
  • Kylin的元数据、垃圾清理
54 Storm原理
  • Storm应用场景及行业案例
  • Storm特点、编程模型
  • 元组(Tuple)、流(Stream)
  • 水龙头(Spout)、转接头(Bolt)
  • 拓扑(Topology)
  • 主控节点与工作节点
  • 流分组(Stream grouping)
  • 工作进程(Worker)
  • spout的tail特性
55 Storm案例
  • 执行器(Executor)、任务(Task)
  • 实时流计算常见架构图
  • Storm集群规划、集群搭建
  • Storm命令行操作
  • 分组策略和并发度
  • 网站日志处理案例
  • 实时单词统计案例
  • 实时计算网站PV案例
  • 实时计算网站UV去重案例

第四阶段
大数据spark生态体系

01 Scala入门
  • 安装Scala
  • 配置IDEA环境
  • 使用Scala REPL
  • 使用Scala Doc
  • 声明值和变量
  • 常用类型
  • 算术和操作符重载
  • 调用函数和方法
  • apply、update方法
  • option类型
  • If else表达式、while表达式、for表达式
  • 函数
  • 过程、懒值、异常
02 Scala数据结构
  • 主要的集合特质
  • 数组、映射、元组、队列、堆栈、列表、集
  • 添加去除元素操作符
  • 将函数映射到集合
  • 化简、折叠、扫描
  • 拉链操作
  • 迭代器
  • 流(不可变列表)
  • 懒视图
  • 与java集合的互操作总结
  • 线程安全的集合
  • 并行集合
  • 操作符概述
03 Scala模式匹配
  • 更好的switch
  • 守卫
  • 模式中的变量
  • 类型模式
  • 匹配数组、列表和元组
  • 提取器
  • 变量声明中的模式
  • For表达式中的模式
  • 样例类
  • Copy方法和带名参数
  • Case语句的中置表达式
  • 匹配嵌套结构
  • 密封类、模拟枚举、偏函数
04 高阶函数 & 类 & 对象
  • 作为参数的函数
  • 匿名函数、高阶函数
  • 参数(类型)推断
  • 闭包、柯里化、控制抽象
  • 简单类和无参方法
  • Getter、Setter方法
  • 对象私有字段
  • Bean属性、构造器
  • 嵌套类
  • 单例对象、伴生对象
  • Apply方法
  • 应用程序对象
  • 枚举
05 Scala包和引入 & 继承
  • 包、作用域、包对象
  • 包可见性、引入
  • 重命名和隐藏方法
  • 继承类
  • 重写方法
  • 类型检查和转换
  • 受保护的字段和方法
  • 超类的构造
  • 重写字段
  • 匿名子类
  • 抽象类
  • 构造顺序和提前定义
  • Scala继承层级
06 Scala特质
  • 不允许多重继承
  • 当做接口使用的特质
  • 带有具体实现的特质
  • 带有特质的对象
  • 叠加在一起的特质
  • 在特质中重写抽象方法
  • 当做富接口使用的特质
  • 特质中的具体字段
  • 特质中的抽象字段
07 注解 & 类型参数
  • 什么可以被注解
  • 注解参数
  • 注解实现
  • 针对java特性的注解
  • 用于优化的注解
  • 泛型类、泛型函数
  • 类型变量限定
  • 视图界定
  • 上下文界定
08 Scala隐式转换
  • 隐式转换
  • 利用隐式转换丰富类库功能
  • 引入隐式转换
  • 隐式转换规则
  • 隐式参数
  • 利用隐式参数进行隐式转换
  • 上下文界定
  • 读取行、读取字符
  • 读取词法单元和数字
09 Scala高级类型
  • 类型与类的区别
  • classOf与getClass的区别
  • 单例类型
  • 类型投影
  • 类型别名
  • 结构类型
  • 复合类型
  • 中置类型
  • 自身类型
10 Scala Akka实例实操
  • 需求分析
  • 业务需求分解
  • 项目源代码
  • 新建Maven项目AkkaSystem
  • WorkInfo类抽象
  • ActorMessage
  • Master
  • Worker
  • 案例运行

第四阶段
大数据spark生态体系

11 Spark基础解析
  • 什么是Spark、Spark特点
  • Spark的用户和用途
  • Spark集群安装
  • 配置Job History Server
  • 配置Spark HA
  • 执行第一个spark程序
  • Spark应用提交
  • 启动Spark Shell
  • 在IDEA中编写WordCount程序
  • 在IDEA中本地调试WordCount程序
  • 在IDEA中远程调试WordCount程序
12 SparkCore应用解析(一)
  • RDD概述
  • RDD弹性
  • RDD特点
  • RDD编程模型
  • RDD持久化
  • RDD检查点机制
  • RDD的依赖关系
  • DAG的生成
  • 键值对RDD的转化操作
  • 键值对RDD的行动操作
  • 键值对RDD的数据分区
13 SparkCore应用解析(二)
  • 文本文件输入输出
  • JSON文件输入输出
  • CSV文件输入输出
  • SequenceFile文件输入输出
  • 对象文件输入输出
  • Hadoop输入输出格式
  • 文件系统的输入输出
  • 数据库的输入输出
  • RDD编程进阶
  • 累加器、自定义累加器
  • 广播变量
14 SparkSQL应用解析(一)
  • 什么是Spark SQL
  • RDD vs DataFrames vs DataSet
  • SparkSQL命令行查询流程
  • IDEA创建SparkSQL程序
  • 新的起始点SparkSession
  • 创建DataFrames
  • DataFrame常用操作
  • Dataset和RDD互操作
  • 类型之间的转换总结
  • 用户自定义UDF函数
  • 用户自定义聚合函数
15 SparkSQL应用解析(二)
  • SparkSQL数据源
  • 通用加载/保存方法
  • Parquet文件
  • Hive数据库
  • JSON数据集
  • JDBC
  • JDBC/ODBC服务器
  • 运行Spark SQL CLI
  • 计算所有订单中每年的销售单数、销售总额案例
  • 计算所有订单每年最大金额订单的销售额案例
  • 计算所有订单中每年最畅销货品案例
16 SparkStreaming应用解析
  • 什么是Spark Streaming
  • Spark与Storm的对比
  • 运行Spark Streaming
  • 架构与抽象
  • 初始化StreamingContext
  • 什么是Dstreams
  • DStreams输入
  • DStreams转换
  • DStreams输出
  • 累加器和广播变量
  • DataFrame ans SQL Operations
  • Caching / Persistence
  • 7x24 不间断运行
  • 性能考量
17 SparkGraphX 应用解析(一)
  • 什么是Spark GraphX
  • 弹性分布式属性图
  • 运行图计算程序
  • 图存储模式
  • GraphX存储模式
  • vertices、edges以及triplets
  • 图的构建
  • BSP计算模式
  • 图操作一览
  • 操作一览
  • 转换操作
  • 结构操作
  • 顶点关联操作
  • 聚合操作、缓存操作
18 SparkGraphX 应用解析(二)
  • Pregel API
  • pregel计算模型
  • pregel实现最短路径
  • GraphX实例
  • PageRank排名算法
  • PageRank算法原理
  • Spark GraphX实现
  • 广度优先遍历(参考)
  • 单源最短路径(参考)
  • 连通图(参考)
  • 三角计数(参考)
  • PageRank实例
  •  
  •  
19 Spark内核解析(一)
  • RDD抽象
  • 计算抽象、集群模式
  • RPC网络通信抽象
  • 启动Standalone集群
  • 核心组件
  • 核心组件交互流程
  • Block管理
  • 整体应用
  • start-daemon.sh脚本解析
  • spark-class脚本解析
  • start-master.sh脚本解析
  • start-slaves.sh脚本解析
  • start-all.sh脚本解析
  • spark-submit脚本解析
20 Spark内核解析(二)
  • Spark通信架构
  • Endpoint启动过程
  • Endpoint Send & Ask流程
  • Endpoint receive流程
  • Endpoint Inbox处理流程
  • Endpoint画像
  • Master节点和Work节点启动流程
  • Client启动流程
  • Driver和DriverRunner
  • SparkContext解析
  • SparkContext创建过程
  • SparkContext简易结构与交互关系
  • Master对Application资源分配
  • Worker创建Executor

第四阶段
大数据spark生态体系

21 Spark内核解析(三)
  • Job提交和Task的拆分
  • Task的执行流程
  • Task的回馈流程
  • Task的迭代流程
  • Spark的数据存储
  • 数据写入过程分析
  • 数据读取过程分析
  • Partition如何转化为Block
  • partition和block的对应关系
  • Spark Shuffle过程
  • Spill过程
  • Collect、Sort
  • Spill
  • Merge
  • Copy
  • Merge Sort
  • MapReduce与Spark过程对比
22 Spark内核解析(四)
  • Spark内存管理
  • 堆内内存、堆外内存
  • 内存管理接口、静态内存管理
  • 统一内存管理
  • RDD 的持久化机制
  • RDD 缓存的过程
  • 淘汰和落盘
  • 多任务间内存分配
  • Shuffle 的内存占用
  • 部署模式解析
  • standalone框架
  • yarn集群模式、mesos集群模式
  • spark 三种部署模式的区别
  • 异常分析1:worker异常退出
  • 异常分析2:executor异常退出
  • 异常分析3:master 异常退出
  • wordcount程序运行原理窥探
23 Spark优化解析(一)
  • 调优基本原则
  • 数据倾斜优化
  • 如何定位导致数据倾斜的代码
  • 如何缓解/消除数据倾斜
  • Shuffle调优
  • HashShuffleManager运行原理
  • SortShuffleManager运行原理
  • 程序开发调优
  • 原则一:避免创建重复的RDD
  • 原则二:尽可能复用同一个RDD
  • 原则三:对多次使用的RDD进行持久化
  • 原则四:尽量避免使用shuffle类算子
  • 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作
  • 原则六:使用高性能的算子
  • 原则七:广播大变量
  • 原则八:使用Kryo优化序列化性能
  • 原则九:优化数据结构
24 优化解析 & 机器学习
  • 运行资源调优
  • JVM虚拟机优化
  • GC优化
  • Spark的内存管理优化
  • 根据日志进一步调优
  • 京东商城基于Spark的风控系统的实现
  • Spark在美团的实践
  • 数据处理平台架构中的SMACK组合
  • 大数据架构选择
  • 机器学习算法常用指标
  • 机器学习凸优化算法分析及案例实操
  • 机器学习L1、L2正则化算法分析及案例实操
  • PCA降维算法分析及案例实操
  • ICA降维算法分析及案例实操
  • 非平衡数据处理
  • 模型优化
  • 损失函数
25 机器学习(二)
  • 矩阵奇异值分解SVD
  • 线性回归算法
  • 逻辑回归算法
  • 贝叶斯分类算法
  • SVM支持向量机算法
  • 决策树算法
  • K近邻算法
  • KMEANS聚类算法
  • EM算法
  • FPGrowth关联规则算法
  • Apriori关联规则算法
  • 协同过滤推荐算法
  • ALS交替最小二乘算法
  • SVD推荐系统算法
  • 随机森林算法
  • AdaBoost算法
  • XgBoost算法、GBDT算法
26 Flink入门
  • 流处理技术的演变
  • 初识Flink
  • 批处理与流处理
  • Flink基本架构
  • JobManager与TaskManager
  • 无界数据流与有界数据流
  • 数据流编程模型
  • Flink集群搭建
  • Standalone模式安装
  • Yarn模式安装
27 Flink运行架构
  • 任务提交流程
  • 任务调度原理
  • Worker与Slots
  • 程序与数据流
  • 并行数据流
  • task与operator chains
  • Flink DataStream API
  • Flink运行模型
  • Flink程序架构
  • 执行环境
28 Flink source & sink
  • 基于File的数据源
  • 基于Socket的数据源
  • 基于集合(Collection)的数据源
  • writeAsText
  • WriteAsCsv
  • print/printToErr
  • writeUsingOutputFormat
  • writeToSocket
  • Transformation
  • Map
29 Flink Transformation
  • FlatMap、Filter
  • Connect
  • CoMap,CoFlatMap
  • Split、Select
  • Union、KeyBy
  • Reduce、Fold
  • Aggregations
  • Time、Window
  • CountWindow
  • TimeWindow
30 Time与Window
  • Window Reduce
  • Window Fold
  • Aggregation on Window
  • EventTime的引入
  • Watermark
  • EvnetTimeWindow API
  • 滚动窗口
  • 滑动窗口
  • 会话窗口
  • 总结

第四阶段
大数据spark生态体系

31 Elasticsearch入门
  • 什么是Elasticsearch?
  • Elasticsearch的适用场景、特点、核心概念
  • Elasticsearch安装部署、head插件安装
  • 获取Transport Client案例
  • 创建索引案例
  • 删除索引案例
  • 新建文档(源数据json串)
  • 新建文档(源数据map方式添加json)
  • 新建文档(源数据es构建器添加json)
  • 搜索文档数据(单个索引)
32 Elasticsearch案例实操
  • 搜索文档数据(多个索引)
  • 更新文档数据(update)
  • 更新文档数据(upsert)
  • 删除文档数据(prepareDelete)
  • 查询所有(matchAllQuery)
  • 对所有字段分词查询(queryStringQuery)
  • 通配符查询(wildcardQuery)
  • 词条查询(TermQuery)
  • 模糊查询(fuzzy)
  • 映射操作案例
33 Python基础
  • 认识python
  • 编写第一个python程序
  • 注释
  • 变量以及类型
  • 标示符和关键字
  • 输入&输出
  • 运算符
  • 数据类型转换
  • 判断语句介绍
  • if判断语句
34 Python基础
  • if嵌套
  • while循环
  • for循环
  • break和continue
  • 字符串输入&输出
  • 下标和切片
  • 元组(tuple)
  • 函数
  • 文件操作
  • 类和对象
35 Python基础
  • 封装
  • 继承
  • 多态
  • 设计模式
  • 异常
  • 模块
  • 列表推导式
  • 集合
  • 垃圾回收
  • 编码风格

管理体系

从心出发,助你学习、求职、晋升一路顺畅!

入学
测验

科学量化开发潜力
从一开始就知道自己的特长,让学习更明确!

学习小组,自习辅导,阶段测评,个人学习分析
讲师、助教、班主任时时陪同,让你从此爱上学习!

实时教学
反馈系统
职业能
力拓展

纵向拓展专业技术,横向拓展综合实力
挤进尚硅谷,注定你优秀,不只是说说而已!

就业
指导

知名企业技术大牛分享,老学员分享
在尚硅谷,你永远不是一个人在奋斗!

尚硅谷java培训学员风采1
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