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    好程序员

    专注高端IT职业培训

  • 课程大纲
  • 课程目标
  • 升级亮点
  • 课程优势
  • 与其他机构对比
  • 第一阶段
    Java语言基础
    第二阶段
    Linux系统&
    Hadoop生态体系
    第三阶段
    分布式计算框架
    第四阶段
    大数据实战项目
    第五阶段
    大数据分析
    1.1:
    Java编程语言基本概述

    - 1.1.1 计算机语言与编程概述

    - 1.1.2 介绍Java生态圈

    - 1.1.3 Java发展史

    - 1.1.4 JDK,JRE详解

    - 1.1.5 Java体系详解

    - 1。1。6 Java跨平台性-JVM

    - 1。1。7 常用DOS命令

    - 1.1.8 JDK的安装与测试

    - 1。1。9 第一个Java程序控制台编译运行

    - 1。1。10 Java的注释和基本语法规则

    - 1。1。11 Java关键字

    - 1.1.12 Java标识符和语句分割

    - 1.1.13 Java的基础数据类型

    - 1.1.14 变量,常量的声明与使用

    - 1.1.15 变量,常量内存空间分配与原理

    - 1.1.16 表达式和Java运算符

    - 1。1。17 数据类型转换之自动类型转换和强制类型转换

    - 1。1。18 变量的运算与栈空间存储原理

    1.2:
    Java基础语法

    - 1.2.1 分支循环语句

    - 1。2。2 if分支结构

    - 1。2。3 if-else分支结构

    - 1.2.4 if-elseif分支结构

    - 1。2。5 if-else分支嵌套结构

    - 1.2.6 switch-case分支结构

    - 1.2.7 switch-case的穿透特性

    - 1。2。8 Java8中switch-case分支新特性

    - 1.2.9 分支语句基础项目—-猜数字

    - 1.2.10 while循环结构

    - 1.2.11 do-while循环结构

    - 1.2.12 for循环结构

    - 1.2.13 循环的嵌套

    - 1.2.14 循环语句基础项目—-剪刀石头布

    - 1。2。15 三个关键字:break,continue,return

    - 1。2。16 方法的声明与使用

    - 1.2.17 方法的调用过程和内存图解

    - 1。2。17 方法的重载Overload

    - 1.2.17 递归详解和递归方法使用

    1.3:
    面向对象编程

    - 1.3.1 软件的生命周期

    - 1.3.2 软件的设计原则

    - 1.3.3 面向对象(Object Oriented)和面向过程(Procedure Oriented)思想

    - 1.3.4 面向对象三大特性:封装性,继承性,多态性

    - 1.3.5 类和对象的关系

    - 1.3.6 成员变量和局部变量的区别

    - 1.3.7 构造方法详解

    - 1.3.8 对象和类在内存中存储的方式

    - 1.3.9 类中的值传递和地址传递

    - 1.3.10 继承中各个成员特点

    - 1.3.11 方法重写的应用

    - 1。3。12 子类对象实例化过程

    - 1.3.13 访问权限修饰符

    - 1.3.14 多态在实际开发中的应用

    1.4:
    面向对象高级编程

    - 1。4。1 包 (package) 的管理与作用

    - 1.4.2 JavaBean规范

    - 1。4。3 this关键字和super关键

    - 1。4。4 static关键字在开发中的应用

    - 1.4.5 Object类中equals方法和hashCode方法重写和原理

    - 1.4.6 final关键字在开发中的应用

    - 1.4.7 里氏代转原则

    - 1.4.8 instanceof 关键字应用

    - 1.4.9 抽象类(AbstractClass)在开发中的实际应用

    - 1。4。10 抽象(AbstractMethod)方法在开发中的实际应用

    - 1.4.11 接口(interface)开发中实际应用

    - 1.4.12 Java8中接口的新特性

    - 1.4.13 软件的三层架构

    - 1.4.14 Template Pattern—模板设计模式

    - 1。4。15 Singleton Pattern—单例设计模式

    - 1.4.16 Factory Pattern—-工厂设计模式

    - 1.4.17 成员内部类

    - 1.4.18 静态内部类

    - 1.4.19 局部内部类

    - 1.4.20 匿名内部类

    1.5:
    Java中的常用类库

    - 1.5.1 包装类(Wrapper Class)

    - 1。5。2 装箱和拆箱

    - 1.5.3 享元原则

    - 1。5。4 String字符串类

    - 1.5.5 StringBuffer和StringBuilder字符串构建器类

    - 1。5。6 String和StringBuffer和StringBuilder性能测试

    - 1。5。7 String在内存中的存储模型

    - 1.5.8 Math数学类

    - 1.5.9 NumberFormat和DecimalFormat数据格式化类

    - 1。5。10 System和Runtime系统类

    - 1.5.11 Random和ThreadLocalRandom随机数类

    - 1.5.12 UUID类

    - 1。5。13 Date和Calendar日期类

    1.6:
    枚举和异常类

    - 1.6.1 枚举定义和使用

    - 1.6.2 通过枚举的class文件查看底层实现

    - 1.6.3 枚举中使用成员方法和静态方法

    - 1.6.4 枚举单例

    - 1.6.5 异常体系Throwable

    - 1.6.6 RuntimeException运行时异常

    - 1.6.7 Exception编译时异常

    - 1.6.8 常量异常类

    - 1.6.9 try...catch处理异常的方式

    - 1.6.10 Java8中异常处理新语法

    - 1。6。11 throws和throw关键的使用

    - 1.6.12 finally语句块的实际应用

    - 1.6.13 final,finally,finalize的区别

    - 1.6.14 自定义异常

    - 1.6.15 异常转换和异常链

    1.7:
    Java数据结构和集合框架泛型

    - 1.7.1 数据结构举例剖析

    - 1.7.2 数组的定义和使用方式

    - 1.7.3 数组的静态赋值和动态赋值

    - 1。7。4 数组排序算法

    - 1.7.5 数组中元素查找算法

    - 1.7.6 数组的基本操作(CRUD)

    - 1.7.7 可变参数解析

    - 1.7.8 Arrays工具类使用

    - 1。7。9 Collection,List,Set接口集合

    - 1。7。10 List集合下的ArrayList和LinkedList集合

    - 1。7。11 ArrayList集合性能分析

    - 1.7.12 LinkedList集合性能分析

    - 1.7.13 通过源码分析封装自己的ArrayList

    - 1。7。14 通过源码分析实现双向链表

    - 1.7.15 介绍Hash算法

    - 1.7.16 通过源码分析查看HashSet实现

    - 1.7.17 Set集合下HashSet和TreeSet集合

    - 1。7。18 Comparable接口和Comparator接口

    - 1.7.19 泛型基本使用

    - 1.7.20 泛型通配符和泛型限定

    - 1.7.21 Map集合下的HashMap和TreeMap

    - 1.7.22 通过源码分析查看HashMap实现

    - 1.7.23 Collections集合工具类使用

    - 1。7。24 其他集合的使用和介绍

    1.8:
    Java中的IO流

    - 1.8.1 File类的常用操作

    - 1.8.2 递归遍历文件夹

    - 1.8.3 文件过滤器

    - 1.8.4 IO流结构体系

    - 1。8。5 IO流原理分析

    - 1.8.6 IO流的分类

    - 1.8.7 IO流与文件操作

    - 1.8.8 流实现文件的读取与拷贝

    - 1。8。9 文件的复制与性能对比

    - 1.8.10 装饰者设计模式

    - 1。8。11 字符编码和解码

    - 1。8。12 Properties资源文件开发中的应用

    - 1.8.13 内存流和数据流

    - 1。8。14 对象流的使用—序列化和反序列化

    - 1.8.15 RandomAccessFile类

    1.9:
    Java中的多线程

    - 1.9.1 程序,进程,线程的关系详解

    - 1.9.2 线程的原理

    - 1.9.3 线程的创建与启动

    - 1.9.4 线程的Thread类和Runnable接口实现

    - 1.9.5 Thread类和Runnable的匿名内部类实现

    - 1.9.6 线程的运行状态图解

    - 1。9。7 线程睡眠(sleep)

    - 1.9.8 线程合并(join)

    - 1.9.9 线程设置守护线程

    - 1。9。10 线程中断操作替代stop方法

    - 1。9。11 多线程并发访问临界资源安全问题

    - 1。9。12 synchronized同步锁

    - 1。9。13 同步锁和同步方法使用

    - 1.9.14 静态锁和静态同步方法使用

    - 1.9.15 Java5提供的全新锁对象Lock

    - 1.9.16 线程通信

    - 1.9.17 生产者和消费者设计模式

    - 1.9.18 Lock和Condition实现生产者和消费者

    - 1。9。19 单例模式双重检查加锁

    - 1。9。20 线程的死锁问题

    - 1.9.21 线程的生命周期

    1.10:
    Java中网络编程和反射

    - 1.10.1 网络通讯协议

    - 1.10.2 网络七层协议

    - 1。10。3 网络四层协议

    - 1.10.4 TCP/IP传输协议和互联网协议

    - 1.10.5 UDP协议用户数据包协议

    - 1。10。6 IP地址和端口号

    - 1.10.7 InetAddress IP地址类

    - 1.10.8 Socket和ServerSocket网络编程

    - 1。10。9 UDP网络传输协议

    - 1。10。10 JVM内存分析

    - 1.10.11 反射原理分析

    - 1.10.12 类的加载过程,加载,连接,初始化

    - 1.10.13 class获取对象的三种方式

    - 1.10.14 Constructor构造方法

    - 1.10.15 Field属性

    - 1。10。16 Method方法

    - 1。10。17 类的加载器ClassLoader

    - 1.10.18 Proxy 和 InvocationHandler 创建动态代理

    - 1。10。19 动态代理和AOP

    1.11:
    Java8新特性

    - 1。11。1 Lambda表达式

    - 1.11.2 Java可以函数式编

    - 1.11.3 Lambda表达式与函数式接口

    - 1.11.4 Lambda表达式引用全局和局部变量

    - 1.11.5 Lambda方法引用与构造器引用

    - 1。11。6 Lambda引用类方法

    - 1.11.7 Lambda引用特定对象的实例方法

    - 1.11.8 Lambda引用某类对象的实例方法

    - 1.11.9 Lambda引用构造方法

    - 1.11.10 Lambda表达式和匿名内部类的区别

    - 1。11。11 Lambds表达式应用

    - 1。11。12 强大的 Stream API

    - 1.11.13 Stream 操作的核心步骤

    - 1.11.14 惰性求值与内部迭代

    - 1.11.15 筛选与切片

    - 1。11。16 映射与排序

    - 1.11.17 查找与匹配

    - 1。11。18 归约与收集

    - 1.11.19 Optional 容器类

    1.12:
    Java基础加强

    - 1。12。1 Tomcat介绍与搭建

    - 1。12。2 软件B/S和C/S

    - 1。12。3 JavaWeb核心技术

    - 1.12.4 Http协议Get和Post

    - 1。12。5 NIO和NIO。2

    - 1.12.6 Channels:通道 Buffer:缓冲区 Selectors:选择器

    - 1.12.7 Path、Paths和Files

    - 1。12。8 Lombok工具

    - 1.12.9 内省机制(Introspector)

    - 1.12.10 JavaBean和Map相互转换

    - 1.12.11 apache的beanutils和lang组件

    - 1.12.12 初始注解

    - 1。12。13 JDK中的四大元注解

    - 1.12.14 注解的定义和使用

    - 1.12.15 JDK内置的四大注解

    - 1.12.16 模拟Junit4功能

    - 1.12.17 软件测试概述

    - 1。12。18 搭建junit3的测试环境

    - 1。12。19 搭建junit4的测试环境

    - 1.12.20 单元测试的断言操作

    - 1.12.21 XML文件概述

    - 1.12.22 XML约束

    - 1.12.23 XML文档结构分析

    - 1.12.24 DOM操作

    - 1.12.25 MapReduce底层算法分析

    1.13:
    MySQL数据库

    - 1.13.1 数据库概述

    - 1.13.2 键值存储数据库详解

    - 1。13。3 列式储数数据库详解

    - 1.13.4 文档型数据库详解

    - 1.13.5 图形数据库详解

    - 1。13。6 MySQL的安装和使用

    - 1.13.7 图解MySQL程序结构

    - 1.13.8 MySQL服务器的配置

    - 1。13。9 MySQL客户端使用

    - 1。13。10 SQL语言包含6个部分

    - 1.13.11 数据查询语言(DQL)

    - 1.13.12 数据操作语言(DML)

    - 1.13.13 事务处理语言(TPL)

    - 1.13.14 数据控制语言(DCL)

    - 1。13。15 数据定义语言(DDL)

    - 1.13.16 指针控制语言(CCL)

    - 1。13。17 数据处理

    - 1。13。18 范围查询,模糊查询,结果排序

    - 1。13。19 分页查询

    - 1.13.20 统计函数

    - 1.13.21 多表查询

    - 1.13.22 数据的完整性详解

    - 1.13.23 数据备份和恢复

    - 1.13.24 MySQL自身的数据库维护

    1.14:
    JDBC

    - 1.14.1 JDBC概述:

    - 1.14.2 JDBC获取数据库的连接

    - 1。14。3 JDBC相关APIDDL操作DML操作DQL操作

    - 1.14.4 软件工程编写DAO思想

    - 1.14.5 JDBC重构设计:

    - 1.14.6 SQL预编译语句对象

    - 1.14.7 SQL预编译语句对象和静态语句对象对比

    - 1.14.8 JDBC事物管理操作

    - 1。14。9 JDBC批处理操作

    - 1.14.10 JDBC大数据类型操作

    - 1.14.11 JDBC获取自动生成的主键

    - 1。14。12 JDBC连接池

    - 1。14。13 C3P0和DBCP

    - 1.14.14 阿里巴巴的项目—Druid.

    - 1.14.15 JDBC连接池的操作和配置

    - 1.14.16 JDBC通用结果集处理器

    - 1.14.17 利用DBUtils编写通用 DA

    2.1:
    Linux入门

    - 2.1.1Linux概述

    - 2.1.2Linux特点

    - 2.1.3Linux和Windows的区别

    - 2.1.4VMWare虚拟机介绍与安装

    - 2.1.5安装Linux系统CentOS

    - 2.1.6安装VMTools工具

    - 2。1。7网络基础及局域网配置

    - 2.1.8IVT虚拟化支持

    - 2.1.9Linux系统目录结构

    - 2.1.10常用快捷键

    - 2.1.11Tab键的使用

    - 2。1。12查看Linux系统命令

    2.2:
    常用基本命令

    - 2.2.1基本日常操作命令

    - 2。2。2设置系统时区、时间

    - 2.2.3目录操作命令

    - 2.2.4文件操作命令

    - 2.2.5vi文本编辑器

    - 2.2.6查看文件内容

    - 2。2。7打包压缩命令

    - 2.2.8文件查找命令

    - 2。2。9grep命令

    - 2.2.10文件权限操作命令

    - 2.2.11用户管理命令

    - 2。2。12用户组管理命令

    - 2.2.13为用户配置sudo权限

    - 2.2.14服务管理命令

    - 2.2.15进程管理命令

    - 2.2.16磁盘操作命

    2.3:
    系统管理

    - 2。3。1查看和配置网络Ip

    - 2.3.2配置主机名

    - 2.3.3关闭、禁用防火墙

    - 2。3。4Linux不进入系统修改root密码

    - 2.3.5ssh远程连接linux服务器

    - 2.3.6SecureCRT基础属性配置

    - 2.3.7SecureCRT中文乱码解决

    - 2.3.8Linux系统中软件安装方式介绍

    - 2.3.9二进制安装JDK、TOMCAT

    - 2。3。10yum源安装方式介绍

    - 2.3.11yum的常用命令

    - 2。3。12为什么要制作本地yum源

    - 2。3。13制作基于本地文件的yum源

    - 2。3。14制作基于web服务器的yum源

    - 2.3.15RPM安装介绍

    - 2.3.16RPM安装MySql

    - 2。3。17源码安装Redis

    2.4:
    Linux操作增强

    - 防火墙基本配置

    - 防火墙必备技能

    - 防火墙扩展知识

    - ipTables的使用

    - 高级文本处理-cut命令

    - cut的缺陷与不足

    - 高级文本处理-sed命令

    - sed命令示例

    - 高级文本处理-awk命令

    - awk编程

    - crontab定时任务配置

    2.5:
    Linux shell编程

    - 2。5。1Shell概述

    - 2.5.2shell脚本的运行环境和执行方式

    - 2。5。3shell系统变量和环境变量

    - 2.5.4shell用户自定义变量定义

    - 2.5.5export的提升变量作用域

    - 2。5。6shell运算符

    - 2。5。7流程控制语句

    - 2.5.8if...else语句

    - 2.5.9常用判断条件

    - 2.5.10read命令补充

    - 2.5.11常用判断运算符

    - 2.5.12while循环语句

    - 2.5.13case语句

    - 2.5.14for循环语句

    - 2.5.15shell自定义函数

    - 2.5.16函数返回值

    - 2.5.17跨脚本调用函数

    - 2.5.18shell编程综合练习

    - 2。5。19自动化软件部署需求与脚本实现

    2.6:
    Hadoop生态

    - 2.6.1什么是Hadoop

    - 2。6。2Hadoop产生的背景

    - 2.6.3Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系

    - 2.6.4国内外Hadoop应用案例介绍

    - 2.6.5国内外Hadoop就业情况分析

    - 2.6.6Hadoop三大发行版本

    - 2.6.7Hadoop的技术优势

    - 2.6.8Hadoop生态圈及各部件组成介绍

    2.7:
    分布式系统概述

    - 2.7.1分布式软件系统介绍

    - 2.7.2分布式软件系统案例

    - 2.7.3分布式应用系统模拟开发

    2.8:
    离线分析系统介绍

    - 2.8.1离线分析系统需求分析

    - 2.8.2离线分析系统案例需求描述

    - 2.8.3离线分析系统案例数据来源

    - 2.8.4离线分析系统数据处理流程

    - 2.8.5离线分析系统流程图解析

    - 2.8.6离线分析系统项目技术架构图

    - 2.8.7离线分析系统项目相关截图

    - 2。8。8离线分析系统项目最终效果展示

    2.9:
    Hadoop入门

    - 2.9.1配置虚拟机网络环境

    - 2.9.2修改主机名

    - 2.9.3修改主机为静态Ip

    - 2。9。4关闭防火墙并禁用开机自启

    - 2。9。5规划安装目录

    - 2.9.6解压安装JDK并配置环境变量

    - 2.9.7安装单机版Hadoop

    - 2.9.8配置Hadoop运行环境hadoop-env.sh

    - 2.9.9测试Hadoop环境

    - 2.9.10单机运行官方案例WordCount

    - 2.9.11单机运行官方案例pi

    - 2.9.12单机运行官方案例sudoku(九宫格)

    - 2.9.13单机运行官方案例grep

    - 2.9.14单机运行官方案例secondarysort(二次排序)

    2.10:
    Hadoop伪分布式

    - 2.10.1Hadoop伪分布式模式说明

    - 2.10.2核心配置文件core-site.xml配置及说明

    - 2.10.3HDFS配置文件hdfs-site.xml配置及说明

    - 2.10.4单进程启动HDFS及Shell命令测试

    - 2.10.5查看HDFS的web监控页面

    - 2。10。6测试运行MapReduce示例

    - 2。10。7YARN配置文件yarn-site。xml配置及说明

    - 2.10.8单进程启动Yarn集群

    - 2.10.9测试运行MapReduce示例

    - 2.10.10MAPRED配置文件mapred-site.xml配置及说明

    - 2。10。11测试运行MapReduce示例

    - 2.10.12查看YARN的web监控页面

    - 2.10.13观察运行MapReduce时的区别

    - 2.10.14历史服务配置并启动查看

    2.11:
    Hadoop全分布式

    - 2.11.1Hadoop全分布式模式介绍

    - 2。11。2集群规划,主从节点的划分

    - 2.11.3环境准备

    - 2。11。4jdk安装

    - 2.11.5配置主从节点间的ssh免密

    - 2.11.6集群各节点配置静态Ip

    - 2.11.7集群各节点的映射关系配置hosts

    - 2.11.8关闭防火墙并禁用开机自启

    - 2。11。9集群间时间同步

    - 2。11。10配置Hadoop集群

    -2。11。11批量启动、停止Hadoop集群

    2.12:
    HDFS基础

    - 2.12.1HDFS设计思想

    - 2。12。2HDFS基本概念

    - 2.12.3HDFS的特性

    - 2.12.4HDFS文件块大小设置

    - 2。12。5HDFS文件副本数设置

    - 2.12.6HDFS的Shell基本操作

    - 2。12。7HDFS的客户端使用

    - 2.12.8HDFS客户端命令详解

    - 2.12.9HDFS常用命令参数介绍

    2.13:
    HDFS的应用开发

    - 2。13。1Maven安装与配置

    - 2.13.2搭建开发环境

    - 2。13。3获取API中的客户端对象

    - 2.13.4DistributedFileSystem实例对象

    - 2.13.5HDFS文件上传

    - 2.13.6HDFS文件上传中的用户模型

    - 2。13。7配置文件的优先级

    - 2.13.8HDFS的文件下载

    - 2.13.9配置Hadoop的本地环境

    - 2.13.10文件下载中使用Java原生API操作本地系统

    - 2.13.11HDFS的增删改查

    2.14:
    HDFS的IO流操作

    - 2.14.1IO流操作HDFS文件上传

    - 2.14.2IO流操作HDFS文件下载

    - 2.14.3IO流操作HDFS文件合并上传

    - 2.14.4IO流操作随机读取HDFS文件

    - 2。14。5IO流操作按块读取HDFS文件

    - 2.14.6HDFS的写数据流程

    - 2。14。7剖析文件写入

    - 2.14.8网络拓扑

    - 2.14.9机架感知

    - 2。14。10HDFS的读数据流程

    2.15:
    NameNode工作机制

    - 2.15.1NameNode的职责

    - 2.15.2镜像文件和编辑日志文件

    - 2.15.3滚动编辑日志

    - 2.15.4Namenode版本号

    - 2。15。5NameNode元数据手动查看

    - 2。15。6Secondary NameNode的职责

    - 2.15.7元数据的日志合并

    - 2.15.8集群安全模式解决

    - 2.15.9Namenode多目录配置

    - 2。15。10一致性模型

    2.16:
    DataNode工作机制

    - 2.16.1DataNode的职责

    - 2.16.2DataNode的目录结构

    - 2.16.3数据完整性

    - 2.16.4掉线时限参数详解

    - 2.16.5新增数据节点

    - 2.16.6下线数据节点

    - 2.16.7Datanode多目录配置

    - 2.16.8观察验证DATANODE的功能

    2.17:
    Zookeeper入门

    - 2。17。1大型网站分布式演进

    - 2。17。2分布式系统中协调服务的必要性

    - 2。17。3Zookeeper的概念、特点

    - 2.17.4Zookeeper的应用场景

    - 2.17.5Zookeeper的数据结构

    - 2。17。6Zookeeper集群部署

    - 2.17.7Zookeeper工作机制

    - 2.17.8Zookeeper的选举机制

    - 2。17。9Zookeeper的节点类型

    - 2。17。10stat详解

    - 2.17.11Zookeeper的监听器原理

    2.18:
    Zookeeper详解

    - 2.18.1Zookeeper命令行操作

    - 2。18。2客户端连接

    - 2.18.3列举znode路径

    - 2.18.4获取znode数据

    - 2.18.5监听znode事件

    - 2.18.6Zookeeper客户端API

    - 2。18。7创建Zookeeper连接客户端

    - 2.18.8增删改查znode节点

    - 2。18。9监听znode节点

    - 2。18。10判断znode是否存在

    - 2。18。11案例一:服务器上下线动态感知

    - 2。18。12案例二:分布式共享锁

    - 2。18。13案例三:分布式通知和协调服务

    2.19:
    HA框架原理

    - 2。19。1HA的运作机制

    - 2.19.2集群间数据拷贝

    - 2.19.3Hadoop数据存档

    - 2.19.4Hadoop快照管理

    - 2.19.5Hadoop回收机制

    - 2.19.6HDFS的HA工作机制

    - 2.19.7HDFS的HA工作要点

    - 2.19.8HDFS-HA自动故障转移设置

    2.20:
    Hadoop-HA集群配置

    2。20。1环境准备

    2.20.2集群规划

    2.20.3配置HDFS-HA集群

    2.20.3配置HDFS-HA集群

    2.20.4软件分发

    2.20.5启动HDFS-HA集群步骤

    2。20。6测试HDFS-HA的自动故障转移

    2.20.7YARN-HA配置

    2。20。8YARN-HA启动集群

    2.20.9HA的管理命令测试

    2.20.10HDFS Federation架构设计

    2.20.11HDFS Federation配置详解

    2.21:
    MapReduce框架原理

    - 2。21。1MapReduce的核心思想

    - 2。21。2分布式计算框架的核心问题

    - 2.21.3分布式计算框架的设计思路

    - 2.21.4MapReduce的编程规范

    - 2.21.5MapReduce程序运行流程

    - 2。21。6MapReduce工作流程

    - 2.21.7MapReduce的Job提交流程

    - 2.21.8常用数据序列化类型

    - 2.21.9自定义bean对象实现序列化

    - 2.21.10切片机制

    - 2。21。11小文件合并

    - 2.21.12自定义InputFormat

    2.22:
    Shuffle机制

    - 2。22。1MapReduce的3大核心问题

    - 2.22.2MapTask工作机制

    - 2。22。3文件切片处理细节

    - 2.22.4Shuffle机制

    - 2.22.5Partition分区

    - 2.22.6key.compareTo实现排序

    - 2。22。7Combiner局部合并组件

    - 2.22.8Reduce阶段读取数据

    - 2.22.9ReduceTask调用redcue方法的逻辑

    - 2。22。10GroupingComparator分组机制

    - 2.22.11数据倾斜&分布式缓存机制

    - 2.22.12自定义OutputFormat

    2.23:
    Mapreduce案例一

    - 2.23.1统计一批文件中单词出现的次数

    - 2.23.2统计每月的最高温度

    - 2.23.3求学生的平均成绩

    - 2.23.4求学科的平均成绩

    - 2。23。5求学生总平均分中每个分数段的人数及比例

    - 2.23.6求任意一门学科成绩不及格的学生

    - 2.23.7统计学生成材率

    - 2.23.8按照文件名求各学科的平均成绩

    - 2。23。9多文件输出案例

    - 2.23.10自定义Partition分区输出多文件

    - 2.23.11计数器应用

    - 2.23.12数据压缩配置及应用

    2.24:
    Mapreduce案例二

    - 2.24.1对流量日志中的用户统计总上、下行流量,总流量

    - 2.24.2统计流量并按照总流量大小倒序排序

    - 2.24.3按省份统计用户流量并输出到不同的省份文件中

    - 2。24。4社交好友数据挖掘 -- 求出用户间的共同好友

    - 2.24.5简单排序

    - 2.24.6内存二次排序

    - 2.24.7内存TopN

    - 2.24.8使用自定义数据类型的二次排序

    - 2.24.9TopN-自定义GroupingComparator

    - 2.24.10reduce端的join示例

    - 2.24.11map端的join示例

    - 2.24.12倒排索引

    2.25:
    Hive入门

    - 2.25.1为什么有Hive

    - 2。25。2Hive是什么

    - 2.25.3Hive的特点

    - 2。25。4Hive架构简述

    - 2.25.5Hive和MySql的比较

    - 2.25.6Hive和Hadoop的关系

    - 2。25。71Hive的安装部署

    - 2.25.8创建Hive表

    - 2.25.9上传数据到Hive的表目录下

    - 2。25。10安装MySql数据库

    - 2.25.11配置Hive的远程模式

    2.26:
    Hive DDL数据定义

    - 2.26.1创建数据库

    - 2.26.2修改数据库

    - 2.26.3查询数据库

    - 2.26.4显示数据表

    - 2。26。5查看数据库定义

    - 2。26。6删除数据库

    - 2.26.7创建管理表

    - 2.26.8创建外部表

    - 2.26.9表类型详解

    - 2.26.10数据仓库概念

    - 2.26.11Like复制表

    - 2.26.12修改表名称

    - 2.26.13增加修改替换表的字段信息

    - 2。26。14删除表

    2.27:
    Hive分区表

    - 2。27。1分区表

    - 2。27。2为什么分区

    - 2.27.3怎么分区

    - 2.27.4Hive分区和MySql分区的区别

    - 2.27.5分区的技术

    - 2.27.6分区的意义

    - 2。27。7创建分区表

    - 2.27.8导入数据的方式

    - 2.27.9多字段分区案例

    - 2.27.10显示分区

    - 2。27。11修改分区

    - 2.27.12删除分区

    - 2.27.13分区类型详解

    - 2.27.14动态分区属性设置及示例

    - 2。27。15混合分区示例

    - 2.27.16分区表注意事项

    2.28:
    Hive分桶表

    - 2.28.1为什么有分桶

    - 2.28.2分桶的技术

    - 2.28.3分桶关键字

    - 2.28.4分桶的意义

    - 2.28.5分桶表的使用示例

    - 2.28.6分桶查询语句测试

    - 2。28。7设置分桶属性

    - 2.28.8分桶并排序

    - 2.28.9分桶表查询案例

    - 2.28.10分区分桶联合案例

    - 2.28.11分桶表总结与注意事项

    2.29:
    Hive查询

    - 2.29.1基本查询Select...From

    - 2.29.2全表查询和指定字段查询

    - 2.29.3表别名、列别名

    - 2.29.4算数运算符

    - 2.29.5比较运算符

    - 2。29。6逻辑运算符

    - 2.29.7Where语句

    - 2.29.8LIKE和RLIKE

    - 2。29。9Group By语句

    - 2.29.10Having语句

    - 2。29。11Limit语句

    2.30:
    Hive的高级查询Join与排序

    - 2.30.1Join的语法与特点

    - 2.30.2等值Join

    - 2.30.3内连接

    - 2.30.4左外连接

    - 2。30。5右外连接

    - 2.30.6全外连接

    - 2.30.7左半连接

    - 2。30。8多表Join

    - 2.30.9笛卡尔积

    - 2.30.10全局排序

    - 2.30.11多列排序

    - 2.30.12Map端内部排序

    - 2。30。12Cluster By分桶查询

    - 2。30。13分区排序Distribute by

    2.31:
    Hive的函数

    - 2.31.1系统内置函数介绍

    - 2.31.2排名函数(窗口函数)详解

    - 2.31.3自定义函数概念

    - 2。31。4自定义UDF第一个案例

    - 2。31。5UDF使用方式介绍

    - 2。31。6自定义UDAF案例

    - 2.31.7自定义UDTF案例

    - 2.31.8Hive源码编译方式使用UDF

    - 2.31.9生日转换成岁数

    - 2。31。10根据Key查找Value值

    - 2。31。11正则表达式解析日志

    - 2。31。12Json数据解析UDF开发

    - 2.31.13transform实现UDF功能

    - 2。31。14函数实战:级联求和

    2.32:
    Hive DML数据管理

    - 2。32。1数据导入

    - 2。32。2Load装载数据

    - 2.32.3Insert Into插入数据

    - 2.32.4Hadoop命令上传数据到Hive表目录

    - 2.32.5创建表时通过Location指定数据存放目录

    - 2。32。6克隆表并带数据

    - 2。32。7多表导入数据

    - 2.32.8Create As复制并加载数据

    - 2.32.9Import数据到指定表

    - 2.32.10数据导出

    - 2.32.11Insert导出

    - 2。32。12Hadoop命令导出到本地

    - 2。32。13Hive Shell命令导出

    - 2.32.14Export导出到HDFS上

    - 2。32。15清空表中数据(Truncate)

    2.33:
    Hive文件存储

    - 2.33.1文件读取/解析的方式指定ROW FORMAT

    - 2.33.2序列化与反序列化

    - 2.33.3列式存储与行式存储

    - 2.33.4Hive的数据文件存储格式

    - 2.33.5默认存储TextFile格式

    - 2.33.6Orc格式

    - 2.33.7Parquet格式

    - 2.33.8主流文件存储格式对比

    - 2.33.9自定义数据压缩存储格式

    2.34:
    Hive企业级调优

    - 2.34.1本地模式设置

    - 2.34.2索引

    - 2。34。3视图

    - 2。34。4Hive的日志

    - 2.34.5Hive的压缩

    - 2.34.6Hive的运行方式

    - 2。34。7Hive表的优化

    - 2.34.8Map端Join设置

    - 2。34。9Reduce端Join

    - 2.34.10Group By

    - 2.34.11Count(Distinct)去重统计

    - 2。34。12笛卡尔积

    - 2.34.13行列过滤

    2.35:
    Hive企业级调优二

    - 2.35.1分区优化

    - 2。35。2分桶优化

    - 2.35.3动态分区优化

    - 2。35。4数据倾斜

    - 2。35。5设置Map Task个数

    - 2.35.6小文件合并

    - 2.35.7复杂文件处理优化

    - 2.35.8设置Reduce Task个数

    - 2.35.9并行执行

    - 2.35.10严格模式设置

    - 2。35。11JVM重用

    - 2。35。12数据压缩设置

    - 2.35.13Explain执行计划

    2.36:
    Hive企业级项目实战

    - 2。36。1微博表设计

    - 2.36.2用户表设计

    - 2.36.3项目技术选型

    - 2.36.4数据清洗

    - 2.36.5ETL过程

    - 2.36.6统计微博关注数Top10

    - 2.36.7统计微博类别热度Top1

    - 2。36。8统计微博流量Top10

    - 2.36.9统计微博关注数最高的Top20用

    - 2.36.10统计发布微博最多的用户Top10

    - 2。36。11JVM调优解决方案

    - 2.36.12项目总结

    2.37:
    Flume详解

    - 2.37.1Flume架构

    - 2。37。2Flume组件-Source

    - 2.37.3Flume组件-Channel

    - 2.37.4Flume组件-Sink

    - 2。37。5Flume组件-Agent

    - 2.37.6Flume数据传输规范-Event

    - 2。37。7案例一:采集网络数据源

    - 2。37。8案例二:实时采集本地文件到HDFS

    - 2。37。9案例三:实时采集目录文件到HDFS

    - 2。37。10案例四:多级串联日志采集

    - 2.37.11案例五:拦截器的测试使用

    - 2.37.12案例六:选择器的测试使用

    - 2。37。13案例七:实战项目-日志采集和汇总

    - 2。37。14案例八:Flume的高可用和负载均衡

    2.38:
    Sqoop详解

    - 2.38.1Sqoop工作原理

    - 2.38.2Sqoop配置安装

    - 2。38。3Sqoop导入数据

    - 2。38。4Sqoop从RDBMS导入数据到HDFS

    - 2.38.5Sqoop从RDBMS导入数据到Hive

    - 2.38.6Sqoop导出数据

    - 2。38。7Sqoop从HDFS导出数据到RDBMS

    - 2。38。8Sqoop从Hive导出数据到RDBMS

    - 2.38.9Sqoop作业

    - 2.38.10Sqoop命令详解

    - 2。38。11Sqoop案例实战

    2.39:
    Hbase概念

    - 2。39。1Hbase来源

    - 2.39.2Hbase的架构

    - 2.39.3Hbase的元数据

    - 2.39.4Hbase的Hmaster功能

    - 2.39.5Hbase RegionServer的功能

    - 2。39。6Hbase的写流程

    - 2.39.7Hbase的读流程

    - 2.39.8Hbase的存储机制

    - 2.39.9Hbase的寻址机制

    - 2.39.10二级索引

    - 2.39.11rowkey的设计原则

    - 2.39.12列簇设计

    - 2.39.13版本控制

    2.40:
    Hbase的操作

    - 2.40.1Hbase的Standalone

    - 2.40.2Hbase集群搭建

    - 2.40.3Hbase的namespace

    - 2.40.4Hbase表创建

    - 2.40.5Hbase查询

    - 2.40.6Hbase权限设置

    - 2.40.7DDl和DML的操作

    - 2。40。8Hbase的Java api

    - 2.40.9Hbase的过滤器

    - 2.40.10region的预分区

    - 2。40。11Hbase的TTL

    - 2.40.12表重命名

    - 2.40.13regionserver的分组

    2.41:
    Hbase整合

    - 2.41.1Mapreduce和hbase的整合

    - 2。41。2hbase和spark整合概念

    - 2.41.3Hbase与Hive的区别

    - 2。41。4Hbase与Hive的整合

    - 2.41.5Hbase与sqoop整合

    - 2.41.6常用shell操作

    - 2。41。7数据的备份与恢复

    - 2.41.8节点的管理

    - 2.41.9数据回滚

    2.42:
    Hbase的实战和优化

    - 2。42。1电信系统业务需求分析

    - 2.42.2电信系统架构设计

    - 2。42。3模型构建

    - 2.42.4用户表设计

    - 2。42。5通信明细

    - 2.42.6用户月消费

    - 2。42。7环比消费趋势分析

    - 2。42。8Hadoop的通用性优化

    - 2.42.9协处理器

    - 2.42.10Linux优化

    - 2.42.11块缓存优化

    - 2.42.12批量读写优化

    3.1:
    scala

    - 3.1.1安装idea配置环境变量

    - 3.1.2Maven本地库配置

    - 3.1.3JDK环境变量配置

    - 3.1.4idea版本配置

    - 3.1.5scala编译器的使用

    - 3.1.6计算表达式

    - 3.1.7内置变量

    - 3.1.8声明变量

    - 3。1。9声明val与var

    - 3.1.10声明多个变量

    - 3.1.11指定变量类型

    - 3.1.12数据类型和操作符

    - 3。1。13八大数据类型

    - 3.1.14基本操作符

    - 3.1.15函数调用与apply函数

    - 3.1.16函数调用

    - 3.1.17Apply函数

    - 3。1。18if表达式

    - 3.1.19if表达式的定义

    - 3。1。20if表达式的类型推断

    - 3.1.21语句终结符、块表达式

    - 3.1.22块表达式的定义

    - 3.1.23语句终结符

    - 3.1.24输入和输出

    - 3.1.25print和println(输出)

    - 3.1.26printf(输出)

    - 3.1.27readLine(输入)

    - 3.1.28循环

    - 3.1.29while do循环

    - 3.1.30for循环

    - 3。1。31跳出循环

    - 3.1.32高级for循环

    - 3。1。33多重for循环

    - 3.1.34for循环推导式

    - 3。1。35定义函数

    - 3。1。36递归函数与返回类型

    - 3.1.37匿名函数与非匿名函数

    - 3.1.38参数

    - 3.1.39默认参数

    - 3.1.40带名参数

    - 3.1.41lazy关键字

    - 3.1.42lazy的基本操作

    - 3.1.43数组:

    - 3.1.44定长数组

    - 3.1.45变长数组

    - 3.1.46遍历数组

    - 3.1.47数组的常见操作

    - 3.1.48数组转换

    - 3。1。49Map映射

    - 3.1.50Map的基本操作

    - 3。1。51Map的转换

    - 3.1.52Map的遍历

    - 3.1.53拉链操作(zip)

    - 3。1。54集合的拉链操作

    - 3。1。55Tuple(元组)

    - 3.1.56Tuple的基本操作

    - 3.1.57Tuple的拉链操作

    - 3.1.58面向对象编程之类

    - 3.1.59定义一个简单的类

    - 3.1.60field的getter与setter详解

    - 3。1。61constructor详解

    - 3.1.62内部类介绍

    - 3.1.63半生类

    - 3.1.64面向对象编程之对象

    - 3.1.65创建半生对象

    - 3.1.66Apply方法详解

    - 3.1.67Main方法与APP方法

    - 3。1。68用Object实现Java中的枚举

    - 3.1.69面向对象编程之继承

    - 3。1。70继承

    - 3.1.71Override与super的应用

    - 3.1.72isInstanceOf和asInstanceOf

    - 3。1。73getClass和classOf

    - 3。1。74抽象类与抽象变量

    - 3。1。75面向对象编程之Trait(特质)

    - 3。1。76trait基础知识

    - 3。1。77将trait作为接口使用

    - 3。1。78在trait中定义具体方法

    - 3。1。79在trait中定义具体字段

    - 3.1.80在trait中定义抽象字段

    - 3.1.81trait高级知识

    - 3.1.82为实例对象混入trait

    - 3.1.83trait调用链

    - 3.1.84在trait中覆盖抽象方法

    - 3.1.85混合使用trait的具体方法和抽象方法

    - 3。1。86trait的构造机制

    - 3.1.87trait字段的初始化

    - 3.1.88让trait继承类

    - 3。1。89函数式编程

    - 3.1.90将函数赋值给变量

    - 3.1.91匿名函数

    - 3。1。92高阶函数

    - 3。1。93高阶函数的类型推断

    - 3。1。94Scala的常用高阶函数

    - 3.1.95闭包

    - 3.1.96Currying函数

    - 3.1.97样例类

    - 3。1。98偏函数

    - 3.1.99函数式编程之集合操作

    - 3.1.100Scala的集合体系结构

    - 3.1.101List

    - 3。1。102LinkedList

    - 3。1。103Set

    - 3.1.104集合的函数式编程

    - 3.1.105模式匹配

    - 3。1。106模式匹配的基础语法

    - 3。1。107对类型进行模式匹配

    - 3.1.108对Array和List的元素进行模式匹配

    - 3。1。109case class与模式匹配

    - 3.1.110Option与模式匹配

    - 3。1。111类型参数

    - 3。1。112泛型类

    - 3.1.113泛型函数

    - 3。1。114上边界Bounds

    - 3.1.115下边界Bounds

    - 3.1.116View Bounds

    - 3。1。117Context Bounds

    - 3.1.118Manifest Context Bounds

    - 3.1.119协变和逆变

    - 3。1。120隐式转换与隐式参数

    - 3.1.121隐式转换

    - 3.1.122使用隐式转换加强现有类型

    - 3。1。123隐式转换函数的作用域与导入

    - 3.1.124隐式转换的发生时机

    - 3。1。125隐式参数

    - 3.1.126Actor

    - 3.1.127Actor的创建、启动和消息收发

    - 3.1.128收发case class类型的消息

    - 3.1.129Actor之间互相收发消息

    - 3。1。130同步消息和Future

    - 3。1。131Akka

    - 3.1.132实现Master端通信

    - 3.1.133实现Worker端通信

    - 3。1。134自定义RPC

    - 3.1.135自定义模拟Master

    - 3.1.136自定义模拟Worker

    - 3.1.137模拟Master与Worker通信

    - 3.1.138线程池

    - 3。1。139创建线程池

    - 3.1.140线程池的基本操作

    - 3.1.141并行与并发思想理念

    3.2:
    Spark Core

    - 3.2.1大数据架构体系

    - 3.2.2架构详解

    - 3。2。3Spark集群介绍

    - 3.2.4Spark集群配置

    - 3.2.5Spark集群安装

    - 3.2.6Spark集群启动

    - 3.2.7Spark高可用配置

    - 3.2.8WebUI查看

    - 3.2.9Spark Shell单机启动

    - 3.2.10Spark Shell集群启动

    - 3.2.11Spark基本工作原理

    - 3.2.12分布式详解

    - 3.2.13内存模型详解

    - 3.2.14堆内内存、堆外内存

    - 3.2.15迭代式计算详解

    - 3.2.16Spark实现经典案例(WordCount详解)

    - 3。2。17Java实现WordCount

    - 3.2.18Scala实现WordCount

    - 3。2。19底层原理梳理

    - 3。2。20算子之间的转换调用

    - 3.2.21RDD的概念详解

    - 3。2。22RDD的两种类型

    - 3.2.23创建RDD(集合、本地文件、HDFS文件)

    - 3.2.24RDD的血缘关系

    - 3.2.25键值对RDD的转化操作

    - 3。2。26键值对RDD的行动操作

    - 3.2.27键值对RDD的数据分区

    - 3.2.28常用算子

    - 3.2.29常用算子的基本操作

    - 3.2.30广播变量的概念

    - 3.2.31广播变量的使用

    - 3。2。32RDD缓存级别

    - 3。2。33持久化RDD

    - 3.2.34案例练习:基站停留时间TopN需求

    - 3。2。35案例练习:基站停留时间TopN实现

    - 3。2。36案例练习:学科模块访问量需求

    - 3.2.37案例练习:学科模块访问量实现

    - 3。2。38案例练习:cache缓存的使用

    - 3.2.39案例练习:自定义分区器

    - 3.2.40Spark工作原理内部剖析

    - 3.2.41宽依赖与窄依赖深度剖析

    - 3。2。42基于Yarn的两种提交模式深度剖析

    - 3.2.43DAGScheduler原理剖析与源码分析

    - 3.2.44TaskScheduler原理剖析与源码分析

    - 3.2.45Task原理剖析与源码分析

    - 3。2。46最佳位置算法剖析

    - 3.2.47Shuffle原理剖析与源码分析

    - 3.2.48shuffle操作过程中进行数据排序

    - 3.2.49会触发shuffle操作的算子

    - 3.2.50shuffle操作对性能消耗的原理详解

    - 3.2.51shuffle操作所有相关参数详解以及性能调优

    - 3.2.52算子原理剖析

    - 3。2。53Checkpoint原理剖析

    - 3。2。54union算子内部实现原理剖析

    - 3.2.55groupByKey算子内部实现原理剖析

    - 3。2。56reduceByKey算子内部实现原理剖析

    - 3。2。57distinct算子内部实现原理剖析

    - 3.2.58cogroup算子内部实现原理剖析

    - 3。2。59intersection算子内部实现原理剖析

    - 3.2.60join算子内部实现原理剖析

    - 3。2。61sortByKey算子内部实现原理剖析

    - 3.2.62coalesce算子内部实现原理剖析

    - 3。2。63repartition算子内部实现原理剖析

    - 3.2.64Accumulator(累加器)

    - 3.2.65其他算子等

    - 3。2。66集群提交模式

    - 3.2.67standalone模式原理讲解

    - 3.2.68yarn-client模式原理讲解

    - 3.2.69yarn-cluster模式原理讲解

    - 3.2.70Spark算子的闭包原理详解

    - 3.2.71Spark 新特性

    - 3.2.72易用性:标准化SQL支持以及更合理的API

    - 3.2.73高性能:让Spark作为编译器来运行

    - 3.2.74智能化:Structured Streaming介绍

    - 3。2。75Spark x与x对比以及分析

    - 3.2.76Spark核心进阶

    - 3。2。77Spark集群架构概览

    - 3.2.78Spark集群架构的几点特别说明

    - 3.2.79Spark的核心术语讲解

    - 3。2。80Spark Standalone集群架构

    - 3。2。81单独启动master和worker脚本详解

    - 3.2.82worker节点配置以及spark-evnsh参数详解

    - 3。2。83实验:local模式提交spark作业

    - 3.2.84实验:standalone client模式提交spark作业

    - 3。2。85实验:standalone cluster模式提交spark作业

    - 3。2。86standalone模式下的多作业资源调度

    - 3.2.87standalone模式下的作业监控与日志记录

    - 3。2。88实验:运行中作业监控以及手工打印日志

    - 3.2.89yarn-client模式原理讲解

    - 3.2.90yarn-cluster模式原理讲解

    - 3。2。91实验:yarn-client模式提交spark作业

    - 3.2.92yarn模式下日志查看详解

    - 3.2.93yarn模式相关参数详解

    - 3.2.94spark工程打包以及spark-submit详解

    - 3。2。95spark-submit示例以及基础参数讲解

    - 3.2.96SparkConf、spark-submit以及spark-defaultsconf

    - 3。2。97spark-submit多个示例以及常用参数详解

    - 3.2.98Spark性能优化:

    - 3.2.99性能优化概览

    - 3.2.100诊断内存的消耗

    - 3.2.101高性能序列化类库

    - 3。2。102优化数据结构

    - 3。2。103对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint

    - 3.2.104使用序列化的持久化级别

    - 3。2。105java虚拟机垃圾回收调优

    - 3。2。106提高并行度

    - 3.2.107广播共享数据

    - 3。2。108数据本地化

    - 3.2.109reduceByKey和groupByKey

    - 3.2.110shuffle性能优化

    - 3.2.111Spark高级编程

    - 3。2。112高级编程之基于排序机制的wordcount程序

    - 3.2.113高级编程之二次排序

    - 3。2。114高级编程之topn

    - 3.2.115transformation操作开发实战

    - 3.2.116action操作开发实战

    - 3.2.117Task任务详解

    - 3.2.118Task的执行流程

    - 3。2。119Task的回馈流程

    - 3.2.120Task的迭代流程

    3.3:
    Spark SQL

    - 3.3.1Spark SQL的发展历史

    - 3.3.2Spark SQL的原理介绍

    - 3.3.3DataFrame概述

    - 3.3.4创建DataFrame的方式

    - 3.3.5DSL语法风格操作DataFrame

    - 3。3。6SQL语句风格操作DataFrame

    - 3。3。7通过反射推断Schema信息

    - 3.3.8通过StructType指定Schema信息

    - 3。3。9从MySQL中加载数据

    - 3。3。10将数据写入到MySQL中

    - 3。3。11Spark SQL案例练习

    3.4:
    Spark Streaming

    - 3.4.1Spark Streaming概述

    - 3.4.2Spark Streaming的原理介绍

    - 3.4.3Spark Streaming与Storm对比

    - 3.4.4DStream的概念

    - 3.4.5DStream原语类型介绍

    - 3.4.6DStream的Transformation(转换)

    - 3。4。7DStream的Output(输出)

    - 3.4.8updateStateByKey原语介绍

    - 3.4.9transform原语介绍

    - 3.4.10窗口操作概念分析

    - 3.4.11窗口操作应用场景

    - 3.4.12窗口操作的batch duration

    - 3.4.13窗口长度参数分析

    - 3。4。14滑动间隔参数分析

    - 3.4.15用Spark Streaming实现单词计数

    - 3.4.16用Spark Streaming实现按批次累加功能

    - 3.4.17窗口操作案例实现

    - 3.4.18Spark Streaming结合Kafka案例实现

    3.5:
    kafka

    - 3.5.1Kafka的基本概念

    - 3.5.2Kafka的发展历史

    - 3.5.3Kafka的应用背景

    - 3。5。4JMS基础

    - 3。5。5JMS消息传输模型

    - 3.5.6JMS的核心组件介绍

    - 3.5.7Destination:消息发送的目的地

    - 3。5。8Producer: 消息的生产者

    - 3.5.9MessageConsumer:消息接受者

    - 3.5.10常见JMS消息中间件

    - 3.5.11Kafka的组件介绍

    - 3.5.12Topic:消息分类

    - 3.5.13Producer:生产者

    - 3。5。14Consumer消费者

    - 3.5.15Broker:集群实例

    - 3.5.16Zookeeper:保存源数据

    - 3。5。17Kafka集群部署

    - 3.5.18Kafka版本查看

    - 3。5。19下载安装包

    - 3。5。20解压安装包

    - 3.5.21配置文件的修改

    - 3.5.22分发安装包

    - 3.5.23集群的启动

    - 3.5.24Kafka的常用操作命令

    - 3。5。25查看所有topic

    - 3。5。26创建topic

    - 3。5。27删除topic

    - 3.5.28通过shell模拟生产者

    - 3。5。29通过shell模拟消费者

    - 3.5.30查看消费位置

    - 3.5.31查看topic详细信息

    - 3.5.32修改分区数

    - 3。5。33Kafka可视化管理器

    - 3。5。34生产者Java API熟悉

    - 3.5.35消费者Java API熟悉

    - 3.5.36Kafka文件存储机制

    - 3.5.37Kafka文件存储基本结构

    - 3.5.38Kafka分区中的Segment

    - 3.5.39Kafka怎样查找消息

    - 3.5.40Kafka是怎么做到消息快速存储的

    - 3.5.41如何消费已经消费过的数据

    - 3.5.42Kafka分区和消费者的关系

    - 3。5。43Kafka的topic数据如何同步副本

    - 3.5.44如何设置生存周期

    - 3.5.45Zookeeper如何管理Kafka

    3.6:
    ElasticSearch

    - 3.6.1全文检索技术简介

    - 3.6.2ES安装配置入门

    - 3.6.3ES插件安装

    - 3。6。4ES基本操作

    - 3。6。5Index的概念

    - 3。6。6Document的概念

    - 3.6.7Type的概念

    - 3。6。8map映射的概念

    - 3。6。9CURL操作REST命令

    - 3.6.10Windows安装CURL

    - 3.6.11创建索引

    - 3.6.12插入一个文档

    - 3.6.13查询文档内容

    - 3.6.14更新文档内容

    - 3.6.15检查搜索返回对象

    - 3。6。16删除文档

    - 3.6.17删除索引

    - 3.6.18使用Java操作客户端

    - 3.6.19新建文档(自动创建索引和映射)

    - 3.6.20搜索文档数据(单个索引)

    - 3.6.21搜索文档数据(多个索引)

    - 3。6。22更新文档数据

    - 3.6.23删除文档数据

    - 3.6.24条件查询QueryBuilder

    - 3.6.25queryStringQuery搜索内容查询

    - 3.6.26wildcardQuery通配符查询

    - 3.6.27termQuery词条查询

    - 3.6.28boolQuery布尔查询

    - 3。6。29fuzzyQuery模糊查询

    - 3.6.30regexpQuery正则表达式查询

    - 3.6.31matchAllQuery查询所有数据

    - 3。6。32IK分词器集成ES

    - 3.6.33ES常用编程操作

    - 3.6.34索引相关操作

    - 3。6。35映射相关操作

    - 3。6。36文档相关操作

    - 3.6.37IK分词器自定义词库

    - 3。6。38查询文档分页操作

    - 3.6.39得分(加权)

    - 3.6.40在Query的查询中定义加权

    - 3.6.41在Field字段的映射中定义加权

    - 3.6.42过滤器

    - 3。6。43范围过滤器

    - 3.6.44布尔过滤器

    - 3.6.45Kibana:

    - 3.6.46Kibana介绍

    - 3。6。47Kibana环境准备

    - 3.6.48Kibana安装

    - 3.6.49Kibana演示

    - 3.6.50"Discovery" 菜单界面

    - 3。6。51"Visualize 菜单界面

    - 3。6。52"Dashboard" 菜单界面

    - 3.6.53Timelion的可视化

    - 3.6.54"Dev Tools" 菜单界面

    3.7:
    Logstash

    - 3.7.1Logstash介绍

    - 3。7。2Input组件介绍

    - 3.7.3Filter组件介绍

    - 3。7。4Output组件介绍

    - 3.7.5Logstash与Flume比较

    - 3.7.6Logstash的安装

    - 3.7.7Logstash运行

    - 3.7.8Logstash配置讲解

    - 3.7.9Logstash结合Kafka、ES数据对接

    3.8:
    Kibana

    - 3。8。1Kibana介绍

    - 3.8.2Kibana环境准备

    - 3.8.3Kibana安装

    - 3.8.4Kibana演示

    - 3。8。5"Discovery" 菜单界面

    - 3。8。6"Visualize 菜单界面

    - 3。8。7"Dashboard" 菜单界面

    - 3.8.8Timelion的可视化

    - 3.8.9"Dev Tools" 菜单界面

    3.9:
    redis

    - 3.9.1什么是NoSQL

    - 3.9.2NoSQL数据库的分类

    - 3.9.3Redis介绍

    - 3.9.4Redis发展历史

    - 3。9。5Redis的应用场景

    - 3.9.6下载Redis

    - 3。9。7安装环境设置

    - 3.9.8Redis安装

    - 3.9.9启动Redis

    - 3.9.10Redis自带客户端

    - 3.9.11Redis桌面管理工具

    - 3。9。12Java客户端(Jedis)

    - 3。9。13Jedis介绍

    - 3。9。14环境准备和工程搭建

    - 3.9.15单机连接Redis

    - 3.9.16连接池连接Redis

    - 3.9.17Redis数据类型

    - 3.9.18String类型

    - 3.9.19Hash类型

    - 3.9.20List类型

    - 3.9.21Set类型

    - 3。9。22SortedSet类型

    - 3.9.23Keys命令介绍

    - 3.9.24设置key的生存时间

    - 3。9。25Redis的持久化

    - 3.9.26rdb方式

    - 3.9.27aof方式

    - 3.9.28Redis主从复制

    - 3.9.30环境准备

    - 3。9。31主机配置

    - 3。9。32从机配置

    - 3.9.33主从启动及操作

    - 3.9.34Redis的事务功能

    - 3.9.35事务功能的相关命令

    - 3.9.36事务的使用方法

    - 3.9.37事务内部的错误

    - 3.9.38为什么Redis不支持事务回滚

    - 3.9.39丢弃命令队列

    - 3。9。40通过CAS操作实现乐观锁

    - 3。9。41WATCH命令详解

    - 3。9。42Redis脚本和事务

    - 3。9。43Redis集群

    - 3.9.44Redis集群架构图

    - 3.9.45容错机制

    - 3.9.46集群搭建

    - 3。9。47Ruby环境搭建

    - 3.9.48节点环境准备

    - 3.9.49连接集群

    - 3.9.50添加主节点

    - 3.9.51添加从节点

    - 3.9.52删除节点

    - 3.9.53Jedis连接集群

    4.1:
    互金领域-广告投放

    - 4.1.1项目介绍
    构建广告投放平台,进行广告投放业务,吸引潜在客户,推广产品,包含投放微服务平台、竞价模块、客户群体画像、千人千面推荐产品。

    - 4.1.2项目业务
    基于大数据及数据挖掘进行精准营销,逐步形成用户画像 进行产品及品牌推广、传播 精细控制各个环节转化率及成本

    - 4.1.3 项目架构
    SDK(JavaaSDK、JSSDK)+
    lvs+nginx集群+flume+
    hdfs2.x+hive+hbase+MR+MySQL

    - 4.1.4 项目流程
    hadoop+alluxio:数据分布式存储
    hive/spark sql:数据清洗和分析工具
    kylin:数据预处理
    elasticsearch:数据存储和分析
    apache superset:数据可视化展示
    kafka:消息队列,用于实时指标
    flink/spark streaming:实时指标的分析工具
    redis:用于辅助分析
    mongodb:用于结果存储和辅助分析

    4.2:
    电商平台

    - 4.2.1 项目介绍
    埋点业务,进行用户细分画像、建立信用体系、进行线上各类活动。

    - 4.2.2 项目业务
    根据埋点数据,结合漏斗及路径分析,刻画用户消费群体,了解用户消费习惯 分析数据,形成用户行为轨迹,定位转化率、跳出率、流失率相关原因 为商品推荐、线上活动等服务提供数据支撑

    - 4.2.3 项目技术架构体系
    hadoop+alluxio:前端埋点数据分布式存储
    hive/spark sql:对采集好的数据进行指标分析工具
    kylin:对hive中的数据进行预加载
    elasticsearch:数据存储
    apache superset:最终结果数据的可视化工具
    flink/spark streaming:实时统计工具
    mongodb:分布式的存储

    4.3:
    共享单车

    - 4.3.1 项目介绍
    依据用户行为轨迹构成出行规律,根据用户群体出行规律、区域情况等动态调度用车情况。

    - 4.3.2 项目业务
    构建用户出行规律
    不同维度构建(时间、区域、天气、节假日等)构建热点区域
    风控体系

    - 4.3.3 项目技术架构体系
    hadoop+alluxio:将收集好的数据进行存储
    hive/spark sql:数据清洗和分析工具
    kylin:数据预处理工具
    elasticsearch:存储和分析工具
    apache superset:项目展示工具
    kafka:消息队列,用于做实时数据对接
    flink/spark streaming:实时统计工具
    redis:辅助分析
    apache kudu:分布式数据存储
    mongodb:源数据和结果数据存储
    neo4j:图数据库,将数据存储到网络中
    grah:项目可视化工具

    4.4:
    工业大数据

    - 4.4.1 项目介绍
    国家电网_省级输/变电监控项目:监控线路的传感设备,确保设备安全、降低故障成本,动态监控线路、变电站二次设备工作情况、报警自动化。

    - 4.4.2 项目业务
    动态监控线路/变电站二次设备工作情况
    设备故障自动报警
    设备老化趋势呈现
    安防部分:分析数据并结合第三方进行视频监控

    - 4.4.3 项目技术架构体系
    hadoop:生态体系,用于数据存储、清洗
    kafka:消息队列,实时指标数据对接

    spark streaming:实时指标的分析工具
    elasticsearch:数据存储载体
    hive:数据仓库工具
    redis:辅助数据分析工具
    mongodb:源数据和结果数据的存储载体
    vue:项目流行的可视工具

    4.5:
    交通

    - 4.5.1 项目介绍
    贵州交通厅,交通离线/实时监控项目:通过交通卡口采集实时数据,动态监控全省各道路通行和事故状况,避免拥堵、避免交通事故、精准测速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案,预测拥堵系数,为各级提供最优道路规划方案。

    - 4.5.2 项目业务
    车牌号空、车牌号重复、车速为0、车速起始时间异常等数据清洗。
    超速分析、严重超速分析
    车流量分析、拥堵分析、实时流量监控
    车辆限号分析、车辆套牌分析
    道路事故分析

    - 4.5.3 项目技术架构体系
    hadoop:用于数据存储、清洗
    hive:数据仓库分析工具
    spark core:数据清洗工具和分析工具
    spark sql:使用sql来分析相关指标
    spark streaming:用于实时流量监控指标分析
    presto:先关sql的优化工具
    kylin:预加载数据,达到hive数据及时查询
    spring boot:项目展示api微服务构建框架

    4.6:
    旅游

    - 4.6.1 项目介绍
    安顺智慧旅游,整合各类旅游相关应用系统及信息资源,在公安、交通、工商等相关领域实现信息共享、协同合作,共同打造良性的旅游云生态系统。

    - 4.6.2 项目业务
    酒店价格监测变化
    客源地统计
    旅游目的满意度指数
    游客年龄分布、游客饮食偏好
    景区待客统计、景区舆情分析

    - 4.6.3 项目技术架构体系
    hadoop:分布式数据存储、清洗
    cassandra:基于hdfs的分布式数据的存储
    hive/spark sql:使用sql来分析相关指标
    spark streaming:舆情监测分析实时指标统计
    redis:非关系型数据库,用于辅助分析
    mongodb:结果数据存储
    oozie:项目工作流调度框架
    superset:项目可视化工具

    4.7:
    医疗

    - 4.7.1 项目介绍
    某市人民医院,随着老年化的持续增加,患病率越来越高。增加大数据平台,采集医疗相关数据,提高诊断的准确性,预防一些疾病的发生,监控相关病情康复进展,真正实现解决看病难,降低发病率等。

    - 4.7.2 项目业务
    预防指标分析,如运动步数、卡里路消耗、运动心率等
    体重、血压、脂肪监测
    发病人群统计
    各科室患者用药及康复状况监测
    统计病种相关标签库

    - 4.7.3 项目技术架构体系
    hadoop:集分布式存储、分析和清洗工具
    flume:数据的采集工具
    sqoop:数据迁移工具
    hbase:基于hdfs的分布式数据存储工具
    hive/spark:项目分析框架
    kylin:多维结果数据的预处理
    azkaban:项目工作流调度框架
    oracle:源数据存储数据库

    5.1:
    Data Analyze工作环境准备&&数据分析基础

    - 5.1.1AI&&机器学习&&深度学习概论

    - 5.1.2数据科学

    - 5.1.3黑客技术、数学和统计知识

    - 5.1.4实质性专业

    - 5。1。5数据探索与准备

    - 5.1.6数据展现形式与转化

    - 5.1.7关于数据的计算 (Python or R语言)

    - 5.1.8数据建模

    - 5。1。9数据可视化与展示

    5.2:
    数据科学涉及到的学科知识

    - 5。2。1什么是数据分析

    - 5.2.2安装Anaconda

    - 5.2.3 Python包管理(pip 、conda)

    - 5。2。4 Jupyter notebook

    - 5。2。5 Pycharm配置

    5.3:
    工作环境准备

    - 5。3。1数据分析中常用的Python技巧

    - 5。3。2 Python字符串操作

    - 5.3.3 Python日期管理处理

    - 5.3.4 Python面向对象

    - 5.3.5 匿名函数lambda

    - 5。3。6列表推导式

    - 5.3.7 Python操作CSV数据文件

    - 5.3.8科学计算库Numpy

    - 5.3.9 科学计算库SciPy

    - 5.3.10 ndarray N维数组对象

    - 5.3.11索引与切片

    - 5.3.12 向量化

    - 5.3.13Pandas进阶及技巧

    - 5.3.15 Pandas DataFrame

    - 5.3.16索引操作

    - 5.3.17 Boolean mask (布尔值遮罩)

    - 5。3。18层级索引

    - 5。3。19数据清洗

    - 5.3.20数组合并

    - 5.3.21函数应用

    - 5。3。22分组(group by)

    - 5.3.23透视表

    - 5.3.24二项分布

    - 5.3.25高斯分布

    - 5。3。26均匀分布

    5.4:
    数据可视化的概念与准则

    - 5.4.1 Python Matplotlib库

    - 5。4。2 Matplotlib架构

    - 5.4.3 Pyplot方法应用

    - 5.4.4散点图

    - 5。4。5 颜色、标记、线性

    - 5.4.6 柱状图

    - 5.4.7 Suboplots方法

    - 5.4.8 直方图

    - 5。4。9盒型图

    - 5。4。10热图

    - 5.4.11动画与渲染

    - 5.4.12交互式

    - 5.4.13 Pandas绘图

    - 5。4。14 Seaborn绘图

    - 5.4.15数据集分布可视化

    - 5.4.16双变量分布

    - 5.4.17集中变量关系可视化

    - 5。4。18类别数据可视化

    - 5.4.19类别散布图

    - 5。4。20类别数据分布

    - 5.4.21类别统计图

    - 5。4。22分组

    5.5:
    Python机器学习

    - 5。5。1机器学习的基本概念

    - 5。5。2分类算法、回归算法、聚类算法和时间序列算法的区别与应用

    - 5。5。3分类算法与回归算法

    - 5.5.4聚类算法

    - 5。5。5时序模型

    - 5.5.6机器学习的基本流程

    - 5.5.7特征表示

    - 5.5.8语音识别、图像识别、围棋对战和对话系统

    - 5。5。9机器学习的基本框架

    - 5.5.10基本步骤

    - 5.5.11 Python机器学习库scikit-learn

    - 5.5.12 Deep Learning

    - 5.5.13面向Python的免费机器学习库

    - 5。5。14水果识别

    - 5。5。15数据集划分(训练集VS 验证集 VS 测试集合)

    - 5.5.16 kNN(k-NearestNeighbor),k-近邻算法

    - 5。5。17相似性度量

    - 5。5。18紧邻点个数

    - 5.5.19 kNN优缺点

    - 5。5。20使用scikit-learn的流程

    - 5。5。21kNN代码实现

    5.6:
    选择模型

    - 5.6.1训练模型

    - 5。6。2测试模型

    - 5.6.3线性回归和多元线性回归

    - 5。6。4最小二乘法求解参数

    - 5.6.5 sklearn中调用线性回归

    - 5.6.6逻辑回归

    - 5.6.7过拟合

    - 5.6.8正则化优化问题

    - 5.6.9 SVM支持向量机

    - 5.6.10超参数:间隔(Margin)

    - 5.6.11最大间隔分类器

    - 5。6。12损失函数和正则项

    - 5。6。13线性模型的优缺点

    - 5.6.14决策树

    - 5.6.15超参数(根节点,叶子节点)

    - 5。6。16在iris数据集上使用决策树

    5.7:
    构建树的过程

    - 5.7.1sklearn中决策树重要的参数

    - 5。7。2通过决策树可以得到特征的重要性得分

    - 5。7。3决策树的优缺点

    - 5.7.4特征工程

    - 5。7。5数值型特征

    - 5.7.6有序型特征

    - 5.7.7类别型特征

    - 5.7.8交叉验证

    - 5。7。9特征范围归一化

    - 5。7。10参数调整

    - 5。7。11超参数

    - 5。7。12学习参数

    5.8:
    网格搜索

    - 5.8.1 10折交叉验证

    - 5。8。2模型评价指标及模型选择

    - 5.8.3评估模型

    - 5.8.4 TPR(召回率)

    - 5。8。5 Precision(精确率)

    - 5.8.6 FPR

    - 5.8.7 F1值

    - 5.8.8 Precision-Recall Curve(PR曲线)

    - 5。8。9 Receiver Operating Characteristic Curve (ROC曲线) 


    - 5.8.10混淆矩阵(confusion matrix)


    - 5.8.11回归模型中常用的评价指标 


    - 5.8.12朴素贝叶斯

    - 5。8。13朴素贝叶斯的优缺点

    5.9:
    sklearn中有三类朴素贝叶斯算法:

    - 5.9.1 Bernoulli模型

    - 5.9.2 Multinomial模型

    - 5.9.3 Gaussian模型

    - 5.9.4 随机森林

    - 5.9.5 关键参数:n_estimators
,max_features ,max_depth
,random_state

    - 5.9.6 GBDT(Gradient Boosted (-ing) Decision Tree 
)

    - 5.9.7传统的Boosting

    - 5。9。8学习率决定新的树去纠正错误的程度

    - 5.9.9图像数据操作

    - 5.9.10 scikit-image

    - 5.9.11 RGB颜色空间

    - 5.9.12 Skimage的图像数据

    - 5.9.13数据类型和像素值

    - 5.9.14显示图像

    - 5.9.15图像IO

    - 5.9.16色彩空间

    - 5.9.17颜色直方图

    - 5。9。18滤波/卷积操作

    - 5.9.19图像滤波

    - 5.9.20中值滤波

    - 5。9。21高斯滤波

    - 5.9.22均值滤波

    - 5。9。23边缘检测

    - 5.9.24常用的图像特征描述

    5.10:
    颜色特征

    - 5。10。1纹理特征

    - 5。10。2形状特征

    - 5.10.3 skimage中的特征方法

    - 5.10.4K-Means聚类及图像压缩

    - 5.10.5 无类别标记

    - 5。10。6算法描述

    - 5.10.7算法演示

    - 5.10.8图像占用内存大小

    - 5.10.9人工神经网络

    - 5.10.10神经网络基本组成

    - 5。10。11简单的MLP(Multi-Layer Perceptron)

    - 5。10。12常用的激活函数

    - 5.10.13多层MLP(Multi-Layer Perceptron )

    - 5.10.14 ANN过拟合

    - 5.10.15使用正则化

    - 5.10.16sklearn中 alpha为正则化强度

    - 5.10.17设计神经网络结构

    - 5.10.18 Backpropagation算法


    - 5.10.19深度学习

    - 5。10。20应用的各个领域

    5.11:
    手写数字识别

    - 5。11。1人脸识别

    - 5.11.2物体识别

    - 5.11.3TensorFlow框架学习以及使用

    - 5。11。4计算模式-计算图(Computation Graph)

    - 5.11.5数据模型-张量(Tensor)

    - 5。11。6运行模型-回话(Session)

    - 5.11.7占位符(tf.placeholder)和变量(tf.Variable)

    - 5.11.8卷积神经网络(CNN)

    - 5。11。9卷积层、池化层、全连接层和批归一化层

    - 5。11。10CNN卷积层

    - 5.11.11CNN-Softmax层

    - 5.11.12工程技巧tricks

    - 5.11.13Python文本数据处理

    5.12:
    文本的基本组成

    - 5.12.Python常用文本处理函数(字符串操作)

    - 5.12.1正则表达式

    - 5.12.2自然语言处理以及NLTK

    - 5.12.3自然语言处理(natural language processing, NLP )

    - 5。12。4Natural Language Toolkit

    - 5.12.5NLTK模块


    - 5。12。6语料库


    - 5.12.7分词

    - 5.12.8特殊字符的分词

    - 5。12。9词形归一化

    - 5。12。10停用词(Stopwords)

    - 5。12。11典型的文本预处理流程

    - 5.12.12主题分类 、垃圾邮件/短信/消息检测
情感分析

    - 5.12.13文本相似度

    - 5。12。14TF-IDF (词频-逆文档频率)

    - 5.12.15主题模型及LDA

    - 5.12.16隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)

    - 5。12。17 Python使用LDA


    - 5.12.18社交网络分析

    - 5.12.19什么是网络

    - 5.12.20网络基础

    - 5。12。21Python中使用网络

    - 5。12。22权重网络

    - 5.12.23多重图

    - 5.12.24单个边访问

    - 5.12.25节点属性的访问

    - 5。12。26网络连通性

    - 5.12.27三元闭包

    - 5.12.28整体集聚系数(Global Clustering Coefficient)


    - 5。12。29局部聚类系数(local clustering coefficient)



    - 5。12。30网络中心势

    - 5.12.31网络可视化

  • 课程培养目标

    好程序员大数据学科培养德智体美全面发展,具有良好的职业道德和创新精神,掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等基础知识,具备分布式存储、分布式计算框架等基本技术,熟悉大数据处理和分析技术,面向大数据平台建设与服务企业。本专业毕业生能在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作,也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。

    课程学习目标

    1.清晰了解大数据的概念,了解行业发展和现状。
    2.清晰了解主流的大数据技术体系和生态,理解主要模块的功能和作用。
    3.能够理解大数据分析和处理系统架构和处理流程,了解主要的方法和原则。
    4.能使用大数据系统在行业中的应用,能够理解实际案例。

    项目学习目标

    好程序员大数据项目实战程详细讲解了大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术。包括 Hadoop 体系中的 HDFS, Hbase 进行数据操作,MapReduce 进行数据开发,YARN 进行资源配置,Hive 完成数据仓库,Pig进行数据分析,以及 Oozie,Zookeeper,Sqoop 和 Flume 等模块。最后介绍 Spark 生态体系,及其 Scala 基础和 SparkSQL 开发。以上是大数据组建的平台,最终目的是为了扩展机器学习中的推荐算法(协同过滤)、逻辑回归和SVM,当下企业的无不例外需要“复合型”研发人才。
  • 升级亮点

    新增:
    • 定时调度任务平台,解决T+1问题,方便azkaban/airflow环境搭建。
    • 加图存储与图计算,为neo4j/janusGraph环境搭建,来解决行业预测、风险评估/管控、投资理财等方面问题。
    • 数据整合及工作流编排apache nifi,扩展自定义处理器Processor。
    • 分布式内存数据交换标准,加大元数据管理、血缘关系。
    更新:
    • 版本全文索引ES5/6,方便基于spark/flink读写,基于es数据映射hive/spark sql表。
    • 结合分布式缓存redis3 / redis4.0,便于spark数据读写。
    优化:
    • pache superset大数据可视化,实时展示grafana/Kibana。
    • apache文件存储格式多样化,列式存储格式的内存组成(parquet)。
    • apache Doris,基于MPP的交互式SQL数据仓库,主要用于解决报表和多维分析,面向在线报表和分析的数据仓库系统。
    • 数仓建设,对大数据BI系统提供数据支撑,解决OLAP场景下的多维度分析数据快速稳定的访问能力,OLAP方案之apache kylin,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发。
  • 课程优势

    1. 采用“T”字型教学思维,以大数据深度为主,云计算、人工智能及区块链为辅。
    2. 讲师团队素质够硬,有17年研发经验的总监级面授,更有世界500强大数据架构师,共同把控技术教研,以同行其他方向转大数据教学为耻。
    3. 先进的技术 + 项目:以北京的中关村、西二旗等IT密集的公司为技术背景。如:Sina 微博的DSP广告大数据分析平台、百度搜索引擎挖掘计算流量等。
    4. 标准的IT大数据团队流程:项目分析,业务分析,数据量分析,技术实现,数据表的设计,线下功能调试,性能调优,数据倾斜,TroubleShooting等,掌握此流程,大数据P7级别。
    5. 大数据万能钥匙架构、大数据架构师思维培养:数据获取、数据处理、数据存储、数据分析、数据展现和数据上线。
    6. 得数据者得天下,课程使用数据来源于一线互联网公司的源数据,作为学生的结业项目,有一定的商业价值。
    7. 严格把控实战项目的前瞻性,如:Spark、flink的版本迭代,机器学习中的算法革新。
    8. 减少Java语言权重,增加真实的大数据授课时间权重,打破Java包含大数据的伪课程。
    9. 定位准确,职业的大数据研发工程师,不以大数据可视化等工具作为宣传噱头。
    10. 颠覆性情商优化,用大数据挖掘面试预测,10套笔试题、标准化笔记和用户画像。
  • 技术点 好程序员 其他机构 重要性
    Spark MLlib机器学习 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能
    NIO
    MySQL
    ELK技术栈 ELK 其实并不是一款软件,而是一整套解决方案。ELK是一个完整的集中式日志系统,是企业中比较常用的处理日志的平台
    Redis
    Flink Flink提供了基于Java和Scala的API,是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是,Flink支持增量迭代计算,使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务
    Spring
    SpringMVC
    Echarts ECharts是一款开源、功能强大的数据可视化产品,紧跟着大数据时代的步伐!
    Zookeeper
    JVM调优 基于开发经验的一些JVM技能分享
    Java基础
    Python 相比于其他的程序语言来说,Python更加灵活,功能强大,简单易学,是大部分企业,开发者,甚至运维和测试喜欢的语言
    JDBC
    AJAX/JSON
    Docker Docker价值的最大体现在于对企业DevOps的支持,对原生云应用大规模水平扩展的支持。
    Servlet
    MyBatis
    CDH CDH是 Cloudera公司出品的,包含Hadoop生态园的多种工具,是一个“打包发行版”
    Maven
    MongoDB
    Kylin 是一个开源的分布式分析引擎,提供了基于Hadoop的超大型数据集(TB/PB级别)的SQL接口以及多维度的OLAP分布式联机分析。
    JVM原理
    Linux
    Mesos Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架,它被称为是分布式系统的内核
    Hadoop
    Hive
    HBase
    Phoenix Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。
    Flume
    Sqoop
    Oozie/Azkaban
    Scala
    Spark Core
    Mahout 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序
    Spark Streaming
    Spark SQL
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