第一階段-Linux和高并發
章節名稱 主要學習方向

◆ 可掌握的核心技能

√ 操作系統發展歷史
√ Linux 系統安裝使用
√ Shell 腳本編寫
√ Linux 文件系統操作及權限操作
√ grep、sed、awk 操作
√ Linux 軟件安裝與進程管理
√ TCP/IP 協議
√ LVS、DNAT、DR、TUN 模式及調度算法
√ keepalived 原理及使用
√ Nginx
√ Session 一致性

◆ 學習目的

這章是基礎課程,幫大家進入大數據領域打好
Linux基礎,以便更好地學習 Hadoop,
MapReduce,Yarn,Storm,Spark,Flink 等眾多課程。因為企業中無一例外的是使用Linux來搭建或部署項目。

◆ 可解決的現實問題及價值所在

通過本階段的學習大家將會了解大數據的源頭,數據從何而來,繼而更好的了解大數據。并且通過學習如果處理大型網站高并發問題反向更深入的學習了 Linux,同時站在了更高的角度去觸探架構,企業中如何使用 Linux。

Linux 基礎
1.操作系統概述
2.Linux 內核與GNU 介紹
3.Linux 發行版介紹
4.虛擬化安裝centos / 虛擬網絡編輯器
5.規劃多主機網絡通信
6.虛擬化管理快照與克隆
7.SSH 客戶端使用與配置
Linux 初級
1.Linux 命令行原理
2.help內部命令幫助
3.man 命令8種幫助手冊
4.df/du 文件系統分析
5.文件系統HFS 規范
6.文件系統管理命令
7.bash的{}、$擴展
Linux 文本操作
1.文件內容預覽命令
2.管道的使用
3.基于管道的文件游標預覽
4.日志文件追蹤
5.vi命令的快捷操作
6.vi命令的編輯模式
7.vi命令的末行模式
Linux 文本分析
1.grep檢索文件 / 正則表達式
2.文本分析命令cut
3.文本分析命令sort
4.文本分析命令wc
5.文本分析命令sed
6.sed 案例:正則和s命令另類使用
7.文本分析命令awk
8.awk 腳本案例:統計報表
Linux 管理
1.系統服務配置文件
2.用戶管理
3.組管理
4.權限管理
5.案例:多用戶角色資源綁定
6.網絡管理
7.進程管理
8.后臺服務管理
Linux 安裝管理
1.操作系統軟件安裝原理
2.源碼編譯安裝及原理
3.RPM 包管理機制原理
4.RPM 的查詢、安裝、卸載
5.YUM 倉庫原理
6.YUM 本地、局域網倉庫源配置
7.案例:維護多個YUM源
8.YUM 安裝中文幫助文檔
Linux 高級
1.shell 原理、命令原理
2.shell 解釋器的4種腳本執行方式
3.shell 函數、內部命令、外部命令總結
4.文件描述符與重定向
5.輸出重定向的6 種方式
6.輸入重定向的4 種方式
7.案例:重定向http協議到網站請求主頁
Linux 腳本編程
1.本地、局部變量 / 位置、特殊變量
2.父子進程、環境變量
3.linux 中for 進程原理 / 管道的子進程執行原理
4.引用、命令替換擴展
5.命令狀態與邏輯判斷
6.算數表達式及bash擴展 / 條件表達式
7.流程控制語句&bash詞的拆分擴展
Linux 腳本案例
1.shell 腳本:用戶管理
2.shell 腳本:文件管理
3.shell 腳本:增強for 循環遍歷文件
4.shell 腳本:游標for 循環遍歷文件
5.shell 腳本:重定向while循環遍歷文件
6.shell 腳本:管道+while 循環遍歷文件
7.bash解釋器的7 中命令擴展總結
網絡基礎
1.高并發及解決方案概述
2.TCP/IP協議資深講解:應用層
3.TCP/IP協議資深講解:傳輸控制層
4.TCP/IP協議資深講解:TCP協議/報文/三次握手
5.TCP/IP協議資深講解:網絡層
6.TCP/IP協議資深講解:路由表和 IP 協議原理
7.TCP/IP協議資深講解:鏈路層
8.TCP/IP協議資深講解:ARP協議及交換機協議
四層負載均衡
1.四層負載均衡LVS 拓撲
2.NAT 網絡原理
3.LVS 的DNAT模式分析
4.LVS 的DR模式分析
5.LVS 的TUN 模式分析
6.LVS 的靜態調度算法
7.LVS 的動態調度算法 / 內核配置ARP 協議
8.LVS 的命令講解 / LVS 的DR模式實驗搭建
Keepalive 高可用
1.高可用概述
2.健康檢查及故障遷移策略
3.分布式選主策略
4.keepalived 原理
5.keepalived 配置文件詳解
6.基于keepalived的高可用 LVS
7.高可用驗證
8.后端健康檢查驗證
Nginx 原理與配置
1.單點性能壓力下的面向服務開發理論
2.反向代理服務器原理
3.Nginx 介紹 / Nginx和 Apache 的httpd 對比
4.IO的阻塞模型和異步非阻塞模型
5.Nginx 角色框架原理 / Nginx的內核參數配置
6.Nginx 的內核sendfile零拷貝原理
7.Nginx 的TCP 配置
Nginx 反向代理與負載均衡
1.Nginx 的虛擬服務器原理
2.Nginx 的location匹配規則
3.Nginx 的自動索引
4.Nginx 的反向代理服務器配置
5.Nginx 的upstream負載均衡配置
6.Nginx 的DNS 負載均衡配置
7.Nginx 負載均衡下數據一致性解決方案
Session 和緩存
1.Session 一致性問題
2.Session 復制
3.Session 共享
4.Session 同步
5.Memcached的緩存
6.K-V 格式緩存
7.Tomcat和 Memcache / 緩存服務器
第二階段-Hadoop生態體系
章節名稱 主要學習方向

◆ 可掌握的核心技能

√ Hadoop 生態圈技術棧
√ HDFS 架構原理
√ MapReduce 執行原理
√ Yarn 資源調度原理
√ MapReduce 切片
√ MapReduce 案例
√ Hive 架構原理
√ Hbase 架構原理
√ Hive DDL、Hive DML
√ Hbase 安全管理
√ Flume 架構與原理
√ Sqoop 架構與原理
√ zookeeper 集群與使用
√ Coludera manager 架構與原理
√ CDH 使用
√ Hue 使用
√ impala 架構與原理
√ oozie 使用

◆ 學習目的

聽過大數據,必聽過hadoop,此部分帶領大家了解hadoop的用途,在大數據中的用途,以及快速搭建一個 hadoop 的生產環境,在本過程中不僅將用到前面的 Linux 知識,而且會對hadoop的架構有深入的理解,并未你以后架構大數據項目打下堅實基礎。Hadoop生態體系不僅僅包含 HDFS,其生態圈技術及其廣泛,例如:MapReduce、Yarn、Hive、 HBase、Hue、Impala、Flume、Sqoop 等技術都術語Hadoop生態體系范疇,通過本階段的學習,可以系統的掌握以上各個知識點。

◆ 可解決的現實問題及價值所在

通過本階段的學習大家會系統的了解大數據的前世今生,知道為何存在分布式存儲以及分布式存儲在企業級中的應用是什么樣的?如何采用更好的方式對數據進行管理、分析、查詢、如何對集群更好的進行統一部署管理、如何對數據結果快速響應等等,本階段,我們將會從各個方面學習以上問題的解決方式。

HDFS概念
1.1T文件處理
2.Hadoop歷史 / Hadoop架構
3.NameNode 講解
4.SecondaryNameNode講解
5.DataNode 與副本防治策略
6.HDFS權限 / HDFS安全模式
7.HDFS文件上傳流程 / HDFS讀文件流程
8.偽分布式集群搭建
9.hadoop完全分布式集群搭建
10.hadoop3 新特性
11.NameNode的Federation
12.NameNode-HA
13.NameNode-HA 集群搭建
14.NameNode-HA 手動切換
15.NameNode-HA 自動切換
16.java 客戶端操作HDFS
MapReduce
1.MapReduce簡介與原語
2.MapReduce執行流程
3.二次排序
4.MapReduce作業提交流程
5.MapReduce作業執行流程
6.YARN-ResourceManager-HA搭建
7.運行自帶的wordcount 程序
8.手寫wordcount 程序
9.MapReduce作業提交流程源碼解析
10.作業切片計算的源碼解析
11.MapTask 輸入方式的源碼解析
12.MapTask 執行流程源碼解析
13.MapTask 輸出方式的源碼解析
14.MapTask 環形緩沖區源碼解析
15.RedueTask的shuffle 源碼解析
16.ReduceTask分組的源碼解析
17.ReduceTask輸出的源碼解析
MapReduce 案例
1.天氣案例需求分析/天氣案例映射為MR原語
2.天氣案例鍵值對設計/天氣案例開發和運行
3.天氣案例排序比較器分組比較器設計
4.好友推薦需求分析/好友推薦映射為MR原語
5.好友推薦鍵值對設計/好友推薦開發和運行/好友推薦TopN
6.PageRank簡介及算法介紹/PageRank映射為MR原語
7.PageRank 鍵值對設計/PageRank 編碼和運行
8.TFIDF 簡介及算法/TFIDF 映射為MR原語
9.TFIDF 鍵值對設計/TFIDF 編碼和運行
10.itemCF 簡介及算法/itemCF 鍵值對設計/itemCF 編碼和運行
Hive架構
1.hive的介紹
2.數據倉庫概念講解
3.數據倉庫與數據庫區別
4.Hive的架構原理
5.Hive元數據講解
6.Hive的使用場景
7.Hive的優缺點
8.Hive的執行引擎
9.Hive操作符
10.Hive 語法解析
11.linux環境下mysql安裝
12.mysql登錄權限修改
13.Hive 三種安裝搭建模式
14.Hive 元數據存儲到mysql
15.基于內存數據庫模式搭建
16.基于遠程數據庫模式搭建
17.基于遠程數據庫服務搭建
18.Hive 配置文件講解 / Hive 命令操作
Hive DDL
1.Hive基礎數據類型
2.Hive復雜數據類型
3.Hive數據類型轉換
4.Hive創建數據庫
5.Hive創建表三種方式
6.Hive創建管理表
7.Hive創建外部表
8.Hive數據讀取規則Row Format
9.Hive數據讀取規則 Serde
10.Hive 靜態分區管理
11.Hive 動態分區管理
12.Hive 刪除表
13.Hive 修改表
14.Hive 分桶表管理
15.Hive 視圖
16.Hive 索引
Hive DML
1.Hive從本地加載數據
2.Hive從hdfs 加載數據
3.Hive通過查詢插入數據
4.Hive插入數據到指定目錄
5.Hive insert values 插入操作
6.Hive事務管理
7.Hive事務特性
8.Hive事務配置
9.Hive修改數據/Hive刪除數據/Hive 清空數據
Hive查詢訪問
1.Hive全表查詢
2.Hive條件查詢
3.Hive分組查詢
4.Hive運算符
5.Hive內置函數
6.Hive自定義函數
7.Hive表連接
8.Hive排序方式
9.Hive嵌套查詢 / Hive 行轉列
10.Hive 命令行方式
11.Hive 元數據管理
12.Hiveserver2 講解
13.Hive beeline客戶端講解
14.Hive JDBC 操作
15.Hive 參數
16.Hive 變量
17.Hive 腳本運行方式
18.Hive GUI方式
Hive安全管理與壓縮
1.Hive授權模式
2.Hive Legacy Mode
3.Hive 基于SQL 標準授權模型
4.Hive 基于元數據授權模型
5.Hive角色管理
6.Hive授權命令
7.Hive回收權限命令
8.Hive存儲壓縮管理
9.Hive列式存儲/Hive行式存儲
10.Hive textfile
11.Hive sequencefile
12.Hive orc file
13.Hive parquet file
14.Hive map端輸出/Hive reduce 端輸出
Hbase 架構與操作
1.hbase 介紹/NoSQL 介紹
2.Hbase 特點/Hbase 存儲數據結構
3.Hbase 數據模型/Hbase 表結構介紹
4.Hbase 架構圖/Hbase角色
5.Hbase 內存結構介紹
6.Hbase 存儲數據結構LSM樹
7.Hbase 寫數據流程 /Hbase讀數據流程
8.Hbase standalone模式安裝
9.Hbase 完全分布式安裝
10.Hbase 高可用
11.Hbase搭建注意
12.Hbase基本命令
13.Hbase DDL 命令/Hbase DML 命令
14.Hbase命名空間命令
Hbase 壓縮與存儲
1.Hbase 創建表/Hbase刪除表
2.Hbase 插入數據/Hbase 更新數據
3.Hbase 刪除數據
4.Hbase 獲取一條數據
5.Hbase 獲取某個范圍的數據
6.Hbase 過濾器
7.Hbase 與MR集成/Hbase與hive 集成
8.Protobuffer講解
9.Protobuffer安裝
10.Protobuffer 配置基本類型
11.Protobuffer 配置集合類型
12.Protobuffer 生成Java 類
13.Hbase讀取Protobuffer生成的類
14.Hbase壓縮存儲
Flume
1.Flume 日志收集工具
2.Flume agent架構
3.Flume 組件
4.Flume 集群講解
5.flume 不同架構介紹
6.flume 安裝 / flume配置信息
7.flume 單臺安裝 / flume 集群安裝
8.flume 高可用講解
9.Avro source
10.Thrift source
11.Exec source
12.Spooling directory source
13.Kafka source
14.Netcat source
15.自定義Source
16.Source 的分類
17.Hdfs sink
18.Hive sink
19.Hbase sink
20.Avro sink
21.Thrift sink
22.Logger sink
23.Kafka sink
24.自定義Sink
Sqoop
1.Sqoop 簡介
2.ETL 講解
3.Sqoop 架構圖
4.Sqoop 架構設計
5.Sqoop 版本介紹
6.Sqoop 導入
7.Sqoop 導出
8.Sqoop 安裝/Sqoop 配置
9.Sqoop 導入數據到hdfs
10.Sqoop導入數據到hive
11.Sqoop導入數據到hbase
12.Sqoop通過查詢語句到 hdfs
13.Sqoop導出數據到mysql
14.導出配置
15.Hdfs 配置/Hbase 配置
16.數據庫配置
zookeeper
1.分布式協調框架
2.Zookeeper背景與介紹
3.分布式 zookeeper環境及安裝
4.Zookeeper源語命令操作
5.關于節點類型、版本、元數據信息的意義
6.Zookeeper 的api 環境 java 操作集群演示
7.事件注冊與節點的變更
8.基于zookeeper 的分布式協調案例
ElasticSearch
1.ElasticSearch的現狀與前景
2.Lucene框架與倒排索引原理
3.Lucene框架在el search搜索引擎中的作用
4.ElasticSearch全分布式特性
5.ElasticSearch的環境要求與安裝
6.Curl命令與rest 風格的使用
7.Api 搜索項目演示
Cloudera Manager
1.國內外大數據平臺介紹
2.Cloudera 產品介紹
3.什么是 CDH
4.什么是 cloudera manager
5.什么是 cloudera manager service
6.cloudera manager框架原理
7.集群基礎設施配置
8.純手工安裝cloudera manager
9.cloudera manager部署CDH
10.cloudera manager管理主機
11.cloudera manager管理集群、管理服務
12.cloudera manager管理實例、管理配置
13.cloudera manager管理監控、管理資源
14.cloudera manager service圖表使用
15.cloudera manager service圖表創建
16.cloudera manager service的 dashboard
Hue
1.Hue 介紹
2.Hue 安裝
3.Hue 的HDFS管理與使用
4.Hue 的YARN管理與使用
5.Hue 的HIVE管理與使用
6.Hue 的Oozie 管理與使用
7.Hue 的metadata管理與使用
8.Hue 的用戶管理與使用
impala
1.Impala介紹/內存計算與 MR,SPARK 計算的比較
2.impala框架角色講解/impala的安裝
3.impala的命令行使用/impala的命令參數詳解
4.impala的內部命令詳解/impala的SQL的 ddl
5.impala的 SQL的 dml/impala 的SQL 的dql
6.impala的文件格式與壓縮
7.impala的 hbase整合
8.impala的配置與監控/impala的調優
oozie
1.Oozie 介紹
2.Oozie 的基于hadoop的分布式調度原理
3.Oozie 框架角色原理
4.Oozie 的xml 配置文件
5.Oozie 的job 配置文件
6.Oozie 的命令
7.Oozie 的配置與監控
8.Oozie 的開發
第三階段-Storm流式計算
章節名稱 主要學習方向

◆ 可掌握的核心技能

√ Kafka 分布式消息系統的原理及使用
√ kafka 生產消息、消費消息API 使用
√ Leader 均衡機制
√ Redis 緩存數據庫使用
√ storm 流式計算框架架構
√ Storm 流式計算框架使用

◆ 學習目的

在大數據處理場景中,假設系統每天產生的數據量為100M我們可以使用關系型數據庫存儲解決,假設每天產生的數據量為100G 我們可以采用分布式存儲解決,當然這些數據都是固定死的數據,叫做批數據,例如:100G 就是 100G。在大數據處理場景中,除了這種 批數據處理的場景,還有流式數據處理的場景,所謂流式數據場景就是數據是源源不斷的產生,同時需要源源不斷的處理。
對于流式數據處理我們需要使用到Kafka 消息緩存系統來承接數據,需要使用 Storm實時計算框架來處理就是數據,需要使用 Redis 存儲處理完成的結果。本階段我們將會系統的學習關于流式計算相關的各個計算。

◆ 可解決的現實問題及價值所在

通過本階段的學習我們可以了解針對流式數據處理的場景我們的技術如何選型,如何使用Storm針對不同的實時場景處理數據,同時如何對結果進行快速存儲與快速查詢。

Kafka 分布式消息系統
1.Kafka 分布式消息系統介紹
2.Kafka 應用場景
3.Kafka 生產消息原理
4.Kafka 存儲消息原理
5.Kafka Topic、partition 原理
6.Consumer 消費消息原理
7.Kafka 集群搭建/Kafka 命令使用
8.Kafka 消息系統特點
9.KafkaLeader均衡機制
10.Kafka版本更改對比
11.KafkaTopic更改、刪除
12.API操作Kafka
Redis 緩存數據庫
1.redis 特點、與其他數據庫的比較
2.如何安裝redis
3.如何使用命令行客戶端
4.redis 的字符串類型
5.redis 的散列類型
6.redis 的列表類型
7.redis 的集合類型
8.如何使用java訪問redis
9.redis 的事務(transaction)
10.redis的管道(pipeline)
11.redis持久化(AOF+RDB)
12.redis優化
13.redis的主從復制
14.redis的 sentinel高可用
15.twemproxy,codis實戰
16.redis3.x集群安裝配置
Storm 流式計算
1.Storm 的基本概念
2.Storm 的應用場景
3.Storm 和Hadoop的對比
4.Storm 集群的安裝的linux環境準備
5.zookeeper集群搭建
6.Storm 集群搭建
7.Storm 配置文件配置項講解
8.集群搭建常見問題解決
9.Storm 常用組件和編程 API:Topology、 Spout、Bolt
10.Storm分組策略(stream groupings)
11.使用Storm開發一個WordCount 例子
12.Storm程序本地模式debug、Storm程序遠程debug
13.Storm事物處理
14.Storm消息可靠性及容錯原理
15.Storm與 Kafka整合
16.Storm Trident 概念
17.Trident state 原理
18.Trident 開發實例
19.Storm DRPC(分布式遠程調用)介紹
20.Storm DRPC實戰講解
21.Storm on Yarn 原理與配置
第四階段-Spark計算框架體系
章節名稱 主要學習方向

◆ 可掌握的核心技能

√ Scala 語言開發及使用
√ Scala 高級應用
√ Actor 通信模型
√ Spark 生態體系技術棧
√ Spark 核心 RDD
√ Spark 容錯機制
√ Spark 轉換、行動、持久化算子使用
√ Spark 計算模式
√ Spark 資源調度原理與過程
√ Spark 任務調度原理與過程
√ SparkShuffle 機制原理
√ Spark 文件尋址過程
√ Spark Master HA
√ Spark 累加器與廣播變量
√ SparkSQL 使用
√ SparkStreaming 流式應用
√ SparkStreaming+kafka 整合使用
√ SparkStreaming 優化參數設置

◆ 學習目的

本部分內容全面涵蓋了Spark 生態系統的概述及其編程模型,深入內核的研究,Sparkon Yarn,Spark Streaming 流式計算原理與實踐,Spark SQL,Spark 的多語言編程以及 Spark 各個模塊原理和運行。不僅面向項目開發人員,甚至對于研究 Spark 的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程。

◆ 可解決的現實問題及價值所在

本階段內容是目前企業最為廣泛使用的大數據處理分析技術。Spark 計算框架相對于其他的計算框架來說非常優秀,學好本階段的課程我們可以對企業中的PB級數據處理、數據分析、數據查詢做到快速應對、秒級相應的數據處理效果。本階段課程不僅可以應對企業中的批數據處理,還可以應對企業中的流式場景數據處理,學好本階段課程,找到一份心儀的工作不成問題。

Scala 基礎
1.Scala 背景介紹
2.Scala 語言六大特性
3.Scala 下載安裝配置
4.Scala IDE開發 Scala 配置
5.IDEA 開發Scala 配置
6.Scala 類型推斷機制
7.Scala 數據類型
8.Scala 基本語法
9.Scala 類和對象/Scala 循環、判斷
10.Scala String操作
11.Scala Array 操作
12.Scala可變數組操作
13.Scala List 操作
14.Scala 可變列表操作
15.Scala Set 操作
16.Scala 可變Set 操作
17.Scala map 操作/Scala 可變 map操作
18.Scala 元組操作及要點
Scala 高級應用
1.Scala 函數定義
2.Scala 遞歸函數
3.Scala 默認值函數
4.Scala 可變參數函數
5.Scala 匿名函數
6.Scala 嵌套函數
7.Scala 偏應用函數
8.Scala 高階函數
9.Scala 柯里化函數
10.Scala伴生類/Scala 伴生對象
11.Scala樣例類/Scala 樣例類案例
12.Scala Trait 要點/Scala Trait 案例
13.Scala match 匹配
14.Scala隱式值操作/Scala隱式參數操作
15.Scala隱式函數操作/Scala 隱式類操作
16.ScalaActor通信模型
Spark 核心基礎
1.Spark 技術介紹/Spark 技術站詳解
2.Spark 演變歷史/Spark 與MR的區別
3.Spark 基于eclipse配置
4.Spark 基于IDEA 配置
5.Spark 運行模式介紹
6.Spark 集群搭建/Spark 配置選項詳解
7.Spark Pi 任務提交運行/Spark 客戶端搭建
8.Spark 編程核心RDD
9.SparkRDD 原理及使用
10.RDD結構及注意點
11.RDD五大特性
12.RDD彈性原理
13.RDD分布式原理
14.RDD容錯原理
Spark 轉換算子
1.map 算子使用/flatMap 算子使用
2.filter算子使用/sample 算子使用
3.reduceByKey算子使用/SortByKey算子使用
4.Join、union 算子使用
5.Cogroup 算子使用
6.distinct 使用
7.repartition算子使用
8.coalesce 算子使用
9.zip,zipWithIndex使用
Spark 行動算子
1.Foreach 算子使用
2.Take算子使用
3.SaveAsTextFile 使用
4.Count 算子使用
5.Take算子使用
6.Collect 算子使用
7.First 算子使用
8.CountByKey 使用
9.CountByValue 使用 / Reduce使用
Spark 持久化算子
1.持久化數據級別分類
2.持久化算子cache使用
3.Cache 要點注意事項
4.持久化算子persist使用
5.Persist 要點注意事項
6.持久化算子Checkpoint
7.Checkpoint 執行流程
8.Checkpoint 注意事項
9.Checkpoint 使用優化
10.持久化算子對比
Spark 核心進階
1.Standalone-client模式原理/模式流程詳解
2.Standalone-cluster 模式原理
3.Standalone-cluster 模式流程詳解
4.Yarn-client模式原理/Yarn-client模式流程詳解
5.Yarn-cluster 模式原理/Yarn-cluster 模式流程詳解
6.Client模式提交命令和特點
7.Cluster 模式提交命令和特點/Spark 任務提交
8.Spark-ClusterManager
9.Spark-Driver
10.Spark-Master
11.Spark-Worker
12.Spark-Executor/Spark-線程池
13.Spark-Application/Spark-job
14.Spark-Stage/Spark-task
15.SparkRDD窄依賴
16.SparkRDD寬依賴
17.SparkStage切割劃分
18.SparkStage計算模式
19.Pipeline管道數據落地
20.Stage并行度劃分
21.提高Stage并行度方式
22.任務調度角色劃分/資源調度角色劃分
23.Spark資源調度過程
24.Spark任務調度過程
25.SparkDAG有向無環圖
26.粗粒度資源申請特點/細粒度資源申請特點
27.Spark推測執行機制
Spark 核心高級
1.Spark pv,uv案例
2.Spark WordCount案例
3.Spark 二次排序案例
4.Spark 分組取topN案例
5.Spark 分組取topN優化
6.Spark 處理數據思路轉換
7.廣播變量及注意事項/累加器及注意事項
8.自定義累加器/版本對比變化
9.Spark-WebUI詳解/Spark日志查看
10.Pipeline計算模式驗證/歷史日志服務器配置
11.MasterHA高可用原理/MasterHA 高可用配置
12.MasterHA搭建注意點
13.SparkShuffle概念
14.Spark-HashShuffle 普通機制、優化機制
15.Spark-SortShuffle 普通機制
16.Spark-SortShufflebypass 機制
17.HashShuffle 執行流程詳解/SortShuffle執行流程詳解
18.HashShuffle與 SortShuffle 對比
19.Shuffle 文件尋址詳解/Spark oom問題處理
20.Spark統一內存管理劃分/Spark靜態內存管理
SparkSQL
1.Shark 原理分析
2.SparkSQL 原理分析/SparkSQL 演變過程
3.DataFrame與DataSet
4.SparkSQL 數據源/SparkSQL 底層架構
5.SparkSQL 謂詞下推/Json 格式數據轉DataSet
6.普通RDD 和DataSet互操作
7.Parquet 數據轉DataSet
8.JDBC數據轉DataSet
9.SparkSQL 序列化問題
10.Hive On Spark 原理
11.Spark On Hive 原理
12.Spark On Hive 配置詳解
13.SparkSQL DataSet存儲
14.SparkSQL之UDF
15.SparkSQL之UDAF
16.SparkSQL之over函數
17.SparkSQL案例分析
SparkStreaming
1.SparkStreaming 介紹
2.SparkStreaming&Storm
3.SparkStreaming 接受數據原理
4.SparkStreaming之Dstream
5.SparkStreaming 讀取 Socket 數據
6.foreachRDD 算子使用
7.transform算子使用
8.updateStateByKey算子使用
9.window窗口操作
10.reduceByKeyAndWindow使用
11.DriverHA原理及搭建
12.Receiver模式整合原理
13.Receiver模式問題及優化
14.Direct 模式整合原理
15.Direct 模式Api使用
16.WAL機制配置及使用
17.Receiver模式并行度設置
18.Direct 模式并行度設置/Direct模式offset管理
19.新版本Direct模式使用/新版本Direct模式對比
20.新版本Direct模式offset管理
21.SparkStreaming配置參數詳解
22.SparkStreaming反壓機制
23.Kafka與 SparkStreaming參數配置詳解
第五階段-機器學習和算法體系
章節名稱 主要學習方向

◆ 可掌握的核心技能

√ python 類和對象
√ python 函數使用
√ python 集合操作
√ python 文件操作
√ 設計模式與異常
√ python 模塊管理
√ Numpy 庫使用
√ Pyspark 開發
√ 線性回歸算法原理
√ 多元線性回歸算法原理
√ 貝葉斯分類算法
√ KNN 分類算法
√ K-Means 聚類算法
√ TF-IDF 算法
√ 邏輯回歸算法
√ 最大似然估計思想
√ 損失函數推導
√ 推薦系統
√ dubbo 實時推薦服務

◆ 學習目的

企業中一旦有了海量數據,勢必會在數據中挖掘出數據的潛在價值,本階段學習就是需要通過機器學習的技術將數據的價值挖掘出來。Python語言的部分大家在學習后可以完全掌握Python的精髓,并通過python 的學習給大家打好一個基礎,在其他計算框架中多語言的使用上都會涉及到 Python 這門流行 的語言。同時課程里會通過機器學習的案例讓大家學習 Python 的同時去更好的理解機器學習。
機器學習分析中可以使用的語言有java、python和 Scala,對于Java語言進行大數據開發使用的是mahout,這種方式已經過時,使用 python 中的scikit-learn 庫和使用Scala-Spark 中的Mllib 庫進行機器學習開發是目前常用的手段,本階段以上兩種方式都會涉及,通過學習 MLlib 和 sklearn,大家不僅將會了解 MLlib 和 sklearn 組 件及其調用,而且會通過一系列的案例和項目深入了解他們的現實使用。
通過此階段大家也可以看出課程不僅著眼于現在,更是著眼于大家的未來在行業中的發展。

◆ 可解決的現實問題及價值所在

通過本階段學習,大家可以掌握使用機器學習解決現實中的數據價值問題??梢栽诤A繑祿型诰虺鰸撛诘膬r值。同樣,本階段也是同學們未來伸入人工智能方向的“必經之路”,為后期在企業或者在未來的學習中打下堅實的基礎。

python基礎
1.Python介紹
2.Python歷史
3.Python優缺點
4.Python應用場景
5.Python下載/Python安裝
6.Python ide 安裝
7.Python helloworld
8.Python交互式窗口
9.面向對象編程介紹
10.類與對象
11.定義類與創建對象
12.Self
13.保護對象的屬性
14.繼承/多繼承/多態
15.類屬性與實例屬性
16.類方法與靜態方法
17.Python 注釋及亂碼
18.Python 變量/Python 類型
19.Python 標識符/Python關鍵字
20.Python 輸入/Python 輸出
21.Python 運算符
22.Python 分支結構
23.Python input陷阱
24.Python 循環結構
python集合與函數
1.字符串
2.列表
3.元組
4.字典
5.可變類型
6.不可變類型
7.集合的迭代
8.集合排序/集合嵌套
9.Python函數介紹
10.函數的定義與調用
11.Python 參數
12.Python 返回值
13.Python 遞歸函數
14.Python 匿名函數
15.高階函數/高階函數和遞歸計算
16.斐波拉契數列
python文件操作
1.Python文件的打開與關閉
2.Python的讀寫
3.Python的定位讀寫
4.Python文件操作
5.Os模塊
6.文件批量處理
7.Mp3 音樂播放
8.文件批量處理
python 設計模式與異常
1.單例模式
2.工廠模式
3.異常簡介
4.異常捕獲
5.異常的傳遞
6.自定義異常
7.異常處理中排除異常
8.異常的分類
python數據庫操作、Numpy 模塊、矩陣操作
1.模塊的使用與安裝
2.模塊制作
3.Python中的模塊
4.模塊的發布
5.模塊安裝及使用
6.Python連接mysql
7.Python查詢數據庫
8.數據API/API 的封裝
9.numpy 介紹/numpy 特點
10.numpy安裝/numpy基礎
11.矩陣的創建/矩陣的屬性
12.矩陣的基本運算
13.矩陣的常用函數
14.矩陣的切片
15.矩陣的索引
16.矩陣的迭代/矩陣的形狀操作
PySpark
1.PySpark 基礎配置
2.Python開發工具配置
3.PySpark 運行開發原理
4.Python模塊安裝方式
5.PySpark 案例
6.PySpark 編碼設置
7.pySpark 任務提交
多元線性回歸算法
1.機器學習與人工智能關系
2.機器學習數學基礎
3.線性回歸原理
4.線性回歸損失函數
5.梯度下降迭代確定模型
6.多元線性回歸原理
7.步長參數分析
8.模型過擬合問題
9.模型欠擬合問題
10.線性回歸案例分析
貝葉斯分類算法
1.貝葉斯分類算法
2.貝葉斯算法術語解釋
3.貝葉斯概率分類原理
4.貝葉斯公式推廣
5.拉普拉斯估計原理
6.模型保存
7.垃圾郵件分類案例
KNN 分類算法
1.KNN 算法原理
2.K 值的選擇問題
3.KNN 存在的問題
4.機器學習中的歸一化
5.歐式距離
6.平方歐式距離
7.閔式距離
8.曼哈頓距離
9.谷本距離
10.切比雪夫距離
11.加權距離
12.KNN三要素
13.數據分類案例
14.相親案例
Kmeans 算 法 、Kmeans++算法
1.Kmeans聚類算法原理
2.K 值的選擇策略
3.肘部法確定K值
4.Kmeans聚類問題
5.Kmens++算法
6.手動實現Kmeans算法
7.Kmeans數據聚類案例
8.廣告精準營銷案例
TF-IDF算法
1.文本分詞技術解析
2.詞頻分析
3.逆文本頻率分析
4.TF-IDF原理
5.TF-IDF應用
邏輯回歸分類算法
1.邏輯回歸分類算法原理
2.邏輯回歸與線性回歸對比分析
3.傅里葉變化
4.音樂分類案例
5.求導法則
6.log 對數運算法則
7.最大似然估計思想
8.對數似然函數推導
9.邏輯回歸構造損失函數
10.邏輯回歸損失函數公式推導
11.SGD梯度下降過程
12.混淆矩陣
13.ROC&AUC 評估指標
14.道路擁堵預測
決策樹算法
1.決策樹概念
2.決策樹術語
3.信息熵
4.條件熵
5.信息增益
6.信息增益率
7.基尼系數
8.ID3 選擇法
9.C4.5選擇法
10.數據離散化
11.決策樹回歸值使用
12.預剪枝與后剪枝
13.決策樹問題
14.決策樹案例
隨機森林算法
1.隨機森林算法
2.隨機森林隨機選擇方式
3.指定樹的個數
4.隨機森林分類規則
5.隨機森林與決策樹的關系
6.隨機森林案例
推薦系統原理
1.推薦系統產生背景
2.lambda架構數據處理
3.實時和離線場景分析
4.Python on Hive
5.推薦系統應用
第六階段-Flink實時計算體系
章節名稱 主要學習方向

◆ 可掌握的核心技能

√ Flink 架構原理
√ Flink 流式計算優勢
√ 有界數據流
√ 無界數據流
√ Flink 算子鏈
√ Flink 狀態管理
√ Flink checkpoint &檢查點
√ Flink 集群搭建&Flink on Yarn
√ 任務槽和資源管理
√ DataSet操作&DataStream操作&SQL操作
√ Flink HA
√ 廣播變量和累加器
√ Flink + Kafka 整合
√ 自定義Source
√ 自定義Sink
√ 兩階段提交原理
√ Flink Time 原理
√ Flink 窗口操作

◆ 學習目的

Flink 是新一代的流式計算框架,性能相對于Storm 和SparkStreaming都有很大提升,Flink 同樣也可以進行批處理和 SQL 處理。Flink 程序運行在 Hadoop YARN 上,性能為 Flink > Spark > Hadoop(MR),迭代次數越多越明顯,性能上,Flink 優于Spark 和Hadoop最主要的原因是Flink 支持增量迭代,具有對迭代自動優化的功能。在 未來的大數據開發中預計 Flink 將占有非常大的比重。所以需要每一位大數據程序員必須掌握。

◆ 可解決的現實問題及價值所在

Flink 核心是一個流式的數據流執行引擎,其針對數據流的分布式計算提供了數據分布、數據通信以及容錯機制等功能?;诹鲌绦幸?,Flink提供了諸多更高抽象層的 API以便用戶編寫分布式任務。通過本階段學習,大家可以掌握如何使用 Flink 進行企業級開發,同時在市場競爭力上也勝人一籌。

Flink 基礎
1.Flink 原理分析
2.Flink 架構分析
3.Flink 基本組件
4.Flink 應用場景
5.流式框架對比
6.Flink 開發環境配置
7.Flink 程序編寫步驟
8.Flink 批次處理案例
9.Flink 流式處理案例
Flink 安裝部署
1.Flink 本地模式
2.Flink 集群模式
3.Flink Standalone模式
4.Flink on Yarn
5.Yarn session
6.run 命令分析
7.Flink HA 原理與搭建
8.Flink on Yarn HA原理
9.Flink Scala Shell
Flink Api
1.Flink API抽象級別分析
2.Flink DataSource
3.Flink Transformations
4.Flink Sink
5.Flink DataStream 常用API
6.Flink DataSet 常用 API
7.Flink Table AP及SQL 分析
8.Flink DataType
9.Flink 序列化分析
Flink 高級功能
1.Flink Broadcast
2.Flink Accumulator
3.Flink 廣播變量與累加器的區別
4.Flink Distributed Cache
5.Flink State管理與容錯
6.Flink StateBackend
7.Flink checkpoint
8.Flink Restart Strategy
9.Flink SavePoint
Flink 窗口與Time
1.Flink Window
2.TimeWindow 使用
3.CountWindow使用
4.自定義 Window
5.Window增量與全量聚合
6.Flink Time
7.Flink 處理亂序數據
8.Flink Watermark
9.數據亂序案例分析
10.Flink 并行度設置
11.TaskManager 與 Slot
Flink與Kafka整合
1.Flink 與Kafka 整合參數配置
2.Flink 消費數據位置確定原則
3.開啟Checkpoint同步 Offset
4 自定義Kafka Source
5.自定義 Kafka Sink
6.兩階段提交確保數據消費一致
7.Flink 內部狀態管理
8.Flink 外部狀態管理
9.手動實現兩階段提交
第七階段-平臺架構師課程體系
章節名稱 主要學習方向

◆ 可掌握的核心技能

√ Kylin 架構與原理
√ 數據倉庫發展史
√ OLTP 在線聯機事務處理
√ OLAP 在線聯機分析處理
√ 數據倉庫術語
√ 維度表和事實表區別
√ 星型模型、雪花模型、星座模型區別
√ Kylin 優化
√ Hive 優化
√ Hbase 優化
√ Spark 核心源碼分析
√ Spark 優化
√ 機器學習優化
√ Flink 源碼分析

◆ 學習目的

本階段主要針對企業中集群、各類技術框架優化、源碼分析等更深層次的技能而設置,同時本階段還包含目前企業使用中的最熱門技術,并不斷更新,使各位同學在針對企業面試、企業集群優化、數據處理方案優化、數據處理架構選擇等方面凸顯優勢,占領技術制高點。

◆ 可解決的現實問題及價值所在

目前企業工作競爭壓力大,需要優秀的數據開發、分析人員,同時企業技術也在更新換代,通過本階段的學習可以使同學們在面對企業工作競爭更顯優勢,同時也可以解決公司中集群優化、技術選型等問題。

Kylin 架構與使用
1.kylin 的背景介紹/kylin 的應用場景
2.kylin 的發展歷史/kylin 的工作原理
3.kylin 的體系架構
4.kylin 的核心,cube構建
5.kylin 的sql 查詢原理/kylin 的特性和生態圈
6.kylin 事實表/kylin維度表
7.kylin 的下載/kylin的安裝準備
8.kylin 的部署方式/kylin 安裝部署
9.KyLin 和Hive/KyLin 和hbase
10.KyLin和 Zookeeper
11.OLTP 與OLAP分類
12.星型模型/雪花模型/星座模型
13.simple cube 描述
14.cube 構建
15.kylin的視圖
16.kylin的元數據存儲
17.kylin JDBC訪問方式
18.kylin rest方式
Hive優化
1.hive優化思想/hive查詢計劃
2.hive本地模式/hive并行計算
3.hive嚴格模式/hive排序
4.hive map join/hive 大表 join
5.hive map-side聚合
6.hive合并小文件
7.hive map與reduce個數
8.hive-jvm 重用
9.Hive數據傾斜/Hive腳本編程
10.Hive 腳本執行架構/Hive 的任務的監控
Hbase 優化
1.預分區
2.Rowkey設計
3.列族個數
4.Compact 合并優化
5.Split 優化
6.多 htable 并發寫
7.Htable參數設置
8.批量寫
9.批量讀
10.多線程并發寫
11.多htable并發讀
12.多線程并發讀
13.緩存查詢結果
14.Blockcache
15.Htablepool
16.Hbase索引
Spark 核心源碼分析
1.Spark-pipeline iterator 源碼分析
2.map 源碼分析
3.flatMap 源碼分析
4.reduceByKey源碼分析
5.combineByKey 源碼分析
6.aggregateByKey 源碼分析
7.sortByKey源碼分析
8.repartition源碼分析
9.coalesce 源碼分析
10.distinct源碼分析
11.Spark-Master啟動源碼分析
12.Spark-Worker啟動源碼分析
13.Spark-Driver啟動源碼分析
14.Spark-Application 注冊源碼分析
15.Spark-Executor啟動源碼分析
16.Spark-資源調度源碼分析、任務調度源碼分析
17.Spark-Shuffle-Write 源碼分析
18.Spark-Shuffle-Read源碼分析
Spark 優化
1.Spark 分配更多的資源
2.Spark 并行度調優
3.Spark 代碼調優
4.Spark 數據結構選擇
5.SparkKryo序列化器使用
6.Spark 算子選擇使用
7.Spark 自定義分區器
8.Spark 數據結構優化
9.Spark 數據本地化調優
10.Spark內存調優
11.Spark堆外內存調優
12.SparkShuffle調優
13.Spark數據傾斜不同解決方案
機器學習優化
1.有無截距
2.線性不可分問題
3.調整分類域值
4.魯棒性調優
5.歸一化數據
6.均值歸一化
7.邏輯回歸訓練方法選擇
8.機器學習中python 腳本優化
9.步長經驗調節
10.降維分析
Flink 源碼分析
1.Flink 啟動源碼分析
2.Flink JobManager源碼分析
3.Flink TaskManager源碼分析
4.Flink 提交任務源碼分析
5.Flink Task 數據處理源碼分析
6.Flink 算子源碼分析

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