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课程介绍：
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本课程会介绍Hadoop/Spark各组件的架构，但不会涉及任何安装的内容，安装的教程、录像视频什么的网上到处都是，讲安装太浪费时间~Hadoop/Spark环境的安装请大家自行解决，建议用ClouderaCDH或者HortonworksHDP。1 O6 N( ~. M2 s: u1 C
( ?8 m+ t( Z- t4 c' `课程目录：1 B5 o! `/ \4 x( q8 Q0 [! Z
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第一周：企业级Hadoop/Spark应用概述，Hadoop/Spark生态系统与现有企业级应用的整合
" `4 r3 ?+ |- V& E2 w* D1.企业级集群部署、数据管理、任务调度、集群监控& h0 J, {, J3 s0 q- }
2.Hadoop架构介绍、Spark/Shark介绍
7 X9 k* @8 x5 e, [3.Spark与Hadoop的关系
; [! j+ T) T* N. J4.现有Hadoop架构的种种问题和限制，HA; {9 ^5 O$ S. D
5.企业数据仓库的选型，Hadoop世界与EDW世界中的TPC（TPCDS与TPCH）* D$ J; o) l# _$ T
6.Hadoop世界中的DBA( P" l L5 E. w$ X( S1 R
7.成本考量——人？物？物是人非
2 Y. Q( h% K$ k4 `" h* n1 U
9 t2 g! n- A8 s第二周：HadoopEcoSystem进阶应用基础知识
. A5 s! U, R* Z" n3 x1.HDFS/MapReduce/Yarn/Hive/Impala/Oozie进阶应用、资源分配及调优/ p8 V& Q1 E ]) p
2.玩转HiveETL高级应用：权限管理、externaltable、partition、中文支持、HiveServer2JDBC接口
, g! u: a& N+ O9 L' i0 ~3.Hive的WindowingandAnalyticsFunctions% X, u) t1 V' z8 z" l* }+ X+ t$ H
4.Hive0.13的新功能! F3 L& M7 m3 ?! L
5.Impala与Hive对比，各种Hints：Hive的MapJoin，Impala的SHUFFLEJoin（partitionedjoin）& N* I1 o/ i' D3 q; Q8 ]
) q' Y8 C! b/ @! D4 ^- q8 C第三周：进阶应用实例—物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop大数据应用
. _$ h, w# Q% o$ F1.企业级应用实例1：物流行业—订单跟踪: K! d. \# q& V# G5 Q
2.Hive通过externaltable、partition、动态partition与NFS结合使用创建数据表，避免LOADDATA
+ z4 C& r' }6 U# S) V7 F3.Hive和Impala的Join优化Hints，MapJoin、ShuffleJoin实例
# Z, T/ i( }! F1 @- K4.企业级应用实例2：广告行业—基于用户行为分析的用户归类标签(客户画像)' \( ~: L4 z q5 r
5.Hive复合数据类型array# W# O8 k Q+ j" t* v" f& M
6.array与collect_set、collect_list、array_contains、sort_array
2 \9 g0 P6 ]( G4 ?7.impala的group_concat
: }: L& t8 a' B8.array与lateralview、LATERALVIEWOUTER) l9 w5 o6 Z5 X( J2 G
9.企业级应用实例3：电商/零售行业—简单的推荐系统RecommenderSystem实现(基于用户标签/客户画像)/ }# h2 T! Y# u- q
10.Hive复合数据类型map、str_to_map、map_keys、map_values，map与lateralview9 e7 \$ ~$ P: a+ @, X
11.通过Hive、Impala转换函数进行数据保护，确保企业应用信息安全（通过translate进行简单数据脱敏DataMasking）
& G: \! e, t* {! _, r12.HiveServer2JDBC接口实例应用、中文支持Bug纠错; z( o) j$ A8 d u4 b' A
13.Hive的窗口和分析函数入门（row_number、rank、dense_rank等） H, J+ i3 k% ]5 ]
14.企业级应用实例4：互联网行业—访问量业绩报表
5 t" x# I* q* I0 W4 i15.Hive的窗口和分析函数进阶（NTILE、CUME_DIST、PERCENT_RANK、LEAD、LAG、FIRST_VALUE、LAST_VALUE等）' I/ Q, d0 L* ~3 X0 X0 l
16.ROWSBETWEEN...AND...（CURRENTROW，rowsPRECEDING，rowsFOLLOWING）
2 l" H5 Q; S- d17.本周总结——物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop企业级大数据应用方案经验教训总结* C$ o$ C" K: s9 B: S5 O- b
& x; ? V3 m/ Y& N第四周：Hadoop&Spark/Shark进阶应用基础知识
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" {, F& j# T4 `- z0 w9 I8 Y1.HBase/ZooKeeper/Sqoop/Graphite/Ganglia进阶应用及调优，Spark/SparkSQL/Shark简介
- P0 z* }# o3 h2.HBaseShell与HBaseRESTAPI应用
& ?6 O9 ^% A" x: R1 H s: A7 A3.HBase的Region进阶应用Compact、Split与Merge0 p: i3 ^# O5 M- K. j
4.HBase进阶脚本应用：jrubyscript2 t/ S6 ]' i) r5 x$ H0 L+ R$ y b4 W
5.HBase与Hive的整合高级应用：binary(byte)value，lateralviewexplode
4 _ Z1 J$ [& W; ^+ e& {6.Hive0.13：posexplode
% z7 h" _: O7 k5 ~, L7.Spark/SparkSQL/Shark架构介绍、SparkScala/Python开发介绍
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第五周：进阶应用实例—Hadoop/Spark平台企业级开发框架
& G# Y; j0 _% f) |. a2 N/ v3 l% r6 t1.Hadoop生态系统中为企业级开发提供的测试框架应用实例 p; Z' u: w- l" y8 N4 O1 w$ `% M
2.Spark实现“物流行业—订单跟踪SLA”的实例，Scala语言及Python语言实现，SparkSQL+Parquet文件实现，SparkScalaMaven项目实例
+ D# c* r# ~4 M3.HBase开发实例：RESTAPI使用、JRuby脚本编写、Region进阶应用
! [/ ~* a8 f1 {6 O! d2 y8 a4.与ContinuousIntegration系统整合的可能# A( I8 H9 @% q0 k5 R( n) g* ~
5.——软件/互联网行业Hadoop企业级开发框架
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第六周：Hadoop&Spark/Shark企业级应用整合
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2 h4 g5 s f, F7 C7 M; c! {' C1.HBase与Hive整合的大坑: Y: @3 k) B2 m ~/ p, i
2.HBasePython客户端happybase使用介绍、编程实例& d+ ?! `0 d& s- z
3.HBaseCoprocessor与HBase+Hive特征特点比较、分别适用的场景
6 g0 ^- V. g% i! e: w4 B4.企业中应用HBase，Hive，Impala，Spark/Shark的注意事项，资源分配. v# M' m$ K( h- d" ^3 s# `
5.Hadoop与现有企业级BI平台的整合, z' }& T4 M, X6 N( P: w8 e% `; V
6PentahoPDI/Kettle+ t3 T7 t4 G* m6 h! C
7.OracleorIn-MemoryDatabase* a# }! N$ l3 h# Q' g- N
8.MicroStrategy/Tableau, v2 \4 ^! a2 g" m @* d
7 n& J# G6 s, N( G a$ w" ]
第七周：进阶应用实例—Hadoop/Spark企业级大数据BI应用整合$ e# x* Y Q8 N3 _6 ~
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1.互联网行业时间序列(timeseriesdata)数据处理实例——整合HBase与Hive：增量数据与全量数据，冷数据与热数据分治
V x K8 s# [: Z' y0 O* O8 {# z2.互联网行业时间序列(timeseriesdata)数据处理实例——整合Sp3 [1 ?( Y9 z! \. X: ~
，Scala语言处理HBase返回值Result类中KeyValue对象的ByteBuffer/ByteArray
, z3 n& C/ `6 A4.通过Kettle/Spoon工具整合Hadoop与现有RDBMS的企业级BI解决方案3 o! z$ l* n7 D- P
5.其它整合Hadoop与RDBMS构建企业级BI应用平台的可能（如使用PostgreSQLFDW，使用Presto的JDBCconnector等）. ^8 \7 N7 c0 ~
6.——互联网行业Hadoop企业级大数据BI应用整合方案
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第八周：总结与展望3 ]6 T+ q& R; q: g& J
: Y' [6 s; u2 n% i1.企业级大数据应用总结
?6 e. W# a3 g8 X+ b b2.构建企业大数据团队探讨
( h0 T: l N7 m4 J% [) V3.Hadoop方面工作面试秘籍：应用开发方向、数据分析方向、技术架构方向、团队带头人3 y# s: j5 f* ]* z( P s
4.现有几大Hadoop平台比较：ClouderaCDH，HortonworksHDP，MapR e+ y) F; ?* D8 ]+ A
5.Hadoop大数据还能干什么？通过Spark整合Streaming与Batchprocessing？
, Z# o9 ^! v' n$ j6.金融/工业/能源/智慧城市/医疗行业/SmartData
2 S' o4 K( n! K/ a! }9 E7.德国汽车、新能源行业的大数据创新项目分享4 M+ S: A I0 J. e( f/ S) Q) a
8.德国医疗行业大数据应用现状) X8 z* v1 J* x+ ^! C6 e
9.Hadoop大数据企业应用面临的问题4 \0 [/ O/ K, e4 l
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-25 01:39:02
好好学习。。。666