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课程介绍：
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. o/ O& ]; m" o8 H% `- }! J/ ~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。/ J( n- U2 @7 A4 Z; f
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课程目录：
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9 e) @ q. D- E( r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
' d. N- L% l7 A- g+ J1.企业级集群部署、数据管理、任务调度、集群监控5 D0 m9 ]! w* s
2.Hadoop架构介绍、Spark/Shark介绍0 D7 J( f( `" u: Z/ F0 z+ b
3.Spark与Hadoop的关系( B0 B2 M8 u: j3 w1 m. \! _2 r. a
4.现有Hadoop架构的种种问题和限制，HA2 M z8 b; g5 w7 t. E
5.企业数据仓库的选型，Hadoop世界与EDW世界中的TPC（TPCDS与TPCH）$ W' d: \$ r: N2 u2 v$ s
6.Hadoop世界中的DBA
+ I# y) L( X9 o2 l# t( A: N7 ^9 e7.成本考量——人？物？物是人非' A( O/ n) H; `3 b1 c/ C
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第二周：HadoopEcoSystem进阶应用基础知识
: B5 f# B% K/ J# r, Y5 }1.HDFS/MapReduce/Yarn/Hive/Impala/Oozie进阶应用、资源分配及调优. }$ J# r2 Q5 |! z5 X! p1 m' q
2.玩转HiveETL高级应用：权限管理、externaltable、partition、中文支持、HiveServer2JDBC接口
8 @8 o) j' R* m3.Hive的WindowingandAnalyticsFunctions! d7 y5 c) }. _* g7 a9 f% h2 J; T
4.Hive0.13的新功能6 B& V4 a4 d+ J O$ j
5.Impala与Hive对比，各种Hints：Hive的MapJoin，Impala的SHUFFLEJoin（partitionedjoin）
0 o* C$ X) z1 L+ u# @) L8 P
* Z0 u9 i3 n; E1 {2 L( q0 r! `6 u( |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
, Y' e- ^ j7 _+ r% u1.企业级应用实例1：物流行业—订单跟踪
. W8 K( o2 u. q2.Hive通过externaltable、partition、动态partition与NFS结合使用创建数据表，避免LOADDATA1 u( k, S) P2 a, m; ^
3.Hive和Impala的Join优化Hints，MapJoin、ShuffleJoin实例/ p# G3 y5 {( K
4.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)- Y$ P1 I1 d0 |2 ?
5.Hive复合数据类型array
3 [' K$ r8 M. T( E- D, w2 Y# G, d6.array与collect_set、collect_list、array_contains、sort_array% w$ ^0 e9 D+ F5 ~
7.impala的group_concat
3 s0 e- `+ Q8 k3 G# ?" j$ s! v+ S8.array与lateralview、LATERALVIEWOUTER" b" S& V3 n: u5 R
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)4 ^0 _/ `' x) H
10.Hive复合数据类型map、str_to_map、map_keys、map_values，map与lateralview
+ C5 L" m# d/ G" x11.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）2 ~" Q: s: \( d, R- L+ `
12.HiveServer2JDBC接口实例应用、中文支持Bug纠错! j! J6 w1 J( T: N, r# T/ r8 L3 v
13.Hive的窗口和分析函数入门（row_number、rank、dense_rank等）9 v* X+ R7 \6 u* F9 x: c) }2 W% Z
14.企业级应用实例4：互联网行业—访问量业绩报表
( G3 \% t8 \) t( b3 K0 r# T15.Hive的窗口和分析函数进阶（NTILE、CUME_DIST、PERCENT_RANK、LEAD、LAG、FIRST_VALUE、LAST_VALUE等）
' ]( h4 {& N- D( K16.ROWSBETWEEN...AND...（CURRENTROW，rowsPRECEDING，rowsFOLLOWING）
5 ~% p0 w; v9 Y5 q, w; E17.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
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9 |2 U+ q+ Y- i+ E第四周：Hadoop&Spark/Shark进阶应用基础知识) N% v0 W( P- J5 B' Y* K# o3 a
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1.HBase/ZooKeeper/Sqoop/Graphite/Ganglia进阶应用及调优，Spark/SparkSQL/Shark简介
! q" ?& c4 o; S, L* @% {2.HBaseShell与HBaseRESTAPI应用
$ U% t+ X1 r7 C" z0 r2 r. q3.HBase的Region进阶应用Compact、Split与Merge( I5 h! q% K2 v
4.HBase进阶脚本应用：jrubyscript0 [; v2 g3 H; l6 r- N6 U& e
5.HBase与Hive的整合高级应用：binary(byte)value，lateralviewexplode' t, T! b! l8 I) K
6.Hive0.13：posexplode1 x! R. b2 M8 v2 g# H
7.Spark/SparkSQL/Shark架构介绍、SparkScala/Python开发介绍! I2 u q0 D. K5 Z$ B8 d7 G+ S
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第五周：进阶应用实例—Hadoop/Spark平台企业级开发框架$ ?1 e: Z4 g0 A8 ^# b
1.Hadoop生态系统中为企业级开发提供的测试框架应用实例
, A; }2 s- ~5 X2.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
8 v, Y( p+ o2 `# r3.HBase开发实例：RESTAPI使用、JRuby脚本编写、Region进阶应用
$ ?2 l: X6 ?/ Q1 J- z: R w4.与ContinuousIntegration系统整合的可能
* b5 X. I6 x9 \5.——软件/互联网行业Hadoop企业级开发框架
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2 t* I" q9 k! Y; Y$ |* ^第六周：Hadoop&Spark/Shark企业级应用整合
1 r/ J& y5 _ C& w
. c1 Z! S5 W" ?3 q0 F1.HBase与Hive整合的大坑3 }3 h$ c" [: e
2.HBasePython客户端happybase使用介绍、编程实例% R& _6 n& e- u' U
3.HBaseCoprocessor与HBase+Hive特征特点比较、分别适用的场景
4 D, d1 x1 `2 K, F2 ~4.企业中应用HBase，Hive，Impala，Spark/Shark的注意事项，资源分配 J4 L9 { q- \
5.Hadoop与现有企业级BI平台的整合
! X+ l& y$ c1 ~5 U) F6PentahoPDI/Kettle, T( m* P1 }5 _& \
7.OracleorIn-MemoryDatabase. @' Q7 l$ q, x, x( B1 R; f5 g
8.MicroStrategy/Tableau+ j! A) C8 \9 U \# T
m) T" d0 \ T, \第七周：进阶应用实例—Hadoop/Spark企业级大数据BI应用整合
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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
4 T5 ^: d& k4 v2.互联网行业时间序列(timeseriesdata)数据处理实例——整合Sp, l: T9 B8 B- u/ j& E8 r6 ?6 D
，Scala语言处理HBase返回值Result类中KeyValue对象的ByteBuffer/ByteArray' K8 U1 L+ t1 P, a ]* m
4.通过Kettle/Spoon工具整合Hadoop与现有RDBMS的企业级BI解决方案" O' P" t) e0 o1 @. r$ F: @" }
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）$ ]& [6 n( v2 C) D$ k
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
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1 D7 A/ \) m; }) S0 L4 T1.企业级大数据应用总结
1 H+ ?6 y h% C: k2.构建企业大数据团队探讨4 i- F8 }/ q; J) g
3.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
- u6 }6 t d# J4 ~ S$ k+ V" U4.现有几大Hadoop平台比较：ClouderaCDH，HortonworksHDP，MapR% r0 C, Q: m: H. ]8 Z* Z. ^+ K3 l1 D
5.Hadoop大数据还能干什么？通过Spark整合Streaming与Batchprocessing？( H8 I- k N8 l4 h* L" d3 i* P
6.金融/工业/能源/智慧城市/医疗行业/SmartData5 o& ?" \- j9 G- E) g+ y
7.德国汽车、新能源行业的大数据创新项目分享' S( y2 f. w- o+ V0 l& U
8.德国医疗行业大数据应用现状) ?3 X) n. B& H1 k# b, ~
9.Hadoop大数据企业应用面临的问题5 O7 W5 g6 A4 }* g
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# `5 O' S! D0 g, v: R+ V0 P) b+ m4 ?" ?+ U- P+ D) H/ t, m
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见& }( I% N& \$ X; W
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发表于 2022-6-25 01:39:02
好好学习。。。666