|
|
课程介绍：
6 T6 ?1 z# B1 F1 B
9 L# E# B- N! V% [8 s U P2 lhadoop作为大数据批处理的利器，在数据密集的行业如电信、保险、金融、互联网等公司都有大量应用。但是，仅靠hadoop自身还不行，还需要大量的围绕hadoop而生的外围框架如HBase、Hive等，我们课程中都进行了详细讲解。精讲的意思是进入新公司直接上手干活，不需要二次学习。' ]& ^5 p8 U- A
8 D% o# l4 K. ?! Y9 i6 `) j. [hadoop应用于存量数据的批处理，如果是一些实时数据，怎么办哪？会有Storm、Spark作为解决方案，这也是我们课程的重点。
( S7 a" l9 D$ C- f& m! W2 R1 [% g+ H3 u8 I N/ t( p* V
适用人群：
1 x/ q# Y9 X1 @. k6 @' @& ?4 h9 }, Y# ~( {- q; v3 @$ @! O) h$ o
毕业打算找大数据工作的零基础在校生
. z7 @+ c, ^1 { [3 N" U工作多年欲转换做大数据工作的在职人员* b- _ q3 B8 j' E" O
高校计算机相关专业教师
9 B: j! O" f2 @
8 e1 E$ S* K X( k$ u课程目录：- U2 w( t+ q; g
3 z4 `, F2 W; J8 U
+ l+ g; s( I( e) h V# x
第一阶段：Java基础课程
! a4 M8 W2 _/ \' A, C, d
' z9 H' ~ L" R# t5 y该部分内容是针对非计算机专业并且java 零基础的同学设置的。目的是让 这些同学迈入到计算机编程行业，为后面学习大数据课程做准备。( Q4 }3 O3 O* i/ v m
Java基础 " y* D; Q/ ?* o+ U, K6 H" r
多线程6 ~0 {4 E% @( E
高并发2 p! v) o" Z7 j5 t; e: g) T# @
网络编程
" l+ `1 S3 t/ d$ \9 {Jvm 优化
! H* d2 L! r" N基本语法4 D) w% n8 W W4 |8 G ^1 }3 j2 t
脚本编写
h. ~* e4 c6 Z: r4 o. Q9 ]: R( m' ` z4 R W' p
第二阶段：linux 和 shell
# M5 P% J$ t* g+ E B$ i O" P) J6 v; N# D4 U }$ S9 F: I
linux 和 shell
) c+ q' F0 K+ L' ^linux 安装
! O( G) |* d3 e: elinux 常用命令
$ O$ L t, r6 J% S3 Kshell 编程1 P2 |2 V1 Y9 J. ~ W) L1 R
$ O/ Q; i# @' R5 q第三阶段：数据库相关
" |/ W, ~- J7 b7 U- `, L" D1 u
数据库相关 " A* A4 f! G' Z% [7 W
mysql 安装与维护2 |' \* n% t+ \" P, R
SQL 语句编写
4 `) Z8 K6 S8 X; M% u. i. t
0 k5 ~& i" l) ?' R0 H5 k第四阶段：hadoop2课程
0 _) W5 M9 j: L- F$ e% m
2 b7 h) J! H% C6 Y7 ~搭建伪分布实验环境： 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要讲述在linux单机上面安装hadoop的伪分布模式，在linux集群上面安装hadoop集群。对于不熟悉linux的同学，课程中会简单的讲解常用的linux命令。这两种是必须要掌握的。通过现在的教学发现，很多同学并不能正确的配置环境。4 p7 w! F; D X1 L
% G% a+ ]- |* s/ W
搭建伪分布实验环境
- v9 N. F5 j/ T4 H, L5 F; Q, m% V' SHadoop概念、版本、历史
* [$ m( a4 J2 v% kHadoop和核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构. T5 ~0 }/ z; y. J& q
Hadoop的集群结构0 u5 o& x' h1 [2 G2 s3 t2 S: n2 m: L
Hadoop伪分布的详细安装步骤
# d5 w6 Q$ Q/ e" g/ T. q1 t如何通过命令行和浏览器观察hadoop
7 g( X' Q6 q/ ^) k
1 \! s g: j( f5 d# l/ D- r( [介绍HDFS体系结构及shell、java操作方式： 本节是对hadoop核心之一——hdfs的讲解。hdfs是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，不必糊涂了，本节内容特别重要。
) D$ y$ j/ G& H- Q6 F& K# A2 w. m _$ s: N: R
介绍HDFS体系结构及
. x( x. s" m: n# f2 Zshell、java操作方式
' ~2 H/ C; H) lHdfs体系结构详述
- ? D- s: y# ?8 ^6 _* m; g% X5 jNameNode、DataNode、SecondaryNameNode体系结构5 M( S! ~5 U3 J3 F7 F. J
如果保证namenode的高可靠! z$ ?: H5 Y+ @* {) m
Datanode中block的划分原理和存储方式
; k. i7 x2 Z7 G3 n' C5 `如何修改namenode、datanode数据存储位置
; _+ `2 H/ _$ D+ q如何使用命令行操纵hdfs
$ n; e8 V4 P9 b# M+ ^# Q$ ^" k如何使用java操作hdfs1 j& Y- e. p K
介绍rpc机制 G5 Y3 s1 k8 x/ r0 x# y' k
通过查看源码，知晓hadoop是建构在rpc之上的; S! w% f* {0 A, j7 T
通过查看hdfs源码，知晓客户端是如何与Namenode通过rpc通信的
5 x5 p5 A1 H; } J* Y4 X7 u1 J/ ?) U1 d
介绍MapReduce体系结构及各种算法(1)： 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。
; ^ o: ~( @8 h6 W* J# E$ F' V$ `( W! C
介绍MapReduce体; G2 J3 i+ i4 S8 F( s( [ [
系结构及各种算法(1) ) v( m3 P2 [" {3 P9 C4 c
Mapreduce原理
1 |: B4 z% F. a, y1 eMapreduce执行的八大步骤! k. v; f) y$ J
详细讲述如何使用mapreduce实现单词计数功能- W* ?' E% c: O
详细讲述如何覆盖Mapper功能、如何覆盖Reducer功能。在各种hadoop认证中，这是考察重点
9 H/ @: O6 k# k9 l; r1 I* e详细讲述hadoop的自定义类型Writable接口
" o3 o& J" l* g: r; Q$ M通过电信上网日志实例讲述如何自定义hadoop类型0 E9 n- E! D, h( G H
实例讲述hadoop1的各种输入来源处理器，包括数据库输入、xml文件、多文件输入等，并且讲解如何自定
" H; p* I8 Q0 ]2 y( w/ I义输入来源处理器5 j& k8 `; {* \- H+ k2 M
实例讲述hadoop1的各种输出来源，包括数据库输出、文件输出等，并且讲解如何自定义输出来源处理器，
' ]' |3 ]1 R- K2 S5 a0 r, W2 \0 ]实现自定义输出文件名称
2 T# k, L! V9 T& P9 |通过源码讲述hadoop是如何读取hdfs文件，并且转化为键值对，供map方法调用的
3 C" L2 U8 l4 k @& b+ t
& F) B3 I2 v, {- E9 R0 Y介绍MapReduce体系结构及各种算法(2)： 本节继续讲解mapreduce，会把旧api的用法、计数器、combiner、partitioner、排序算法、分组算法等全部讲解完毕。通过这两次课程学习，学员可以把整个mapreduce的执行细节搞清楚，把各个可扩展点都搞明白。本节内容在目前市面可见的图书、视频中还没有发现如此全面的哪。% b7 J) g+ T4 h# U- K7 R
0 J' t8 d) M( L f$ @介绍MapReduce体5 y9 w1 c) s3 p( f9 D
系结构及各种算法(2)
! q% u* ]/ \8 B6 o2 X ]讲解新旧api的区别，如何使用旧api完成操作( G" K& R" B: f4 s
介绍如何打包成jar，在命令行运行hadoop程序; u3 M( o* j5 I: K
介绍hadoop的内置计数器，以及自定义计数器, I; o$ z" N; M6 I5 m3 q: y
介绍合并(combiner)概念、为什么使用、如何使用、使用时有什么限制条件
, P G; D5 s; Y介绍了hadoop内置的分区(partitioner)概念、为什么使用、如何使用
6 o3 O& S! _- X' v* _介绍了hadoop内置的排序算法，以及如何自定义排序规则
3 A# z: ^& ~2 \5 ^4 s6 t+ p介绍了hadoop内置的分组算法，以及如何自定义分组规则% R7 k/ S6 f4 t$ u% i( X- R4 ]
介绍了mapreduce的常见应用场景，以及如何实现mapreduce算法讲解
2 v" O1 a& H# [; a/ E$ w8 C7 @如何优化mapreduce算法，实现更高的运行效率1 o* i- J7 N5 c9 ` `. s) R/ P
. g$ u) @! w% S8 a* T/ o# s第五阶段：zookeeper课程
, W5 j8 ~* n$ h
3 G5 b& z+ z; P7 ]. \1 c6 J# t本节内容与hadoop关系不大，只是在hbase集群安装时才用到。但是，zookeeper在分布式项目中应用较多。0 ~: \8 N: `* s6 e
: A4 W1 D5 g2 Nzookeeper % V5 E+ f% D! Q4 Q- x: i( p! x
Zookeeper是什么" s; X5 H$ [; r% F1 _
搭建zookeeper集群环境6 M9 I) `' n3 N! O! K% a
如何使用命令行操作zookeeper3 M) z2 [3 b6 C1 P$ d2 i: j1 ~
如何使用java操作zookeeper
, `$ |* k$ E; B: P1 `& a# P" p- m I. o% z& C; C8 @
第六阶段：HBase课程
6 O* I) T# m' A7 @+ P7 D- Q$ @
9 w- y @( `( }, ]; bhbase是个好东西，在以后工作中会经常遇到，特别是电信、银行、保险等行业。本节讲解hbase的伪分布和集群的安装，讲解基本理论和各种操作。我们通过对hbase原理的讲解，让大家明白为什么hbase会这么适合大数据的实时查询。最后讲解hbase如何设计表结构，这是hbase优化的重点。 m: J' b- { N. V2 \
3 @' M3 d% Q" _" ^" u0 e; nHBase ! B( p& B1 a9 w' Q, q/ y! b
hbase的概述
# B6 U! T2 G& J: `# Ehbase的数据模型
- o* ~" s, W H2 W& J9 G1 d) ohbase的表设计
3 ~. l/ Z* Q; |' {! I ^hbase的伪分布式和集群安装
$ W1 J4 W% }5 V/ x. [$ l' i% x) c8 Nhbase的shell操作
9 [. S @! h8 U7 T! u% Lhbase的JavaAPI操作 C( G' z8 W$ ~8 \
hbase的数据迁移" H4 t1 `: ^0 b: U% p# t
hbase的数据备份及恢复/ J1 S" e& t; o; `, h
Hbase结合Hive使用
0 M: q- j5 s$ n" g' ]/ {& v5 }hbase的集群管理
7 _- f' a1 x' p! @- nhbase的性能调优
4 E, ^0 a. W/ w1 w# W2 n
/ q0 I/ ?: P/ ]/ H0 m第七阶段：CM+CDH集群管理课程5 ~1 ?+ Y* C+ [
9 v# H" D2 W- U1 a1 `由cloudera公司开发的集群web管理工具cloudera manager(简称CM)和CDH目前在企业中使用的比重很大，掌握CM+CDH集群管理和使用，不仅简化了集群安装、配置、调优等工作，而且对任务监控、集群预警、快速定位问题都有很大的帮助。) l2 R# ]. I/ ~' j2 o. _
CM+CDH集群管理
' h0 V$ B' T! H }% z6 z- zCM + CDH集群的安装9 ]% N% | z( `1 y% n& U
基于CM主机及各种服务组件的管理
, y; p/ v& t/ `' l& zCDH集群的配置和参数调优8 S, v% ]. H: }0 m
CDH集群HA配置及集群升级$ F' B$ P8 I6 ~9 L( v4 Z% q
CM的监控管理# F5 E% g' c! G$ j# W \
集群管理的注意事项
1 G+ {- w0 y) I: v! b# h0 y
5 a: t' l' K& G2 \" P; W& J第八阶段：Hive课程
1 k7 b) S E, b& [& g; `/ q. v+ q; O, C4 x+ h: s: V
在《hadoop1零基础拿高薪》课程中我们涉及了Hive框架内容，不过内容偏少，作为入门讲解可以，但是在工作中还会遇到很多课程中没有的。本课程的目的就是把Hive框架的边边角角都涉猎到，重点讲解Hive的数据库管理、数据表管理、表连接、查询优化、如何设计Hive表结构。这都是工作中最急需的内容，是工作中的重点。
8 Z0 o) [+ L0 K& fHive的概述、安装与基本操作。4 ~* n% f& m/ U* y, W
& ?2 r8 X" }. h/ }3 r: Q8 w6 b
大家习惯把Hive称为hadoop领域的数据仓库。Hive使用起来非常像MySQL，但是比使用MySQL更有意思。
8 T& k* E) e4 c! c: a我们在这里要讲述Hive的体系结构、如何安装Hive。还会讲述Hive的基本操作，目的是为了下面的继续学习。
' H- E3 S% m5 [7 c(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★)2 u% |, M4 y# s4 k/ K5 {
Hive支持的数据类型 ; V! x2 ^$ Z: \! y2 o
Hive的支持的数据类型逐渐增多。其中复合数据类型，可以把关系数据库中的一对多关系挪到Hive的一张表中，4 Y/ N# U Y, g, R. w z
这是一个很神奇的事情，颠覆了我们之前的数据库设计范式。我们会讲解如何使用这种数据类型，如何把关系数7 s" s; ]2 K3 c S. Z
据库的表迁移到Hive表。* `. j' e; k( [: |/ o
(理论所占比重★★ 实战所占比重★★★)! Y) T! _6 B {
Hive数据的管理
8 F$ }* L& y% l1 l+ E& A我们总拿Hive与MySQL做类比。其中，Hive对数据的操作方法是与MySQL最大的不同。我们会学习如何导入数5 c3 K {# B% t0 ]7 g
据、导出数据，会学习如何分区导入、如何增量导入，会学习导入过程中如何优化操作等内容。这部分内容是工2 S6 a" {, V4 ~8 m! F8 a2 V6 c
作中使用频率最高的内容之一。
5 u7 C, \. r! g. X8 k(理论所占比重★ 实战所占比重★★★★)
* Z3 y6 b) h9 GHive的查询 2 ^& K* _" }6 ?' R0 W
这部分内容讲解Hive查询语句的基本结构，重点讲解表连接。其中，有一些我们原来不知道的语法如left semi-# @2 [4 T9 l4 L. |7 Y5 M$ u* H
join、sort by、cluster by等。这部分也在工作中用的是最多的内容之一。
- `# e+ I# e7 X4 B(理论所占比重★★ 实战所占比重★★★)
8 Q V+ g7 p) P; aHive的函数 5 M. v \; C4 @/ L1 C
Hive是对查询语法的扩充，Hive运行我们非常方便的使用java来编写函数，特别方便。我们除了简单介绍常见的" v+ ~( W8 }$ E: C" Z# w
单行函数、聚合函数、表函数之外，还会介绍如何自定义函数。这样，我们就可以扩充原有函数库，实现自己的. O4 o1 T4 A/ j2 g9 I8 c
业务逻辑。这是体系我们能力的好地方！9 ^: ?1 U3 m* J8 g1 |, b
(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★)
4 ^% l' V7 p6 b6 d' \" K2 nHive的文件格式
+ w' P$ K% T. j9 C& MHive的存储除了普通文件格式，也包括序列化文件格式和列式存储格式。讲解分别如何使用他们，已经何种场景
8 D# U; g( U) J4 x下使用他们。最后讲解如何自定义数据存储格式。
' N5 a; p& M, M' k0 r5 T' v(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★)
: x# o" ^2 I2 M, Z) THive的性能调优
2 ^. U. O ^/ n* X终于来到性能调优部分。我们会讲解本地模式、严格模式、并行执行、join优化等内容。通过实验对比发现优化8 ] t Y4 f/ U6 e
手段的价值所在。这是整个课程的精华，也是我们以后工作能力的最重要的体现。
- W: m" |; C8 Z(理论所占比重★ 实战所占比重★★★★)
" ]4 b8 l# R4 M$ l t& Q项目实战
+ T+ E0 A, @" z( @% L我们会通过一个电信项目来把前面的内容综合运用起来。这是一个来自于真实工作环境的项目，学习如何使用各5 E7 A& k( o8 ~0 R4 ?
个知识点满足项目要求。并有真实数据提供给大家，供大家课下自己练习。* V! [! I9 L% \4 [! H' V- O
(理论所占比重★ 实战所占比重★★★★)
% S0 m' d h( ?. {0 ?% S杂记
+ R0 L6 z* ?# A- e包括一些琐碎知识点，比如视图、索引、与HBase整合等。这些不好归入前面的某个章节，单独列出。并且根据$ E9 G/ h& y- K/ ]0 I
学员就业面试情况，也不会不断增补内容。! @( s2 ^: v. ? {
(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★) V, d2 c7 f' q: s2 N. B, Z
, @8 a6 [, r3 s) j# k% \4 Z第九阶段：Sqoop课程- z6 m$ X# M8 J4 T: c% U3 \0 n
. k' G1 I& o# D: R$ D" U$ S- U
sqoop适用于在关系数据库与hdfs之间进行双向数据转换的，在企业中，非常常用。. c. E6 d2 W/ C9 i5 c
Sqoop
7 R2 Y$ c" R1 @9 jSqoop是什么5 \( q- ?( k5 s x" P, G6 v
实战：讲解Sqoop如何把mysql中的数据导入到hdfs中
, a3 |8 {9 A% h. x! W1 h1 u实战：讲解Sqoop如何把hdfs中的数据导出到mysql中1 T; G# J# Y: U9 j- Q
Sqoop如何做成job，方便以后快速执行; |; x8 p" k% E* y6 ^2 i8 Z9 [( D
9 v. l7 `# X) j0 E# e- r1 \第十阶段：Flume课程2 Y, |: Y" M( g3 K; S
: W# P0 _6 P* I& O1 Z8 zFlume是cloudera公布的分布式日志收集系统，是用来把各个的服务器中数据收集，统一提交到hdfs或者其他目的地，是hadoop存储数据的来源，企业中非常流行。
0 J4 {- c0 ^+ g& M& K$ V) m+ YFlume
$ [. Z- c9 s1 ~6 C6 c2 VFlume是什么# @9 t1 b0 l' X- `
详细Flume的体系结构
% s" [0 Z* @0 f* m+ X- k讲述如何书写flume的agent配置信息) R( Y2 x8 {2 n/ ~
实战：flume如何动态监控文件夹中文件变化, e/ L) ^# R. W& @" p9 ]
实战：flume如何把数据导入到hdfs中
. @. @* b3 Z7 \+ |: H3 }9 P* j, e实战：讲解如何通过flume动态监控日志文件变化，然后导入到hdfs中6 n1 Q' l1 Y# N4 S. r& ^
& m9 {) F5 B L8 E$ E3 G& I
第十一阶段：Kafka课程 \+ T5 c1 D; ]& N f
3 \. S$ b5 O' |4 q3 Q6 d% W( wKafka是消息系统，类似于ActiveMQ、RabbitMQ,但是效率更高。) v6 g5 {! X% A+ \8 v
Kafka
5 C* |( e6 t1 a( u! U, kkafka是什么
0 h1 v2 u# ?, p7 _; L+ Okafka体系结构1 s/ N# d/ m) b2 p- d
kafka的安装& A; u' k: d, F" {1 H3 C. Y
kafka的存储策略
K/ U5 F" K, C, Q7 V, bkafka的发布与订阅
& |5 ^# y! A5 L/ Q* Z使用Zookeeper协调管理5 `4 ]: j# h/ ?' L( v6 r
实战：Kafka和Storm的综合应用
8 t0 X+ F% c# l: g9 N
: M4 U' g* i( H5 p, c第十二阶段：Storm课程1 F/ t% b$ B4 a& B ]+ ~, Y7 u/ O
5 G* q. K. R% g8 W5 J' j0 L4 ]
Storm是专门用于解决实时计算的，与hadoop框架搭配使用。本课程讲解Storm的基础结构、理论体系，如何部署Storm集群，如何进行本地开发和分布式开发。通过本课程，大家可以进入到Storm殿堂，看各种Storm技术文章不再难，进行Storm开发也不再畏惧。8 e3 C5 T) `8 M9 J: X* R4 b
Storm
( ^) e9 {1 L7 c! X8 b( N* u, pStorm是什么，包括基本概念和应用领域
7 e( A8 J+ X% ^- Q# R( xStorm的体系结构、工作原理
# A' ?$ a8 N7 n% L2 E+ i1 ?Storm的单机环境配置、集群环境配置: ]8 @! ?" R; A
Storm核心组件，包括Spout、Bolt、Stream Groupings等等
+ ~* r' m: d& j6 I* w9 ]Storm如何实现消息处理的安全性，保证消息处理无遗漏 K0 ?3 ]7 o* |: Y6 S/ x: r9 [- J
Storm的批处理事务处理
- N+ h# G& f: U. j) f1 U4 E8 G实战：使用Storm完成单词计数等操作" P' y" B% P, U
实战：计算网站的pv、uv等操作6 A( S& @/ }" w* ~. p& [9 r; U
4 a5 K0 f& }' w% q, z5 ~第十三阶段：Redis课程 G& z$ G3 i. l$ [
8 d3 O& M# c$ W% f) PRedis是一款高性能的基于内存的键值数据库，在互联网公司中应用很广泛。! U! h" e" C8 `' L: O- b8 g" C
Redis & c* T+ g7 L3 G. Z! ~; o# T
redis特点、与其他数据库的比较5 ^/ ?' D9 b, [" F4 d% L# h
如何安装redis
# h- l7 W8 K+ B3 |! L h) \% D0 K1 B如何使用命令行客户端
- x }: V; v* M$ I6 qredis的字符串类型; L+ U# }# A: U$ o9 U
redis的散列类型5 r" j: ]- [: d
redis的列表类型5 g+ @9 |" r6 W s* H
redis的集合类型& V% u- [/ E. q8 I9 h Z5 e
如何使用java访问redis( \! s) o6 P" D0 t6 x0 P2 \# L3 b
redis的事务(transaction)
* u0 Q( g9 n- z4 T- D6 hredis的管道(pipeline)
; @# h6 T! q3 ^4 G! predis持久化(AOF+RDB)
3 \2 s( q! T. `$ l. L$ lredis优化2 ^. L \ Q2 o1 w: `9 [; I. p
redis的主从复制
3 g: F! Y, c; Y: p$ G; W5 Aredis的sentinel高可用$ J# V; e8 l: d1 Y* F6 h
redis3.x集群安装配置
/ o8 g; t1 n3 b1 ?! z2 _% o& F, C' O6 F" c& r
第十四阶段：Scala课程. ~3 C. S+ [* a3 G
6 p2 ~! r! m) I" D6 sScala是学习spark的必备基础语言，必须要掌握的。+ V S1 |# r' |% g
Scala
, o& X9 E! e; H7 n/ _scala解释器、变量、常用数据类型等
! C. B9 F& _0 N" r5 f* }scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构
2 J3 M! b, ?! d& }# ~ S. `8 Sscala的函数、默认参数、变长参数等
1 e! R$ [3 l9 V' i4 ~scala的数组、变长数组、多维数组等
0 E# q) V5 g0 y4 |; [scala的映射、元祖等操作
5 [1 i9 b! B; E$ J) x. D P% R/ Fscala的类，包括bean属性、辅助构造器、主构造器等
% R8 Y* D8 A/ J; s. _scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等
9 x( O& f' d$ O# y6 k! ?6 {8 qscala的包、引入、继承等概念
' u1 a9 Q' E/ L2 j! ^1 s9 |/ J4 hscala的特质
0 w0 \0 D, }+ W+ z4 dscala的操作符5 g. V" t6 A; v6 U2 |
scala的高阶函数（这是重点，spark的原代码几乎全是高阶函数）
9 d1 h3 z9 a7 R! Kscala的集合& Y# o4 ^- [; }% F! L
8 g: @2 }# [8 \9 I5 \
第十五阶段：Spark课程5 m/ A) x. n7 @' f1 T' a" _. f9 I7 s
) ?+ W1 u6 Y; P8 l4 C3 g
Spark是一款高性能的分布式计算框架，传言比MapReduce计算快100倍，本课程为你揭秘。+ s8 k; k) d& o6 [; h* t$ L8 x
Spark : I) c4 q8 ^! u: V
Spark入门
& l( A K8 x8 bSpark与Hadoop的比较
) ]( s" [ ?. l' |3 ]1 M/ NSpark环境搭建
3 x2 n! {1 x) m) W, Z: G+ I实战：使用Spark完成单词计数+ P5 M. G# T U7 n( a) d) q. t, J
Spark缓存策略
/ e5 z$ \! T" C6 ?Spark的transformation和action! _" n+ z# z/ a, h. O
Spark的容错机制
! {/ p; Y% K+ G3 a# CSpark的核心组件
! x+ |' o4 m1 GSpark的各种RDD
' j2 J1 k Q! R( _6 ~Spark的流计算
0 _; k% W2 K! t9 r2 ?% L5 p. |! C) p c0 }# B h& i
第十六阶段：Impala课程% m5 c7 e5 R' Q# I
& m% O% w/ i2 m) g3 ]8 k" J9 t
Impala是Cloudera公司参照 Google Dreme系统进行设计并主导开发的新型查询系统，它提供复杂SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。
% p' @# Q9 O( [, l. t0 PImpala
( J) B. X3 A+ VImpala及其架构介绍- p G0 L5 w- f" G9 o! t$ k
Impala使用方法% g+ W4 |" w+ Q0 `/ O2 f! m
Impala配置及其调优
, q9 e8 @' E' X, bImpala项目应用3 \% u1 X$ i" R5 c4 h
Impala和spark SQL对比
" j+ ?7 G5 x% u n& M9 b, P& m# s( i q+ Y/ r
第十七阶段：Elastic Search课程
% @& H( |/ B; E+ C6 o3 Y1 O; r5 z- Z% N
Elastic Search
0 p* `8 } K; b- j8 G% S" l; _elasticsearch简介
8 P0 |! _5 h9 i+ V- H4 h; T( telasticsearch和solr的对比3 o; X" P2 I7 T3 U8 X" q$ S
elasticsearch安装部署
, f! A/ F: s% W& ]elasticsearch service wrapper启动插件; M( N- \. ]; J6 L6 X7 B8 D0 [
使用curl操作elasticsearch索引库/ Z$ A1 ^; v. t( _6 e0 t4 C
elasticsearch DSL查询
; K3 ?9 C# a: |& O# Lelasticsearch批量查询meet+ U4 i8 V' B* O! T @) }& N
elasticsearch批量操作bulk
3 X7 C4 m. \4 v# jelasticsearch插件介绍
( H! |) h5 n( _8 ^elasticsearch配置文件详解$ K, X* q4 }. t
java操作elasticsearch& v' G$ m& {) n; k' l
elasticsearch的分页查询4 J7 W7 ?7 j& ?" ^
elasticsearch中文分词工具的集成
; w3 d! F5 Z+ T' O2 }! y$ m! oelasticsearch优化7 R7 F4 \. z ~
elasticsearch集群部署: A B( W6 f6 p. Q" w) q6 O
; }( ], _/ t( s1 e4 n0 _* I) O第十八阶段：python课程【新增】0 Z- F U/ v- c$ b! H
9 u; {, \9 I% }6 {# f
当前， 在大数据领域， Java成为了当仁不让的必修语言。原因就是大数据平台必备的Hadoop分布式管理平台需要使用Java。7 z% u% o% m4 t9 `- L7 }
Python是一个非常流行的编程语言， 无论在网络程序员中（比如Google的相当多的产品就是用Python编写的，Python也是豆瓣的主要开发语言），还是在科学计算领域， Python都有很广泛的应用。
4 c5 C# n: d3 J! U2 E" i7 s* U, j大数据的各个框架几乎都有Python对应的接口，方便大家的使用。
9 p- d( V# ^! j: ]python
, }" S, \6 S1 o% l0 i" ^Python简介
: N2 \9 Z: d6 L9 R% g5 fPython基本语法1 \& e( W( A/ ~: u6 }! M: u
Python常用的数据结构0 ^1 O5 @/ g1 N* c4 b
Numpy类库的使用, n% g+ E* _, f7 r' C
7 N1 \; d# T+ ]3 J& C第十九阶段：机器学习算法【新增】; S9 \( g* E5 Q' U
( A7 H! |: B4 @, x了解机器学习是什么，掌握一些常见算法的技术原理和思想。+ s8 F, p, Y( U8 B* Q$ Y# X
机器学习算法
0 H2 j, w& a/ ^2 z聚类-k-means算法
) b. G7 x1 m& U) }) S. P' R协同过滤; U) d. w, y& \$ j0 u% Y/ q% _$ a
分类算法-kn5 e: ^; [2 _, J- G5 ?
贝叶斯算法
! f( [2 Y0 a& l" U, p2 _6 g
2 B$ P6 l" d2 D5 u9 W第二十阶段：Mahout课程: w7 k, @ x. s; ^0 Q' N- y
" f" e- u( L) Z- yMahout是数据挖掘和机器学习领域的利器，本课程是带领大家进入到这个领域中。课程内容包括Mahout体系结构介绍、Mahout如何在推荐、分类、聚类领域中使用。
0 ]2 W4 j- Y; H. z& R% ]4 [* ?Mahout 0 _8 M* j! m1 u
Mahout是什么，有哪些应用场景
. x& ?6 y H O1 cMahout机器学习环境的搭建和部署
, N8 h2 ~% u8 x4 WMahout中支持哪些高大上的算法" w3 ?( S6 G* c( N4 n. J
使用Mahout完成推荐引擎
# v! [4 B' Y/ E6 ?实战：实现基于web访问的推荐程序
- M; Z& V v5 s1 z( J7 ]! k; j什么是聚类9 ^( X/ G' p) [( r% Q3 D! g ~! L
基于Mahout的常见聚类算法，如k-means算法
* `7 J C3 ]5 t' d4 c2 X实战：实现新闻内容的聚类: H: ~" E# r+ ^3 s1 C9 f
8 p6 a9 Q6 {/ P0 Q N
第二十一阶段：Docker课程【新增】+ V2 H/ X- J: z& {8 U" p1 l: e
# V: ]/ _! u: x* {& Y. }9 u" NDocker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。. r( r' `" r$ z
Docker
/ g8 ~: Q* H9 B+ X- b1 \% SDocker简介# r$ Y3 D2 k8 s. @- A8 q9 [* z
Docker和普通虚拟机的区别
7 w/ |, T, x7 b' Q, H KDocker的三大组件 W' L. ^' p* `. K* K
Docker安装部署3 i/ b/ ], Q' I. X8 p4 D& H. S" x
Docker的操作命令6 Y9 ]8 ]2 Z( G9 f2 s9 J
使用dockerfile构建镜像
# S2 O0 B* u, |' m9 V/ QDocker高级特性' ^: X7 v" I$ ^7 e9 Q
Docker实战-构建web项目% `1 A+ I/ r6 W2 m7 @4 p* a
- a, ^9 i, ?4 k* c* H3 [, R6 ?7 V第二十二阶段：实战项目' F/ I% ~- B; k) Q* s5 I2 B
' M- b# p1 H' m. l$ _) }& | r实战项目一：互联网爬虫
: Q0 r5 h- Q& ?/ {; L3 z9 z) H实战项目二：互联网数据的接入和清洗
4 ?' e7 g: f2 y实战项目三：互联网数据的实时计算, a9 j& V s; f* G0 k
实战项目四：互联网数据的全文检索
* m# ]6 \4 q; ~5 C8 T3 d3 g4 p! X实战项目五：互联网安全数据的统计与分析
% [% D; N+ d a! L" a! z+ m: M( N u实战项目六：互联网个性化推荐系统(含mahout)
7 }2 {5 d' m) ^0 d8 c/ W8 Y7 J2 w
1 |$ D! a% O2 k4 V! I- R# t) L6 C5 x/ O+ V6 v
3 A4 S6 Y" E6 M% N
9 P- d. U6 \8 u% ~5 p
( \5 G3 i2 } j5 U# q( [# ]4 |' ]# n! N
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见# x H5 ^5 c8 ]) _: Y
) |) i9 Y4 ~2 _3 j& Y0 v* P
8 U O" }! ?# |9 m. ]1 R/ c1 P) {9 N* M( p% O
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-29 08:15:01
