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66天通关大数据

66天通关大数据

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【精炼/实用/便宜】66天打通你的大数据奇经八脉!内容覆盖企业常用大数据技术和实战项目,适合快速入行大数据。

  • 原价  ¥2999

  • 特惠价  ¥2299

  • 试学价  ¥1

时长    200+课时          

1元试学 全款购买 当前学习人数 351 收藏


课程介绍

本课程为大数据快速实战课,着重讲解企业中常用的大数据技术理论与实战,如Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Kafka、Spark Streaming、Spark SQL、Spark Structured Streaming、Kylin等。课程包含离线项目和实时项目,从项目业务需求、技术选型、架构设计、集群安装部署、集成开发以及项目可视化进行全方位实战讲解。



课程特色

1.一线技术大牛参与企业级项目实战讲解
2.大讲台全职老师全方位参与课程答疑服务
3.提供一线面试真题与答案
4.提供面试技巧讲解、简历修改、就业指导



课程涉及大数据技术

Zookeeper、HDFS、YARN、MapReduce、Hadoop(CDH5)、HBase、Hive、Sqoop、Flume1.7、Kafka1.x、Spark(2.3.0)、Spark Streaming、Spark SQL、Spark Structured Streaming、Kylin(2.3.2)等



适用人群

1.适合在校学生从事大数据
2.适合非开发人员转行大数据
3.适合在职开发人员大数据技能提升
4.适合大数据企业内训

讲师介绍

  • 杨俊

    大讲台大数据高级讲师   |   原某广电数据咨询公司大数据高级架构师

    原某广电数据咨询公司大数据高级架构师 资深Java玩家,大数据技术狂热者。曾在北京某广电数据咨询公司担任大数据高级架构师,7年以上大数据实操经验, 经历过10个以上的重量级大数据项目。Hadoop源码级技术大咖,熟练使用Hadoop、Spark、Hive、HBase、Flume、Kafka等各大主流组件。谦虚亲和,崇尚实操至上的教学理念。受到学员一致好评。

  • 杨哲

    大讲台大数据特聘讲师

    某大型手机厂商大数据小组Team Leader,对离线计算和实时计算都有丰富的经验。从业时间10年,曾在社交网络、移动广告、视频等行业研发大数据平台,擅长Hadoop、Flume、Kafka、Spark 、hbase大数据相关技术。在高可用高并发的业务系统的研发以及构架设计也有丰富的经验,热衷于将业务系统和大数据系统相结合的项目开发与设计。

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智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

开篇:大数据课程学习须知
初识大数据 1.大数据项目开发需要掌握哪些技术
2.大数据课程学习路线
3.如何学好大数据
第一阶段:集群环境与开发环境准备
大数据集群环境准备 1.虚拟机安装
2.虚拟机克隆
3.静态IP配置
4.X-shell工具使用
5.用户与用户组创建
6.主机名配置
7.防火墙配置
8.IP地址映射配置
9.SSH免密码登录
10.FileZilla工具使用
开发环境准备 1.JDK安装
2.Eclipse安装
3.Maven安装
4.Eclipse配置Maven
5.Eclipse构建Maven项目
第二阶段:手把手搭建Hadoop分布式集群
Zookeeper理论基础 1.介绍
2.特点
3.基本架构
4.工作原理
5.读写流程
6.服务实现
实战:Zookeeper分布式集群安装部署 1.安装模式及不同厂商版本选择
2.集群规划
3.搭建时钟同步服务器
4.IP地址映射
5.防火墙配置
6.SSH免密码登录
7.集群脚本开发
8.JDK安装
9.Zookeeper集群配置与服务启动
Zookeeper实操 1.Zookeeper四字命令
2.Zookeeper shell操作
3.Zookeeper Java API操作
HDFS理论基础 1.HDFS介绍
2.HDFS特点
3.HDFS体系结构
4.HDFS读写流程
5.HDFS HA高可用原理
YARN理论基础 1.介绍
2.基本架构
3.MapReduce ON YARN工作原理
4.YARN HA高可用原理
实战:Hadoop分布式集群安装部署 1.HDFS分布式文件系统安装配置
2.HDFS服务启动与测试
3.HDFS文件系统测试运行
4.YARN集群安装配置
5.YARN服务启动与测试
6.YARN测试运行
7.HDFS HA和YARN HA 故障转移实战演示
第三阶段:MapReduce离线计算
MapReduce理论基础 1.MapReduce介绍
2.MapReduce基本设计思想
3.MapReduce编程模型
4.MapReduce案例分析
MapReduce实操 1.Eclipse与HDFS集成开发
2.Eclipse与MapReduce集成开发
项目实战 MapReduce离线项目实战
第四阶段:掌握大数据存储与数据仓库
HBase理论基础 1.HBase概述
2.HBase系统架构
3.HBase实际应用案例
实战:HBase分布式集群安装部署 1.HBase集群规划
2.HBase安装配置
3.HBase服务启动测试
HBase实操 1.HBase shell实操
2.HBase Java API实操
Hive理论基础 1.Hive概述
2.Hive体系结构
3.Hive工作原理
数据仓库理论基础 1.数据仓库设计原则
2.模型设计
Hive数仓实战 1.搭建大数据仓库
2.JDBC客户端操作
3.beeline客户端操作
4.Hive与HBase集成开发
第五阶段:ETL
Sqoop理论基础 1.Sqoop介绍
2.Sqoop基本架构
3.Sqoop数据导入导出原理
Sqoop实战 1.Sqoop环境安装
2.Sqoop将MySQL数据导入HDFS
3.Sqoop将MySQL数据导入Hive
4.Sqoop将MySQL数据导入HBase
Flume理论基础 1.Flume概述
2.Flume系统架构
3.Flume工作原理
Flume实操 1.Flume最简安装
2.Flume集群构建
Kafka理论基础 1.Kafka概述
2.Kafka系统架构
3.Kafka拓扑结构
Kafka实战 1.Kafka集群安装部署
2.Flume与Kafka集成开发
第六阶段:Spark实时计算
Spark快速入门 1.Spark概述
2.Spark最简安装
3.Eclipse与Spark集成开发
Spark编程模型 1.RDD本质
2.RDD窄依赖与宽依赖
3.创建RDD
4.RDD转换操作与行动操作
5.PairRDD转换操作与行动操作
Spark实战 1.Spark Standalone集群搭建
2.Spark ON YARN集群搭建
3.TOPN实现
Spark Streaming理论基础 1.Spark Streaming概述
2.Spark Streaming运行原理
3.Spark Streaming编程套路
4.Spark Streaming窗口函数普通规约与增量规约
5.Spark Streaming DStream输出及持久化操作
Spark Streaming 实战 1.Spark Streaming与Kafka集成开发
2.Spark Streaming实时项目实战
Spark SQL理论基础与实操 1.Spark SQL架构原理
2.DataFrame、DataSet与RDD之间的区别与联系
3.RDD转DataFrame
4.RDD转DataSet
5.DataSet转DataFrame
6.DataSet转RDD
7.DataFrame转RDD
Spark SQL实战 1.Spark SQL与Hive集成开发
2.Spark SQL与MySQL集成开发
3.Spark SQL与HBase集成开发
Spark Structured Streaming理论基础 1.Spark Structured Streaming概述
2.Spark Structured Streaming编程套路
3.Spark Structured Streaming编程模型
4.Spark Structured Streaming数据源
Spark Structured Streaming实战 1.Spark Structured Streaming与Kafka集成开发
2.Spark Structured Streaming实时项目实战
第七阶段:Kylin多维实时分析
Kylin理论基础 1.数仓理论
2.OLAP与OLTP
3.维度和度量
4.Cube和Cuboid
5.事实表和维度表
6.星形模型与雪花模型
7.运行原理
8.技术架构
Kylin实战 1.Kylin大数据平台环境搭建
2.Kylin+Hive+HBase多维分析
第八阶段:大数据离线和实时项目实战
金融信贷项目 1.项目需求分析
2.项目架构设计及技术选型
3.离线计算和实时计算数据流程设计
4.大数据平台准备
5.大数据离线和实时业务实现
6.大数据项目优化
7.大数据项目可视化
8.大数据项目总结

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