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2019年传智播客黑马新版大数据视频教程

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发表于 2019-7-7 23:21:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
2019年传智播客黑马新版大数据视频教程

22.png

本套大数据学好是能找到工作的,黑马7.0新版大数据,不要拿那些网络上垃圾课程来比,那些便宜的垃圾课程你学了。能敢去找工作吗!

1.课程前沿必读:
本套大数据课程为黑马7月份升级的7.0新版大数据,整个课程体系是由来自大型互联网、外企等具有5年以上的一线大数据高级工程师、架构师和高级机器学习工程师设计出来的,内容含金量非常高。 课程体系涉及的技术以企业需求为导向,课程涉及的项目也是企业里面真实的项目,通过理论、实践和真实的项目相结合,让学员能够快速、深刻的掌握大数据常用的核心技术和开发应用,同时可以满足企业对中、高端大数据人才的需求。大数据课程体系除了包含常用的Hadoop、Hive、Hbase、ELK、Sqoop、Flume、Kafka、Spark等技术和项目,本套大数据新增了目前互联网比较流行的Flink、Druid、Kylin等2019年的新技术和项目,同时还新增了Impala即席查询组件
新增Kudu列存储服务
新增Structured Streaming结构化数据流处理
新增spark MLlib数据挖掘
新增spark graphX图计算
新增加了Flink第四代2019年最新的大数据处理框架
新增加了Flink高级特性CEP
新增Druid时序数据实时分析
等2019年的新技术。

2.关于新版本与老版本区别【重点读完下面区别】
本次7.0的新版本,更新紧随技术发展浪潮,全面升级Spark核心项目,新增第四代大数据处理框架Flink,强化推荐系统实战。
升级如下:
2.1:Spark由之前的2.1.0升级为2.2.0,Flink更新为2019年最新的第四代处理框架,ELk由之前的ELK4.0升级ELK6.0,JDK由之前的9.0.1升级为11.0.1的新版本。课程全程使用IntelliJ IDEA为主要开发工具,另外升级最大的是CDH和Kafka,CDH由之前的CDH2.7.4升级CDH5.14,而Kafka由之前的Kafka8.0.1升级为Kafka11.02de的新版本。
2.2 再来看网络上那些老版本:老版本开发工具采用的是Eclipse,JDK是1.8的版本,Spark是2.1或者2.0的,最重要是 Hadoopl老版本为
Hadoop 2.7.2而不是CDH,另外里面Kafka,CDH,ELK Flink都是基于5.0的老版本。



2.3 课程试看连接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1jS8T_I_ETBgeCZoUZEamSA
提取码:bmnx
下载下来看,百度在线观看比较模糊


3.购买方式:

网站自动开通298元的终身VIP会员,才有权限下载这套课程

付款:http://www.wukongitxueyuan.com/rjyfk_url-url.html


4.基础班课程截图
1.png 2.jpg 3.jpg 4.jpg 5.jpg
5.就业班课程内容截图:
36.png

31.png 32.png 33.png 34.png 35.png
6.详细内容介绍
1.Linux实战                                                                                                        
第1节 linux_概述_安装_常用命令

01_操作系统概述
02_虚拟机概述
03_配置虚拟机的网卡信息
04_安装虚拟机
05_设置网卡信息
06_centos的文件和目录
07_远程连接工具
08_快照
09_学习终端命令的原因
10_命令格式_自动补全
11_查阅命令帮助信息
12_文件和目录的目标
13_ls命令说明
14_ls通配符的使用
15_切换目录
16_相对路径
17_绝对路径
18_创建文件_touch
19_创建目录
20_删除文件和目录
21_tree命令
22_cp命令_复制
23_mv指令_移动_重命名
24_cat命令_显示小文件内容
25_less命令_查看大文件内容
26_head_tail命令_展示文档内容
27_grep_搜索文件中存在关键字的行
28_管道
29_重定向
30_双与和双或的效果
31_软链接
第2节 linux_打包压缩_vim编辑器_系统管理_用户权限

01_find命令
02_打包和解包
03_使用gzip进行压缩和解压缩_重点
04_使用bzip2进行压缩和解压缩
05_vim编辑器简介
06_vi编辑器的快速入门
07_vi编辑器的三种工作模式
08_末行模式的常用命令
09_移动光标1
10_移动光标2_段落移动_括号切换_标记
11_可视模式_撤销_删除文本
12_复制和剪切
13_替换_缩排_重复执行
14_查找_查找并替换
15_插入命令
16_vi编辑器_练习1_练习2
17_vi_编辑器_案例3
18_用户_组_权限的基本概念
19_组用户管理
20_用户的增删改
21_查看用户信息
22_su_切换用户
23_sudo_临时让普通用户具有管理员
24_修改用户权限_方式1
25_修改用户权限_方式2_方式3
26_日期和日历命令
27_查看磁盘信息
28_进程相关内容
第3节 linux_管道_shell编程

01_学习目标
02_cut_截取文件内容
03_sort_排序
04_通过wc统计行数和字节数
05_uniq和tee命令
06_tr命令
07_split_将大文件切分成若干小文件
08_awk命令1
09_awk命令2
10_sed的查询功能
11_sed的删除功能
12_sed的修改功能
13_sed的替换功能
14_sed修改文件的原有内容
15_sed_综合练习
16_shell编程简介
17_shell编程的快速入门
18_变量
19_字符串
20_获取参数
21_算符运算符
22_if判断
23_for循环
24_while循环
25_case_分支结构
26_break_continue
27_函数
28_数组
29_加载其他文件的变量

2.JVM优化(上)
JVM优化(上)
01.今日内容_D01
02.我们为什么要对jvm做优化?
03.JVM运行参数之-参数类型以及标准参数
04.JVM运行参数之-server与-client
05.JVM运行参数之-Xint、-Xcomp、-Xmined
06.JVM运行参数之-XX参数
07.JVM运行参数之-Xms与-Xmx参数
08.JVM运行参数之查看jvm运行参数
09.JVM内存模型之jdk1.7与jdk1.8内存模型(很重要)
10.JVM内存模型之jstat命令的使用
11.jmap命令的使用
12.使用jhat对dump文件进行分析
13.通过MAT工具对dump文件进行分析
14.实战:内存溢出的定位与分析
15.jstack命令的使用
16.实战:死锁问题
17.VisualVM工具的使用(监控本地进程)
18.VisualVM工具的使用(监控远程进程)

JVM优化(中)
第1节 JVM优化2
01.今日内容_D02
02.什么垃圾回收?
03.垃圾回收算法之-引用计数法
04.垃圾回收算法之-标记清除法
05.标记清除算法中的应用程序暂停的问题说明
06.垃圾回收算法之-标记压缩算法
07.垃圾回收算法之-复制算法
08.垃圾回收算法之-分代算法
09.垃圾收集器之串行垃圾收集器
10.垃圾收集器之并行垃圾收集器
11.垃圾收集器之CMS垃圾收集器
12.垃圾收集器之G1垃圾收集器的原理
13.垃圾收集器之G1垃圾收集器中的YoungGC
14.垃圾收集器之G1垃圾收集器中的MixedGC
15.垃圾收集器之G1垃圾收集器中的参数以及测试
16.垃圾收集器之G1垃圾收集器的优化建议
17.可视化GC日志分析工具

JVM优化(下)

第1节 JVM优化3
01.今日内容_D03
02.Tomcat8优化之部署安装
03.Tomcat8优化之禁用AJP服务
04.Tomcat8优化之配置执行器(线程池)
05.Tomcat8优化之3种运行模式(启用nio2模式)
06.Tomcat8优化之部署web项目
07.Tomcat8优化之Apache JMeter的使用(对首页进行压力测试)
08.Tomcat8优化之禁用AJP服务的压力测试
09.Tomcat8优化之设置线程池进行压力测试
10.Tomcat8优化之设置nio2运行模式进行测试
11.Tomcat8优化之设置设置并行垃圾收集器进行测试
12.Tomcat8优化之通过GC报表进行分析
13.Tomcat8优化之设置G1垃圾收集器进行测试
14.Tomcat8优化之G1牢记收集器的测试结果以及小结
15.JVM字节码之javap的使用
16.JVM字节码之常量池、字段描述符、方法描述符
17.JVM字节码之解读方法字节码
18.JVM字节码之解读方法字节码(图解)
19.JVM字节码之研究 i++ 与 ++i 的不同
20.JVM字节码之探究字符串的拼接
21.代码优化建议

3.hadoop大数据基础和硬件介绍

第1节 大数据预备知识

1-大数据导论
2-服务器介绍
3-存储磁盘基本介绍
4-交换机和网卡的介绍
5-局域网、机架和IDC
6-磁盘阵列RAID
第2节 集群Linux环境搭建和Shell脚本

7-集群Linux环境搭建-注意事项
8-集群Linux环境搭建-复制虚拟机
9-集群Linux环境搭建-配置Mac地址
10-集群Linux环境搭建-配置ip地址
11-集群Linux环境搭建-配置主机名和域名映射
12-集群Linux环境搭建-关闭防火墙和SELinux
13-集群Linux环境搭建-ssh免密登录
14-集群Linux环境搭建-时钟同步
15-集群Linux环境搭建-辅助软件-jdk安装
16-集群Linux环境搭建-辅助软件-mysql安装
17-shell脚本基础增强1
18-shell脚本基础增强2

4.zookeeper集群
19-zookeeper-概述
20-zookeeper-特点
21-zookeeper-架构
22-zookeeper-应用场景1
23-zookeeper-应用场景2
24-zookeeper-选举机制
25-zookeeper-环境搭建
1-Zookeeper的数据模型
2-Zookeeper的节点特性
3-Zookeeper的命令操作
4-Zookeeper的节点属性
5-Zookeeper的watch机制
6-Zookeeper的JavaAPI操作-创建工程和导入jar包
7-Zookeeper的JavaAPI操作-创建永久性节点
8-Zookeeper的JavaAPI操作-节点其他操作,
9-Zookeeper的JavaAPI操作-watch

5.HDFS组件
)
第1节 hadoop概述_架构_安装

10-hadoop的介绍
11-hadoop的版本和发行版公司介绍
12-hadoop的架构-1.x架构
13-hadoop的架构-2.x架构
14-hadoop重新编译-准备工作1
15-hadoop重新编译-准备工作2和完成编译
16-hadoop安装-上传安装包
17-hadoop安装-修改配置文件-上
18-hadoop安装-修改配置文件-下
19-hadoop安装-配置hadoop环境变量
20-hadoop安装-启动集群
第2节 Hadoop 核心-HDFS

1-hdfs的概述
2-hdfs的应用场景
3-hdfs的架构
4-hdfs的namenode和datanode
5-hdfs的副本机制和机架感知
6-hdfs的命令行操作1
6-hdfs的命令行操作2
8-hdfs的命令行操作3
9-hdfs的高级命令-文件限额配置-文件数量限额
10-hdfs的高级命令-文件限额配置-文件大小限额
11-hdfs的高级命令-安全模式
12-hdfs的高级命令-基准测试
13-hdfs的文件写入过程
14-hdfs的文件读取过程
15-hdfs的元数据管理-fsimage文件和edits文件
16-hdfs的元数据管理-SecondaryNameNode
1-HDFS的API操作-准备工作-配置windows的hadoop环境
2-HDFS的API操作-准备工作-导入maven坐标
3-HDFS的API操作-url访问方式
4-HDFS的API操作-获取FileSystem-第一种方式
5-HDFS的API操作-获取FileSystem-其他方式
6-HDFS的API操作-遍历所有文件
7-HDFS的API操作-创建文件夹
8-HDFS的API操作-文件的下载和上传
9-HDFS的API操作-hdfs的权限访问控制
10-HDFS的API操作-小文件的合并
11-HDFS的高可用机制-概述和组件
12-HDFS的高可用机制-工作原理
13-HDFS的联邦机制

6.MapReduce组件
第1节 MapReduce 概述_架构_编写流程

14-MapReduce-概述
15-MapReduce-设计构思
16-MapReduce-编程流程
17-MapReduce-编程流程-详解1
18-MapReduce-编程流程-详解2
1-MapReduce案例-WordCount-步骤分析
2-MapReduce案例-WordCount-准备工作
3-MapReduce案例-WordCount-Map代码编写
4-MapReduce案例-WordCount-Reduce代码编写
5-MapReduce案例-WordCount-主类代码编写
6-MapReduce案例-WordCount-代码测试运行
7-MapReduce案例-WordCount-问题补充
8-MapReduce分区-概念和原理
9-MapReduce分区-代码编写步骤
10-MapReduce分区-代码实现1
11-MapReduce分区-代码实现2
12-MapReduce分区-代码运行
13-MapReduce计数器
第2节 MapReduce-排序和序列化

1-MapReduce-排序和序列化-概述
2-MapReduce-排序和序列化-编程流程
3-MapReduce-排序和序列化-代码编写-比较器和序列化代码实现
4-MapReduce-排序和序列化-代码编写-Mapper和Reducer代码
5-MapReduce-排序和序列化-代码编写-主类代码实现
6-MapReduce-排序和序列化-测试运行
7-MapReduce-规约(Combiner)概述
8-MapReduce-规约(Combiner)-代码实现
第3节 mapreduce统计求和案例

9-MapReduce综合案例-统计求和-需求和步骤分析
10-MapReduce综合案例-统计求和-FlowBean和Mapper代码编写
11-MapReduce综合案例-统计求和-其他代码和测试运行
12-MapReduce综合案例-流量排序-FlowBean编写
13-MapReduce综合案例-流量排序-Mapper编写
14-MapReduce综合案例-流量排序-其他代码编写和运行
15-MapReduce综合案例-手机号码分区-代码编写和运行
第4节 mapreduce运行机制

1-MapReduce运行机制-MapTask的工作机制
2-MapReduce运行机制-MapTask的工作机制-细节补充
3-MapReduce运行机制-MapTask的工作机制-ReduceTask和Shuffle阶段
第5节 mapreduce 实现Reduce以及map端 join

4-MapReduce案例-Reduce端join操作-分析
5-MapReduce案例-Reduce端join操作-Mapper代码编写
6-MapReduce案例-Reduce端join操作-Reducer代码编写
7-MapReduce案例-Reduce端join操作-主类代码编写
8-MapReduce案例-Reduce端join操作-测试运行
9-MapReduce案例-Reduce端join操作-问题分析
10-MapReduce案例-Map端join操作-概述和步骤分析
11-MapReduce案例-Map端join操作-主类代码编写
12-MapReduce案例-Map端join操作-setup方法编写
13-MapReduce案例-Map端join操作-map方法编写
14-MapReduce案例-Map端join操作-测试运行

第6节 mapreduce 求共同好友案例
15-MapReduce案例-求共同好友-需求分析
16-MapReduce案例-求共同好友-MapReduce编程步骤
17-MapReduce案例-求共同好友-阶段1-Mapper和Reducer代码编写
18-MapReduce案例-求共同好友-阶段1-主类代码编写和测试运行
19-MapReduce案例-求共同好友-阶段2-Mapper代码编写
20-MapReduce案例-求共同好友-阶段2-其他代码编写和测试运行

第7节 自定义输入和输出组件实现
1-自定义InputFormat实现小文件合并-需求分析
2-自定义InputFormat实现小文件合并-自定义inputformat步骤
3-自定义InputFormat实现小文件合并-代码实现-准备工作
4-自定义InputFormat实现小文件合并-代码实现-自定义InputFormat代码编写
5-自定义InputFormat实现小文件合并-代码实现-Mapper类代码编写
6-自定义InputFormat实现小文件合并-代码实现-主类代码编写和测试运行
7-自定义OutputFormat-步骤分析
8-自定义OutputFormat-源码分析
9-自定义OutputFormat-代码编写-上
10-自定义OutputFormat-代码编写-下
11-自定义分组-求TopN-步骤分析
12-自定义分组-求TopN-代码编写-OrderBean
13-自定义分组-求TopN-代码编写-Mapper代码
14-自定义分组-求TopN-代码编写-自定义分区代码
15-自定义分组-求TopN-代码编写-自定义分组代码
16-自定义分组-求TopN-代码编写-Reducer代码
17-自定义分组-求TopN-代码编写-主类代码和测试运行

7.Yarn组件
第1节 yarn资源调度
18-yarn资源调度-yarn介绍
19-yarn资源调度-主要组件及作用
20-yarn资源调度-架构和工作流程
21-yarn资源调度-调度器
22-yarn资源调度-常用参数设置

8.-Hive组件
第1节 hive 数据仓库
1-数据仓库-基本概念和主要特征
2-数据仓库-与数据库区别
3-数据仓库-分层架构和元数据管理
4-hive-基本简介
5-hive-分层架构
6-hive-与hadoop关系以及与数据库的对比
7-hive-安装
8-hive-交互方式
9-hive基本操作-数据库操作-上
10-hive基本操作-数据库操作-下
11-hive基本操作-数据库表操作-语法格式
12-hive基本操作-数据库表操作-建表入门
13-hive基本操作-数据库表操作-内部表基本操作
14-hive基本操作-数据库表操作-外部表基本操作-上
15-hive基本操作-数据库表操作-外部表基本操作-下
16-hive基本操作-分区表操作-概述
17-hive基本操作-分区表操作-创建表和加载表数据
18-hive基本操作-分区表操作-分区表练习
第2节 hive查询以及调优
1-hive表基本操作-分桶表操作
2-hive表基本操作-修改表结构
3-Hive表查询语法-语法分析
4-Hive表查询语法-基本查询语句1
5-Hive表查询语法-基本查询语句2
6-Hive表查询语法-分组和having语句
7-Hive表查询语法-join操作
8-Hive表查询语法-排序-上
9-Hive表查询语法-排序-sort by
10-Hive表查询语法-排序-distribute by和cluster by
11-Hive参数设置
12-Hive函数-内置函数
13-Hive函数-自定义函数
14-Hive的压缩方式
15-Hive的数据存储格式
16-Hive的数据存储格式和数据压缩结合
17-Hive的调优-Fetch抓取和本地模式
18-Hive的调优-MapJoin和GroupBy
19-Hive的调优-动态分区介绍
20-Hive的调优-动态分区案例实现
21-Hive的调优-其他
9.Impala组件

第1节 Impala
01--Apache Impala--概述介绍&和hive关系、异同
02--Apache Impala--架构组件&查询处理流程
03--Apache Impala--架构组件&查询处理流程--笔记总结
04--Apache Impala--安装部署--rpm包本地yum源制作
05--Apache Impala--安装部署--虚拟机新增磁盘操作(可选步骤)
06--Apache Impala--安装部署--hadoop、hive配置修改&impala配置
07--Apache Impala--安装部署--impala服务启动、关闭
08--Apache Impala--shell命令行--内外部参数
09--Apache Impala--sql语法--数据库特定语句
10--Apache Impala--sql语法--表特定语句--create、insert、desc
11--Apache Impala--sql语法--表特定语句--alter、drop、view
12--Apache Impala--sql语法--表特定语句--分组、排序、过滤
13--Apache Impala--sql语法--表数据导入方式
14--Apache Impala--jdbc 操作impala

10.hdfs入门到深入
1.hdfs入门
1.1hadoop的hdfs以及MapReduce的体验
1.2hdfs的基本特性介绍
1.3hdfs的基本操作命令
1.4hdfs的高级命令使用
1.5hdfs的基准测试
1.6今日课程总结

2.hdfs深入
2.1上次课程内容回顾
2.2今日课程内容大纲以及hdfs的基本实现
2.3hdfs的架构以及副本机制和block块存储
2.4hdfs当中的元数据管理以及元数据的查看
2.5hdfs当中的fsimage与edist的合并过程
2.6hdfs文件的写入过程
2.7hdfs的文件的读取过程
2.8hdfs的javaAPI开发以及如何解决winutils的问题
2.9获取分布式文件系统客户端的几种方式
2.10hdfs的javaAPI操作

11.mapreduce入门到深入

1.mapreduce入门
1.1MapReduce程序的入门
1.2mapreduce程序的完成以及打包运行
1.3mapreduce程序的本地模式运行
1.4今日课程总结

2.mapreduce深入学习
2.1上次课程内容回顾
2.2MapReduce的分区
2.3分区案例的补充完成运行实现
2.4MapReduce的序列化以及自定义排序
2.5mapreduce的排序以及序列化代码完成实现
2.6MapReduce当中的计数器
2.7mapreduce当中的规约过程(combiner)
2.8手机流量汇总求和
2.9手机上行流量排序实现
2.10手机号码进行分区
2.11maptask的运行机制
2.12reducetask的运行机制
2.13mapReduce的整个运行的过程,好好反复看视频
2.14mapreduce数据的压缩-使用snappy来进行数据的压缩
2.15reduce端的join算法的实现
2.16map端join算法的代码实现1
2.17map端的join算法的实现补充2
2.18今日课程总结

3.mapreduce高级
3.1上次课程内容回顾
3.2共同好友求取步骤一
3.3求取共同好友步骤二
3.4倒排索引的建立
3.5通过自定义inputformat实现小文件合并成为sequenceFile格式1
3.6自定义inputformat实现小文件的合并2
3.7自定义outputformat实现输出到不同的文件夹下面去
3.8自定义分区实现分组求取topN
3.9自定义分组求取top1
3.10思考:如何分组求取topN的值
3.11实现分组求取topN
3.12mapreduce相关的参数调整

12.yarn调度

1.yarn资源调度的介绍
2.yarn集群当中的三种调度器
3.关于yarn当中常用的参数设置
4.今日课程总结

13.hive数据仓库

1.hive安装
1.1上次课程内容回顾
1.2数据仓库的基本概念
1.3hive的基本介绍
1.4hive的基本架构以及与hadoop的关系以及RDBMS的对比等
1.5hive的安装之(使用mysql作为元数据信息存储)
2.hive基本操作
2.1hive的基本操作
2.2创建数据库的语法
2.3hive当中创建内部表的语法
2.4hive当中创建外部表的语法及外部表的操作
2.5外部分区表综合练习
2.6hive当中的分桶表以及修改表删除表数据加载数据导出等
2.7hive当中的hql语法

3.hive高级用法
3.1hive的调优之fetch的抓取以及表的优化
3.2hive的调优
3.3hive的课程总结

14.flume数据处理
1.离线项目处理的整个架构图
2.flume的基本介绍
3.flume的入门测试案例
4.flume监控文件夹,实现数据收集到hdfs上面去
5.flume采集某个文件内容到hdfs上面去
6.flume的多个agent串联实现node02采集数据发送给node03,node03保存数据到hdfs上面去
7.flume的更多组件介绍
8.flume的failover机制实现高可用
9.flume的load_balance实现机制
10.更多flume案例一,通过拦截器实现数据类型的区分
11.flume的拦截器实现不同类型的数据区分
12.flume的案例二,通过自定义拦截器实现数据的脱敏

15.azkaban调度
1.azkaban的介绍以及azkaban的soloserver的安装使用
2.azkaban的两个服务模式的安装
3.azkaban的任务调度使用

16.sqoop
1.sqoop的基本简介自己sqoop的安装
2.sqoop的入门测试使用
3.sqoop的数据导入之导入数据到hdfs以及导入数据到hive表当中来
4.实现数据的控制导入
5.sqoop的数据增量导入以及sqoop的数据导出
6.通过java代码远程连接linux执行linux的shell命令

17.网站点击流项目

1.网站点击流项目(上)
1.1网站流量分析模型
1.2网站流量分析的常见指标
1.3离线日志网站处理的架构流程(流程背下来)
1.4网站的数据采集,使用flume的taildir实现多个文件的监控采集
1.5数据的预处理之清洗一些不必要的数据
1.6数据预处理之pageView表模型数据
1.7数据的预处理之数据的visit表模型
1.8课程总结

2.网站点击流项目(下)

2.1 数据仓库建模的基本概念
2.2 明细宽表的生成
2.3 流量统计分析,分组求topN
2.4 受访分析
2.5 访客分析
2.6访客visit分析
2.7 hive的级联求和
2.8 结果的导出以及工作流的调度工作
2.9 三大框架整合搭建
2.10 实现第一个图标的显示
2.11 实现折线图的图表展示

18.impala

1.impala的基本介绍
2.impala的架构介绍
3.impala软件的下载以及linux磁盘的挂载
4.linux磁盘的挂载
5.linxu的磁盘挂载2以及压缩文件的上传并解压
6.yum源制作过程
7.impala的安装以及配置过程
8.impala的shell交互窗口使用
9.impala的外部以及内部shell参数
10.impala的基本查询语法
11.impala当中的数据加载的四种方式
12.通过java代码来执行impala的查询操作

19.HUE

1.hue的下载以及安装配置
2.hue与hdfs以及与yarn集群的整合
3.hue与hive的整合
4.hue与impala以及与mysql的整合
5.今日课程总结

20.OOZIE
1.oozie介绍以及oozie的安装1
2.oozie的安装步骤2
3.通过oozie执行shell脚本
4.通过oozie执行hive的任务
5.通过oozie执行mapreduce的任务以及oozie执行sqoop的任务的解决思路
6.oozie当中的job任务的串联
7.oozie当中的定时任务的执行
8.oozie与hue的整合以及整合之后执行MR的任务
9.伪分布式环境转换为HA集群环境
10.hadoop的federation联邦机制(了解一下)
11.cm环境搭建的基础环境准备
12.clouderaManager的服务搭建
13.clouderaManager服务的安装3
14.今日课程总结

21.hbase

1.hbase介绍
2.hbase表结构逻辑视图--整体结构--cell--行
3.hbase表结构之--列族--列--cell--时间戳
4.Hbase集群架构介绍
5.Hbase集群搭建和web页面介绍
6.Hbase的shell客户端基本使用--表的初体验
7.hbase的客户端基本使用get查询数据-删除数据-修
8.hbase的java客户端代码编写----获取连接--
9.hbase的java客户端代码编写----删除表---
10.hbase的java客户端代码编写----put插入数...
11.hbase的java客户端代码编写----scan批量…
12.hbase的java客户端代码编写--过滤器的使用
13.hbase的java客户端代码编写--分页过滤器查询
14.hbase的工作机制--region的概率和机制
15.hbase的工作机制----menstore以及如何快...
16.hbased的工作机制----数据如何更新----文件...
17.hbased的工作机制----物理存储机制的概念梳理
18.hbase的工作机制----客户端寻址
19.hbase工作机制--读写过程
20.hbase的高级应用
21.mapreduce读取hbase中的数据进行数据分析-...
22.hbase的二级索引实现方式--协处理器
23.通过协处理器的observer实现二级索引代码编写--...

22.kafka消息队列

1.kafka的基本介绍以及kafka与传统消息队列的对比
2. kafka的架构介绍以及基本组件模型介绍
3.kafka集群的安装
4. kafka集群的安装以及kafka的命令行的管理使用
5. kafka的javaAPI操作
6.kafka的分区四种策略
7. kafka的消费模型
8.kafka的配置文件server.properties的说明
9. kakfa的配置文件的说明2
10 .flume与kafka的整合使用
11.kafka的数据不丢失机制以及kafka-manager监控工具的使用
12.今日课程总结
23.storm编程

1.storm编程
1.1  storm的基本介绍
1.2  storm的环境搭建以及storm的编程模型的介绍
1.3  storm入门案例wordcount1
1.4  storm的入门案例之wordcount的运行
1.5 storm的并行度分析以及如何解决线程安全问题
1.6  storm的分发策略
1.7  storm与kafka的整合

2.strom实时看板案例
2.1实时看板综合案例
2.2  redis的安装使用回顾
2.3  实时看板综合案例工程构建
2.4  实时看板综合案例代码完善
2.6今日课程总结

3.storm高级应用
3.1上次课程内容回顾以及今日课程大纲以及storm的下载地址,运行过程等
3.2  storm与hdfs的整合工程环境准备
3.3 storm与hdfs的整合
3.4 storm当中的ack机制
3.5  storm的ack机制验证超时
3.6 storm当中的定时器任务
3.7  storm与jdbc的整合使用
3.8 storm与jdb整合打包集群运行
24.storm 项目开发

1.strom日志告警
1.1  日志监控告警业务需求逻辑
1.2 日志监控告警系统项目框架准备
1.3  日志监控告警系统代码完善
1.4 项目打包集群运行
1.5 今日课程总结

2.strom路由器项目开发
1.  上次课程内容回顾
2. 网络路由器项目背景
3.  项目数据处理流程
4. 网络数据类型介绍
5. 数据的处理准备
6.  数据的处理过程代码开发
7.  任务打包集群运行-报错
8.  集群监控软件ganglia的安装
9. ganglia集群监控软件的使用查看

25.scala 编程

1.scala基础
01spark与hadoop的简单比较
02scala简介
03scala编译器安装
04scala开发工具和插件安装
05利用IEDA编写scala程序
06 06scala插件安装问题
07scala变量定义
08scala循环
09scala的判断
10scala操作符重载
11scala方法的定义
12定义函数
13.函数的定义2
14将方法转换成函数
15函数和方法总结
16.scala数组常用方法
17.scala的映射
18元组
19.scala集合
20.scala单机版WordCount
21方法与函数回顾以及习题讲解
2.scala面向对象编程

01并行集合
02scala定义类
03scala构造器
04单例对象
05apply方法
06继承和实现特质
07模式匹配
08option类型
09偏函数
10actor编程
11java的Future回顾
12.用Actor编写一个WordCount程序

3.akka

01akka的简介1
02akka简介2
03.akka通信小例子
04RPC通信的需求
05Akka自定义RPC-1
06Akka自定义RPC-2
07Akka自定义RPC-3
08柯里化
26.spark入门
1.  spark官方文档详解和如何通过官方文档学习spark
2.  安装standalone模式的spark--单master
3.  spark-shell的单机执行和集群执行模式
4.  在spark-shell中运行集群wordcount
5. spark-shell从hdfs读取数据
6. 通过scala的api写wordcount,将结果输出到不同的数据源
7.  在集群提交运行spark任务
8. spark入门总结
9. python写spark,并运行在集群上
10.  java写spark,并运行在本地
11. R写spark,并运行在集群
12.  提前预习RDD相关概念
13.复习


27.sparkRDD
1.sparkRDD入门

1.1复习spark第一天
1.2  RDD的概念
1.3  通过RDD的转换方式对RDD详细解释
1.4 RDD的transformation算子(上)
1.5  RDD的Action算子讲解
1.6 RDD的练习
1.7iplocation的需求
1.8  iplocation的代码实现
1.9  将数据结果分区保存数据库

2.sparkRD案例
2.1  复习+宽依赖窄依赖+stage划分+集群运行原理
2.2 问题1
2.3  如何设置cache
2.4 问题2
2.5  PV案例
2.6UV案例
2.7  pv
2.8  topk案例
2.9  moblelocation需求分析
2.10  代码实现--计算多余时间
2.11  代码实现-计算家庭地点和工作地点

28.spark sql
1.spark-sql简介
2. spark-sql入门
3. datafrom简单操作
4.  spark-sql的命令行创建表
5.  spark-sql的api操作的两种模式
6. 总结sql
7.  复习SQL
8.  通过spark-sql加载mysql的数据和表结构
9.  spark-sql读取mysql数据验证sql语句
10.  spark-sql操作mysql向数据库写数据
11. spark-sql操作hive简介

29.spark streaming
1. hive on spark-sql
2. spark-streaming的介绍
3. R on spark
4.  spark-steaming的图解
5.  通过tcp接收数据进行spark-streaming处理
6.  updateStateByKey的讲解
7.  window操作
8. 扩展资料jedis源码
9.  从flume中拉去数据到spark-streaming处理
10. flume想spark-streaming生产数据
11.  spark-streaming从kafka中读取数据
12. 总结SparkStreaming

30.spark 分析游戏日志


1.spark 分析游戏日志(上)
1.1  课程目标以及网站部分指标介绍
1.2  日志分析整体流程
1.3  日志采集服务器采集方式简介
1.4 游戏背景介绍
1.5  数据来源
1.6  服务器部署情况
1.7 日志采集服务器的部署简介
1.8  日志分析流程总结
1.9  ELK工作栈的简介
1.10 logstash简介
1.11  logstash快速入门
1.12  logstash的工作原理
1.13第一个logstash程序
1.14第一个logstash程序
1.15 logstash简单命令介绍
1.16  配置文件说明
1.17 input插件file的详解
1.18 logstash于kafka对接
1.19 将游戏日志对接到kafka中
1.20 logstash从kafka中读取数据
1.21 点击流日志对接kafka
1.22  将游戏日志对接到hdfs

2.spark 分析游戏日志(下)
2.1讲数据对接es的步骤(后面实现)
2.2es的简介
2.3es的安装详解
2.4 es的插件安装
2.5  es的快速入门
2.6  es的复杂查询举例
2.7  将kafka数据对接到es中
2.8  将kafka数据对接到es中(下)
2.9将游戏操作日志对接到kafka中
2.10  将kafka游戏操作日志对接到es中
2.11spark从es中读取数据,实现游戏玩家分布(程序对接自己实现)
2.12  工具类介绍
2.13  游戏指标统计--日新增玩家
2.14  游戏指标统计--日活跃用户
2.15  游戏指标统计--玩家留存和留存率
2.16 游戏指标统计--总结
2.17  游戏外挂监控程序--顶药外挂
2.18游戏外挂监控程序--顶药外挂运行结果

31.spark源码
1.spark 源码上
1.1 master和worker启动的流程
1.2 下载spark源代码
1.3 编译spark源码,并且将源码导入到IDEA
1.4  spark程序的入口,start-all.sh脚本详解
1.5  Master的main方法执行逻辑
1.6 Master的主构造器中的执行逻辑
1.7 Master的actor的prestart方法执行逻辑
1.8Master的actor的receive方法的执行逻辑
1.9 Worker类的main方法的执行逻辑
1.10 Worker类的主构造器的执行逻辑
1.11 Worker的actor的prestart方法的执行逻辑
1.12  Worker向master注册节点信息的执行逻辑
1.13  Worker和Master之间的心跳处理流程
1.14 总结master和worker启动后的流程
1.15  Master的schedule方法触发的机制
1.16  spark-submit脚本提交任务的执行逻辑
1.17  任务提交后,执行前的逻辑详解
1.18  Master和worker启动的整体流程详解图

2.spark 源码下
2.1任务提交流程图详解
2.2Master接收到ClientActor任务后,进行worker资源的分配
2.3任务开始之前的准备阶段,DAG启动线程监听任务阻塞队列
2.4 Master通知Worker启动executor
2.5通过transformation生成RDD和通过action提交任务
2.6任务提交,开始划分stage之前的准备阶段
2.7 划分stage
2.8划分stage总结
2.9 将stage封装到taskset中,提交给executor
2.10 executor执行任务
2.11  源码整体流程回顾
2.12 代码的action执行后,触发的任务提交流程图详解

32.用户画像项目
1.电商大数据之应用--用户画像是什么
2.电商大数据之应用--构建用户画像的意义
3. 电商大数据之应用--构建用户画像流程和技术
4. 电商大数据之应用--用户画像建模--用户基本属性表
5. 电商大数据之应用--用户画像建模--用户基本属性表
6.电商大数据之应用--用户画像建模--客户消费订单表
7.电商大数据之应用--用户画像建模--客户购买类目表
8.电商大数据之应用--用户画像建模--用户访问信息表
9.电商大数据之应用--sparksql与hive整合
10. 电商大数据之应用--数据仓库建立
11.电商大数据之应用--用户画像数据开发步骤流程
12.电商大数据之应用-用户画像开发-客户基本属性表模型开发
13. 电商大数据之应用-用户画像开发-订单宽表模型开发
14.电商大数据之应用-用户画像开发-客户消费订单表模型开发
15. 电商大数据之应用-用户画像开发-客户购买类目表模型开发
16. 电商大数据之应用-用户画像开发-客户访问信息表模型开发
17 电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型+hive与hbase整合
18. 电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型--hive数据导入hbase表中
19. 电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型--数据可视化(数据导入phoenix)
20.电商大数据之应用-用户画像开发-数据展现
21.电商大数据之应用-用户画像开发-查询演示

33.机器学习
1.机器学习概念入门
1.1   课程设置及大数据和机器学习区别
1.2  大数据时代究竟改变了什么
1.3   大数据架构体系和机器学习在大数据架构位置
1.4  以推荐系统为例
1.5  人工智能应用场景
1.6   人工智能各概念的区别和联系
1.7  什么是机器学习问题
1.8  基于规则的学习和基于模型的学习
1.9   机器学习各概念详解
1.10   机器学习概念补充及分类浅析
1.11  监督学习详解
1.12 无监督学习详解
1.13  半监督学习详解
1.14 强化学习和迁移学习
1.15   机器学习三要素理解
1.16   机器学习模型选择
1.17  进入机器学习最佳时机
2.机器学习数学基础
2.1高中基础
2.2sigmod函数求导
2.3tanh函数
2.4凸函数
2.5机器学习高数必备

34.机器学习语言基础之Python语言

1.机器学习语言基础之Python语言(上)

1.1  Python基础介绍
1.2  Python安装及第三方库使用
1.3 安装Anaconda及组件介绍
1.4 jupyter详解
1.5 Pycharm和Anaconda整合
1.6  Python3编码和解码原理
1.7 包的导入多种形式
1.8 Python数据类型
1.9  Python随机数和常变量表示
1.10 Python输入详解
1.11 Python格式化输出
1.12Python快捷键详解

2.机器学习语言基础之Python语言(下)

2.1 四大数据结构详解
2.2 list集合
2.3list函数详解
2.4tuple函数详解
2.5dict数据结构详解
2.6dict函数详解
2.7集合的内容
2.8列表表达式
2.9元祖和生成器推导式
2.10函数类型详解
2.11函数参数类型
2.12lambda和reduce含糊
2.13条件控制语句
2.14文件读写异常信息
2.15面向对象过程
2.16GUI程序设计

35.Python数据分析库实战
1.Python数据分析库实战(上)
1.1昨日回顾及作业1
1.2昨日回顾及作业1
1.3 卷积操作实践1
1.4卷积操作实践2
1.5 随机数创建方式
1.6array创建方式
1.7 矩阵的其他创建方式
1.8 矩阵的分析方法
1.9 矩阵的运算及分解实战详解
1.10 Series
1.11 DataFrame的详解
1.12Pandas统计计算实践
1.13 Pandas的读取文件操作

2.Python数据分析库实战(下)

2.1 昨日回顾及今日重点
2.2  矩阵基础知识详解
2.3 了解其他矩阵
2.4  矩阵分解
2.6特征降维及PCA引入
2.7  新坐标基的表示
2.8  PCA算法思想及步骤
2.9 PCA算法举例
2.10 PCA实践
2.11 matplotlib绘图基础
2.12  Matlotlib绘制不同图形
2.13  Grid和legend实战
2.14  基础方式绘制图形
2.15 面相对象方式绘制及总结

36.用户画像标签预测实战
1. 理解用户画像数据
2.  应用标签系统
3. 用户画像建模基础
4.  决策时引入
5.  基于规则建树
6. 构建决策树三要素及熵定义
7.  ID3算法及改进
8.  剪枝
9.  如何计算信息增益举例
10. 相亲数据集实战
11.相亲数据集实践改进
12.  iris鸢尾花识别
13.  手写体识别数据

37.集成学习算法
1.  Gini系数详解
2.  Cart树举例
3. Gini系数演变过程
4.  集成学习分类
5.  随机森林原理详解
6.  Bagging算法
7. 模型偏差和方差理解
8.  Adaboost算法详解
9. Adaboost算法数学原理
10. Adaboost算法原理举例
11. Adaboost算法推广到多分类
12.GBDT算法了解
13. 实战

38.数据挖掘项目:构建人才(用户)流失模型
1.  项目需求说明及架构
2.  数据导入及分析
3. 数据展现
4.  不同类型数据的处理及数据切分
5.  类别型数据处理
6. 类别型数据的DictVec处理
7.  特征组合以及建模
8.  不平衡数据处理

39.推荐系统
1.推荐系统入门
1.1  模型保存
1.2  交叉验证方法
1.3 网格搜索
1.4  管道pipeline
1.5  什么是推荐系统及了解推荐引擎
1.6推荐系统算法简介
1.7 用户的相似度和物品相似度度量
1.8 相似度计算
1.9  UserCF
1.10  itemCF
1.11  UserCF和ItemCF区别和联系
1.12  代码讲解
1.13  UserCF代码实战
1.14 ItemCF
1.15  架构设计

2.推荐案例实战(上)

2.1  基于KNN推荐详解
2.2  基于surprise库API实践
2.3 基于surprise电影推荐
2.4 基于SVD分解
2.5 音乐推荐
2.6  SaprkMllib简介
2.7  SparkMLLIB的Vec
2.8  SparkMLLIB基本数据类型及统计量实现
2.9  SparkMLLIB特征处理
2.10  SparkMLLIB随机森林及GBDT
2.11  LFM隐因子分解理论基础
2.12  SparkALS推荐
2.13SparkALS代码实战
2.14 电商数据推荐案例实战

3.推荐案例实战(下)
3.1 基于知识的推荐简介
3.2  使用关联挖掘算法的基础概念
3.3  Apriori算法
3.4 候选项集产生其他方法
3.5 Apriori算法举例
3.6  Aprori算法和FPGrowth算法总结
3.7  FPGrowth算法Spark实现详解
3.8  FPGrowth实战推荐算法项目
3.9  基于内容的推荐简介
3.10  朴素贝叶斯算法及推荐适应
2.11 图数据库

40.CTR点击率预估实战
1.Ctr业务描述
2.  混合推荐算法(架构)
3. 推荐系统评测方法
4.  推荐项目实例简介
5  天池比赛
6  LR基础
7  LR原理详解
8 各大平台使用Ctr技术架构
9  Ctr的前沿技术

41.机器学习面试必备
1. 简历写法及注意事项

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