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发布时间:2022-04-21 17:04:04 来源:华体会体育官网 作者:华体会体育官网app

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  本课程是整套大数据课程的基石:其一,分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面;其二是分布式资源管理框架

  YARN,是Hadoop 云操作系统(也称数据系统),管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控;分布式并行计算框架

  MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。Hadoop 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用,YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编

  hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行

  运行。其优点是学习成本低,可以通类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

  ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部

  署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目。

  HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase在

  Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大

  推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是

  流计算技术中的佼佼者和主流。 按照storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了map、reduce原语,使我

  们的批处理程序变得简单和高效。 同样,Storm也为实时计算提供了一些简单高效的原语,而且Storm的Trident是基于Storm原语更高级的抽象框架,类似于基于

  Hadoop的Pig框架, 让开发更加便利和高效。本课程会深入、全面的讲解Storm,并穿插企业场景实战讲述Storm的运用。 淘宝双11的大屏幕实时监控效果冲击

  了整个IT界,业界为之惊叹的同时更是引起对该技术的探索。 学完本课程你可以自己开发升级版的“淘宝双11”,还等什么?

  为什么要学习Scala?源于Spark的流行,Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架,采用Scala语言实现,各大公司都在使用Spark:IBM宣布承诺大力推进

  Apache Spark项目,并称该项目为:在以数据为主导的,未来十年最为重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台,

  了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark Streaming: 构建在Spark上处理Stream数据的框架,基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断

  本课程主要讲解目前大数据领域热门、火爆、有前景的技术——Spark。在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含

  完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、

  4)项目实战:多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战:每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广

  告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统计案例、top3热门商品实时统计案例

  本阶段主要就之前所学内容完成大数据相关企业场景与解决方案的剖析应用及结合一个电子商务平台进行实战分析,主要包括有: 企业大数据平台概述、搭建企业

  大数据平台、真实服务器手把手环境部署、使用CM 5.3.x管理CDH 5.3.x集群

  离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式,主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解。尤其是在电商、旅游、银行、证券、游戏

  等领域有非常广泛,因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高,所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了。 本课程讲师本人之前在游戏、旅游等公司

  专门从事离线数据分析平台的搭建和开发等,通过此项目将所有大数据内容贯穿,并前后展示!

  1、课程中完整开发3个Storm项目,均为企业实际项目,其中一个是完全由Storm Trident开发。 项目源码均可以直接运行,也可直接用于商用或企业。

  2、每个技术均采用最新稳定版本,学完后会员可以从Kafka到Storm项目开发及HighCharts图表开发一个人搞定!让学员身价剧增!

  3、搭建CDH5生态环境完整平台,且采用Cloudera Manager界面化管理CDH5平台。让Hadoop平台环境搭建和维护都变得轻而易举。

  4、分享实际项目的架构设计、优劣分析和取舍、经验技巧,陡直提升学员的经验值

  本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用

  户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告点击流量实时统计4个业务模块。过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造,该项目完全

  涵盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。仅一个项目,即可全面掌握Spark技术在实际项

  目中如何实现各种类型的业务需求!在项目中,重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优、troubleshooting以及数据倾斜解决方案等知识和技术

  1)真实还原完整的企业级大数据项目开发流程:项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解,每一个业务模块的讲解都包括了数据分

  析、需求分析、方案设计、数据库设计、编码实现、功能测试、性能调优、troubleshooting与解决数据倾斜(后期运维)等环节,真实还原

  2)现场Excel手工画图与写笔记:所有复杂业务流程、架构原理、Spark技术原理、业务需求分析、技术实现方案等知识的讲解,采用Excel画

  图或者写详细比较的方式进行讲解与分析,细致入微、形象地透彻剖析理论知识,帮助学员更好的理解、记忆与复习巩固。

  国内关于Java性能调优的课程非常少,如此全面深入介绍Java性能调优,北风算是,Special讲师,十余年Java方面开发工作经验,资深软件开发系统架构师,

  本套课程系多年工作经验与心得的总结,课程有着很高的含金量和实用价值,本课程专注于java应用程序的优化方法,技巧和思想,深入剖析软件设计层面、代码层面、JVM虚拟机层面的优化方法,理论结合实际,使用丰富的示例帮助学员理解理论知识。

  课程十七、JAVA企业级开放必备高级技术(Weblogic Tomcat集群 Apach集群)

  Java自面世后就非常流行,发展迅速,对C++语言形成有力冲击。在全球云计算和移动互联网的产业环境下,Java更具备了显著优势和广阔前景,那么滋生的基于

  java项目也越来越多,对java运行环境的要求也越来越高,很多java的程序员只知道对业务的扩展而不知道对java本身的运行环境的调试,例如虚拟机调优,服务器集群等,所以也滋生本门课程的产生。

  课程十八、大数据高并发系统架构实战方案(LVS负载均衡、Nginx、共享存储、海量数据、队列缓存 )

  随着互联网的发展,高并发、大数据量的网站要求越来越高。而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的。本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构

  常用技术点及详细演练。通过该课程的学习,普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台,课程涉及内容包括:LVS实现负载均衡、Nginx高级配置实战、共享存储实现动态内容静态化加速实战、缓存平台安装配置使用、mysql主从复制安装配置实战等。

  随着Web技术的普及,Internet上的各类网站第天都在雪崩式增长。但这些网站大多在性能上没做过多考虑。当然,它们情况不同。有的是Web技术本身的原因(主

  要是程序代码问题),还有就是由于Web服务器未进行优化。不管是哪种情况,一但用户量在短时间内激增,网站就会明显变慢,甚至拒绝放访问。要想有效地解决这些问题,就只有依靠不同的优化技术。本课程就是主要用于来解决大型网站性能问题,能够承受大数据、高并发。主要涉及 技术有:nginx、tomcat、memcached、redis缓存、负载均衡等高级开发技术

  本部分通过一个通用电商订单支付模块,外加淘宝支付接口的实现(可用于实际项目开发),剖析并分析过程中可能遇到的各种性能瓶颈及相关的解决方案与优化技

  巧。最终目标,让有具有PHP基础或Java基础的学员迅速掌握Linux下的开发知识,并对涉及到nginx、tomcat、memcached、redis缓存、负载均衡等高级开发技术有一个全面的了解

  课程二十、玩转大数据:深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)

  本课程名为深入浅出数据挖掘技术。所谓“深入”,指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法,知道什么场景应当应用什么样的方法;其二是学

  习算法的经典思想,可以将它应用到其他的实际项目之中;其三是理解算法,让数据挖掘的算法能够应用到您的项目开发之中去。所谓“浅出”,指得是将数据挖掘

  算法的应用落实到实际的应用中。课程会通过三个不同的方面来讲解算法的应用:一是微软公司的SQL Server与Excel等工具实现的数据挖掘;二是著名开源算法

  的数据挖掘,如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具;三是利用C#语言做演示来完成数据挖掘算法的实现。

  根据实际的引用场景,数据挖掘技术通常分为分类器、关联分析、聚类算法等三大类别。本课程主要介绍这三大算法的经典思想以及部分著名的实现形式,并结合一

  课程二十一、Lucene4.X实战类baidu搜索的大型文档海量搜索系统

  本课程由浅入深的介绍了Lucene4的发展历史,开发环境搭建,分析lucene4的中文分词原理,深入讲了lucenne4的系统架构,分析lucene4索引实现原理及性能优

  化,了解关于lucene4的搜索算法优化及利用java结合lucene4实现类的全文检索功能等相对高端实用的内容,市面上一般很难找到同类具有相同深度与广度的视频,集原理、基础、案例与实战与一身,不可多得的一部高端视频教程。

  课程二十二、快速上手数据挖掘之solr搜索引擎高级教程(Solr集群、KI分词、项目实战)

  本教程从最基础的solr语法开始讲解,选择了最新最流行的开源搜索引擎服务框架solr5.3.1,利用Tomcat8搭建了solr的集群服务;本教程可以帮助学员快速上手

  solr的开发和二次开发,包括在hadoop集群的是利用,海量数据的索引和实时检索,通过 了解、学习、安装、配置、集成等步骤引导学员如何将solr集成到项目中。

  SS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件,其前身为SPSS Clementine。SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型,以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯,深

  ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程,是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程,目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式,一种是进入数据库后再进行

  清洗和转换,另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库,我们的ETL属于后者。 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop,但是大家要知道如果我们不做预先

  的清洗和转换处理,我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析,垃圾数据会导致我们的磁盘占用量会相当大,这样无形中提升了我们的

  硬件成本(硬盘大,内存小处理速度会很慢,内存大cpu性能低速度也会受影响),因此虽然hadoop理论上解决了烂机器拼起来解决大问题的问题,但是事实上如

  果我们有更好的节点速度必然是会普遍提升的,因此ETL在大数据环境下仍然是必不可少的数据交换工具。

  括R语法和统计思维两个主题,R语法单元会介绍R语言中的各种特色数据结构,以及如何从外部抓去数据,如何使用包和函数,帮助同学快速通过语法关。统计思维

  单元会指导如何用统计学的思想快速的发现数据特点或者模式,并利用R强大的绘图能力做可视化展现。在实战部分选择了回归、聚类、数据降维、关联规则、决策

  课程二十六、深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)

  Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。课程包括:Mahout数据挖掘工具 及Hadoop实现推荐系统的综合实战,涉及到MapReduce、Pig和Mahout的综合实战

  课程二十七、大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资)

  近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域。所谓金融量化,就是将金融

  分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现。量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包

  括基础和衍生金融资产定价、风险管理、量化投资等。随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处

  理。在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面,Python语言体现出了不一般的优势,特别是它拥有大量的金融计

  算库,并且可以提供与C++,java等语言的接口以实现高效率的分析,成为金融领域快速开发和应用的一种关键语言,由于它是开源的,降低了金融计算的成本,

  而且还通过广泛的社交网络提供大量的应用实例,极大的缩短了金融量化分析的学习路径。本课程在量化分析与Python语言快速发展的背景下介绍二者之间的关联,使学员能够快速掌握如何利用Python语言进行金融数据量化分析的基本方法。

  据库,能够可靠地对大数据进行实时处理,具有即时响应多用户并发请求的能力,通过对当前主流的大数据处理系统进行深入剖析,阐述了数据立方产生的背景,介

  布式同步、组服务等。Zookeeper的Fast Fail 和 Leader选举特性大大增强了分布式集群的稳定和健壮性,并且解决了Master/Slave模式的单点故障重大隐患,这

  是越来越多的分布式产品如HBase、Storm(流计算)、S4(流计算)等强依赖Zookeeper的原因。Zookeeper在分布式集群(Hadoop生态圈)中的地位越来越

  突出,对分布式应用的开发也提供了极大便利,这是迫切需要深入学习Zookeeper的原因。本课程主要内容包括Zookeeper深入、客户端开发(Java编程,案例开

  Docker是一种开源的应用容器引擎,使用Docker可以快速地实现虚拟化,并且实现虚拟化的性能相对于其他技术来说较高。并且随着云计算的普及以及对虚拟化技

  术的大量需求,使得云计算人才供不应求,所以一些大型企业对Docker专业技术人才需求较大。本教程从最基础的Dokcer原理开始讲起,深入浅出,并且全套课程

  均结合实例实战进行讲解,让学员可以不仅能了解原理,更能够实际地去使用这门技术。

  课程三十一、项目实战:云计算Docker全面项目实战(Maven+Jenkins、日志管理ELK、WordPress博客

  2013年,云计算领域从此多了一个名词“Docker”。以轻量著称,更好的去解决应用打包和部署。之前我们一直在构建Iaas,但通过Iaas去实现统一功 能还是相当

  复杂得,并且维护复杂。将特殊性封装到镜像中实现几乎一致得部署方法,它就是“Docker”,以容器为技术核心,实现了应用的标准化。企业可 以快速生成研

  发、测试环境,并且可以做到快速部署。实现了从产品研发环境到部署环境的一致化。Docker让研发更加专注于代码的编写,并且以“镜像”作 为交付。极大的缩

  操作系统,即云操作系统。从项目发起之初,OpenStack就几乎赢得了所有IT巨头的关注,在各种OpenStack技术会议上人们激情澎湃,几乎所有人都成为

  OpenStack的信徒。 这个课程重点放在openstack的部署和网络部分。课程强调实际的动手操作,使用vmware模拟实际的物理平台,让大家可以自己动手去实际搭建

  和学习openstack。课程内容包括云计算的基本知识,虚拟网络基础,openstack部署和应用,openstack网络详解等。

  Alteryx认为,2014年,Hadoop的适用场景将超越批处理和存储,将成为企业数据架构中通用的核心组件,这意味着数据分析将继续成为大数据的首要用例。Zweben说道:“2014将带来实时大数据应用程序平台,企...

  1.打开微信app,点击消息列表中和“微信支付”的对线doc个人图书馆的账单,点击“查看账单详情”

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