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大数据的入门级学习非常适合初学者的详细线

※发布时间:2020-8-30 0:49:27   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;

  在大数据领域,使用最多的操作系统就是Linux系列,并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程,主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。

  1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用;2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发;3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发;4、掌握Hive数据仓库工具的工作原理及应用开发。

  1、熟练搭建海量数据离线、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案;3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序;

  什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoo蒋梦婕天天向上p在大数据云计算中的和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

  集群简介、服务器介绍、网络设置、服务器系统设置、JDK安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试

  什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景

  HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍

  NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡

  搭建开发、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统

  通过以上各组件的详解,深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制,从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力

  MAPREDUCE实战编程案例:通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下:

  通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析,最终计算出需求所要的结果,用于支撑页面展现:

  HIVE应用场景、HIVE内部架构、HIVE与hadoop的关系、HIVE与传统数据库对比、HIVE的数据存储机制、HIVE的运算执行机制

  HIVE执行过程分析及优化策略、HIVE在实战中的最佳实践案例、HIVE优化分类详解、HIVE实战案例--数据ETL、HIVE实战案例--用户访问时长统计

  1、通过对数据仓库知识的加强初步掌握数据仓库的核心概念和设计流程;2、通过对HADOOP生态圈关键辅助工具的学习掌握hadoop分析系统的整合能力;3、通过电商系统点击流日志数据挖掘系统实战项目,掌握hadoop离线数据挖掘系统从数据采集、入库、分析及报表展现的整套流程

  1、可根据企业具体场景设计海量数据分析系统的通用架构2、根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型;3、根据具体需求搭建起整套离线、简单数据仓库模型的设计和架构5、各环节具体功能模块的开发实现

  建立数据仓库的步骤、数据的抽取、数据的转换、数据的加载、什么是数据模型、数据模型的常见类型、如何设计数据模型、如何选择数据建模的架构

  FLUME日志采集框架介绍、FLUME工作机制、FLUME核心组件、FLUME参数配置说明、FLUME采集nginx日志实战案例

  任务调度系统概念介绍、常用任务调度工具比较、OOZIE介绍、OOZIE核心概念、OOZIE的配置说明、OOIZE实现mapreduce/hive等任务调度实战案例

  数据导出概念介绍、SQOOP基础知识、SQOOP原理及配置说明、SQOOP数据导入实战、SQOOP数据导出实战、SQOOP批量作业操作

  1. 在PC时代,营销的核心是购买,在移动互联网时代,其核心是如何实现用户个性化互动,对用户更为精准化的内容,而实现这一核心的基础就是对数据的管理和分析——数据驱动型商业模型。

  2. 各类互联网服务产品(如网站、APP)都可以通过前端技术获取用户的详细行为数据(如访问的页面,点击的区域、登陆的频次、注册行为、购买的行为等),将这些点击流日志数据与后业数据综合起来,就可以挖掘对公司运营决策意义非凡的商业价值。

  3. 本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统,项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中,包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程。

  2. 数据采集设计及开发——数据格式、数据内容分析、数据生成规律、采集系统技术选型解析、FLUME采集系统实现

  3. 数据存储设计及开发——存储技术选型、存储业务流程解析、存储目录规划及文件命名规则、小文件合并实现

  6. 业务指标设计及开发——PV统计(时间维度、终端维度、地域维度)、来访次数统计(时间维度、地域维度、终端维度)、访客统计(时间维度、终端维度、地域维度)、受访页面统计(时间维度、栏目维度)、页面热点图、率分析、来源关键词分析、来源搜索引擎分析、来源广告推广分析

  任务调度单元实现、各环节任务运行频次及依赖关系梳理、工作流设计及实现、工作流定义配置上传部署、工作流启动即状态

  流式计算核心技术主要分为两个核心技术点:Storm和Kafka,学完此阶段能够掌握Storm开发及底层原理、Kafka的开发及底层原理、Kafka与Storm集成使用。具备开发基于storm实时计算程序的技术能力。

  2011年在海量数据处理领域,Hadoop是人们津津乐道的技术,Hadoop不仅可以用来存储海量数据,还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点,很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库,高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲,根据业务需求,数据的处理可以分为离线处理和实时处理,在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案,但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点,storm横空出世,与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性,市面上的一些流式计算框架,渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话,他一定会说,这就是我要的滑板鞋!

  上图是流式分析的一般架构图,抽象出四个步骤就是数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出。一般情况下,我们采用Flume+kafka+Storm+Redis的结构来进行流式数据分析。实时部分的课程主要是针对Kafka、Storm进行学习

  一淘-实时分析系统:实时分析用户的属性,并反馈给搜索引擎。最初,用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求,希望能够实时分析用户的行为日志,将最新的用户属性反馈给搜索引擎,能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

  携程-网站性能:实时分析系统携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标,并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表,通过历史数据对比等判断规则,触发预警事件。

  一个游戏新版本上线,有一个实时分析系统,收集游戏中的数据,运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏报告和分析结果,然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期,加强游戏的生命力。

  实时计算在腾讯的运用:精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(微信运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时(实时平台、游戏内接口调用)

  为了更加精准投放广告,阿里妈妈后台计算引擎需要每个用户的兴趣点(理想状态是,你对什么感兴趣,就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得,其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性,阿里妈妈使用Storm用户兴趣数据,并在此基础上进行受众定向的广告投放。

  linux准备、zookeeper集群搭建、Storm集群搭建、Storm配置文件配置项、集群搭建常见问题解决。

  根据蚂蚁金服提供的最新数据,今年双十一的交易峰值为8.59万笔/秒,是去年3.85万笔/秒的2.23倍。这一数据也超过了6万笔/秒的预估。如何实时的计算订单金额,让公司领导层看到呢?

  实战案例部分主要有三个企业实战案列,分别是基于点击流的日志分析系统、基于系统日志的监警系统、基于订单系统的交易风控系统,三个案列是企业中的典型项目。学完此阶段能够根据企业的业务性质开发相关的storm程序。

  熟练学习和掌握后,可满足企业开发的初级需求,根据市场反馈数据看,薪资普遍在 15000-18000元/月。

  流量日志分析之漏斗模型:大型电商网站,上亿规模的用户,千万级别的活跃用户,如何评估一个商品专题页面的效果好不好呢?比如:浏览次数、加入购物车次数、下单次数、支付次数、完成。

  流量日志分析之基础数据分析:电商网上商品数量在千万级别,店铺数量在百万级别,如何实时的计算一个每个商品页的访问数、用户数、来源信息等基础信息呢?如何实时的计算每个店铺的访问数、用户数、来源信息等基础数据呢?

  随着公司业务发展,支撑公司业务的各种系统越来越多,为了公司的业务正常发展,急需要对这些线上系统的运行进行,做到问题的及时发现和处理,最大程度减少对业务的影响。不同业务的会有几十上百台服务器去支撑,大型企业可能是成千上万台服务器,那么每台服务器的硬件状态、业务应用状态如何实时的,做到及时发现,快速解决问题呢?

  电子商务是以互联网络为平台的贸易新模式,它的一个最大特点是强调参加交易的各方和所合作的伙伴都要通过Internet密切结合起来,共同从事在网络下的商业电子化应用。用户信息容易受到计算机病毒、黑客的,商业信息和数据易于搭截侦听、口令试探和窃取,为了防止用户信息异常给商家和用户带来不必要的损失,企业期望针对用户的订单进行分析,对触发规则的订单进行风险预警,在必要情况下进行拦截及锁定订单。

  1.掌握Scala函数式编程特性,熟练使用Scala开发程序,可以看懂其他用Scala编写源码。

  2.搭建Spark集群、使用Scala编写Spark计算程序,熟练掌握Spark原理,可以阅读Spark源码。

  3.理解DataFrame和RDD之间的关系,熟练使用DataFrame的API,熟练使用Spark SQL处理结构化数据,通过Spark SQL对接各种数据源,并将处理后结果写回到存储介质中。

  熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用,通过计算分析大量数据,挖掘出其中有价值的数据,为企业提供决策依据。

  介绍:Scala是一门集面向对象和函数式编程与一身的编程语言,其强大的表达能力、优雅的API、高效的性能等优点受到越来越多程序员的青睐。Spark底层就是用Scala语言编写,如果想彻底掌握Spark,就必须学好Scala。

  介绍:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,具有高容错性和高可伸缩性,可以在大量廉价硬件之上部署大规模集群,在同等条件下要比Hadoop快10到100倍。

  介绍:Spark SQL的前身是Shark,专门用来处理结构化的数据,类似Hive,是将SQL转换成一系列RDD任务提交到Spark集群中运行,由于是在内存中完成计算,要比hive的性能高很多,并且简化了开发Spark程序的难度同时提高了开发效率。

  介绍:该项目使用了Spark SQL和Spark Streaming对游戏整个生命周期产生的数据进行了分析,从玩家第一次登录游戏到每天产生的游戏日志,通过大量的数据来分析该游戏的运营情况和玩家的各种行为:如活跃用户、用户留存、充值比例、游戏收人、外挂分析等。

  通过游戏各个数据指标的分析,可以让游戏运维者了解游戏的运维情况,为运维者提供各种个性化的调整策略,从而游戏健康、稳定的运营。

  数据分析:点“数”成金》你现在正坐在一座金矿之上,这些金子或被深埋于备份、存档数据之中,或正藏在你眼前的数据

  昨晚做了一个梦,我学过的那些语言和技术都来找我了,争吵不休。C语言:老刘你肯定记得我,我是你的“初恋”语言,在大学里用指针把你得。我:当然,...

  往往,我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的,往往短而精悍,一阵见血。问:产品经理挺漂亮的,有点心动,但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋,还是...

  

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