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      • 課程大綱
      • 課程目標
      • 升級亮點
      • 課程優勢
      • 與其他機構對比
      • 第一階段
        Java語言基礎
        第二階段
        Linux系統&
        Hadoop生態體系
        第三階段
        分布式計算框架
        第四階段
        大數據實戰項目
        第五階段
        大數據分析
        1.1:
        Java編程語言基本概述

        - 1.1.1 計算機語言與編程概述

        - 1.1.2 介紹Java生態圈

        - 1.1.3 Java發展史

        - 1.1.4 JDK,JRE詳解

        - 1.1.5 Java體系詳解

        - 1.1.6 Java跨平臺性-JVM

        - 1.1.7 常用DOS命令

        - 1.1.8 JDK的安裝與測試

        - 1.1.9 第一個Java程序控制臺編譯運行

        - 1.1.10 Java的注釋和基本語法規則

        - 1.1.11 Java關鍵字

        - 1.1.12 Java標識符和語句分割

        - 1.1.13 Java的基礎數據類型

        - 1.1.14 變量,常量的聲明與使用

        - 1.1.15 變量,常量內存空間分配與原理

        - 1.1.16 表達式和Java運算符

        - 1.1.17 數據類型轉換之自動類型轉換和強制類型轉換

        - 1.1.18 變量的運算與棧空間存儲原理

        1.2:
        Java基礎語法

        - 1.2.1 分支循環語句

        - 1.2.2 if分支結構

        - 1.2.3 if-else分支結構

        - 1.2.4 if-elseif分支結構

        - 1.2.5 if-else分支嵌套結構

        - 1.2.6 switch-case分支結構

        - 1.2.7 switch-case的穿透特性

        - 1.2.8 Java8中switch-case分支新特性

        - 1.2.9 分支語句基礎項目—-猜數字

        - 1.2.10 while循環結構

        - 1.2.11 do-while循環結構

        - 1.2.12 for循環結構

        - 1.2.13 循環的嵌套

        - 1.2.14 循環語句基礎項目—-剪刀石頭布

        - 1.2.15 三個關鍵字:break,continue,return

        - 1.2.16 方法的聲明與使用

        - 1.2.17 方法的調用過程和內存圖解

        - 1.2.17 方法的重載Overload

        - 1.2.17 遞歸詳解和遞歸方法使用

        1.3:
        面向對象編程

        - 1.3.1 軟件的生命周期

        - 1.3.2 軟件的設計原則

        - 1.3.3 面向對象(Object Oriented)和面向過程(Procedure Oriented)思想

        - 1.3.4 面向對象三大特性:封裝性,繼承性,多態性

        - 1.3.5 類和對象的關系

        - 1.3.6 成員變量和局部變量的區別

        - 1.3.7 構造方法詳解

        - 1.3.8 對象和類在內存中存儲的方式

        - 1.3.9 類中的值傳遞和地址傳遞

        - 1.3.10 繼承中各個成員特點

        - 1.3.11 方法重寫的應用

        - 1.3.12 子類對象實例化過程

        - 1.3.13 訪問權限修飾符

        - 1.3.14 多態在實際開發中的應用

        1.4:
        面向對象高級編程

        - 1.4.1 包 (package) 的管理與作用

        - 1.4.2 JavaBean規范

        - 1.4.3 this關鍵字和super關鍵

        - 1.4.4 static關鍵字在開發中的應用

        - 1.4.5 Object類中equals方法和hashCode方法重寫和原理

        - 1.4.6 final關鍵字在開發中的應用

        - 1.4.7 里氏代轉原則

        - 1.4.8 instanceof 關鍵字應用

        - 1.4.9 抽象類(AbstractClass)在開發中的實際應用

        - 1.4.10 抽象(AbstractMethod)方法在開發中的實際應用

        - 1.4.11 接口(interface)開發中實際應用

        - 1.4.12 Java8中接口的新特性

        - 1.4.13 軟件的三層架構

        - 1.4.14 Template Pattern—模板設計模式

        - 1.4.15 Singleton Pattern—單例設計模式

        - 1.4.16 Factory Pattern—-工廠設計模式

        - 1.4.17 成員內部類

        - 1.4.18 靜態內部類

        - 1.4.19 局部內部類

        - 1.4.20 匿名內部類

        1.5:
        Java中的常用類庫

        - 1.5.1 包裝類(Wrapper Class)

        - 1.5.2 裝箱和拆箱

        - 1.5.3 享元原則

        - 1.5.4 String字符串類

        - 1.5.5 StringBuffer和StringBuilder字符串構建器類

        - 1.5.6 String和StringBuffer和StringBuilder性能測試

        - 1.5.7 String在內存中的存儲模型

        - 1.5.8 Math數學類

        - 1.5.9 NumberFormat和DecimalFormat數據格式化類

        - 1.5.10 System和Runtime系統類

        - 1.5.11 Random和ThreadLocalRandom隨機數類

        - 1.5.12 UUID類

        - 1.5.13 Date和Calendar日期類

        1.6:
        枚舉和異常類

        - 1.6.1 枚舉定義和使用

        - 1.6.2 通過枚舉的class文件查看底層實現

        - 1.6.3 枚舉中使用成員方法和靜態方法

        - 1.6.4 枚舉單例

        - 1.6.5 異常體系Throwable

        - 1.6.6 RuntimeException運行時異常

        - 1.6.7 Exception編譯時異常

        - 1.6.8 常量異常類

        - 1.6.9 try...catch處理異常的方式

        - 1.6.10 Java8中異常處理新語法

        - 1.6.11 throws和throw關鍵的使用

        - 1.6.12 finally語句塊的實際應用

        - 1.6.13 final,finally,finalize的區別

        - 1.6.14 自定義異常

        - 1.6.15 異常轉換和異常鏈

        1.7:
        Java數據結構和集合框架泛型

        - 1.7.1 數據結構舉例剖析

        - 1.7.2 數組的定義和使用方式

        - 1.7.3 數組的靜態賦值和動態賦值

        - 1.7.4 數組排序算法

        - 1.7.5 數組中元素查找算法

        - 1.7.6 數組的基本操作(CRUD)

        - 1.7.7 可變參數解析

        - 1.7.8 Arrays工具類使用

        - 1.7.9 Collection,List,Set接口集合

        - 1.7.10 List集合下的ArrayList和LinkedList集合

        - 1.7.11 ArrayList集合性能分析

        - 1.7.12 LinkedList集合性能分析

        - 1.7.13 通過源碼分析封裝自己的ArrayList

        - 1.7.14 通過源碼分析實現雙向鏈表

        - 1.7.15 介紹Hash算法

        - 1.7.16 通過源碼分析查看HashSet實現

        - 1.7.17 Set集合下HashSet和TreeSet集合

        - 1.7.18 Comparable接口和Comparator接口

        - 1.7.19 泛型基本使用

        - 1.7.20 泛型通配符和泛型限定

        - 1.7.21 Map集合下的HashMap和TreeMap

        - 1.7.22 通過源碼分析查看HashMap實現

        - 1.7.23 Collections集合工具類使用

        - 1.7.24 其他集合的使用和介紹

        1.8:
        Java中的IO流

        - 1.8.1 File類的常用操作

        - 1.8.2 遞歸遍歷文件夾

        - 1.8.3 文件過濾器

        - 1.8.4 IO流結構體系

        - 1.8.5 IO流原理分析

        - 1.8.6 IO流的分類

        - 1.8.7 IO流與文件操作

        - 1.8.8 流實現文件的讀取與拷貝

        - 1.8.9 文件的復制與性能對比

        - 1.8.10 裝飾者設計模式

        - 1.8.11 字符編碼和解碼

        - 1.8.12 Properties資源文件開發中的應用

        - 1.8.13 內存流和數據流

        - 1.8.14 對象流的使用—序列化和反序列化

        - 1.8.15 RandomAccessFile類

        1.9:
        Java中的多線程

        - 1.9.1 程序,進程,線程的關系詳解

        - 1.9.2 線程的原理

        - 1.9.3 線程的創建與啟動

        - 1.9.4 線程的Thread類和Runnable接口實現

        - 1.9.5 Thread類和Runnable的匿名內部類實現

        - 1.9.6 線程的運行狀態圖解

        - 1.9.7 線程睡眠(sleep)

        - 1.9.8 線程合并(join)

        - 1.9.9 線程設置守護線程

        - 1.9.10 線程中斷操作替代stop方法

        - 1.9.11 多線程并發訪問臨界資源安全問題

        - 1.9.12 synchronized同步鎖

        - 1.9.13 同步鎖和同步方法使用

        - 1.9.14 靜態鎖和靜態同步方法使用

        - 1.9.15 Java5提供的全新鎖對象Lock

        - 1.9.16 線程通信

        - 1.9.17 生產者和消費者設計模式

        - 1.9.18 Lock和Condition實現生產者和消費者

        - 1.9.19 單例模式雙重檢查加鎖

        - 1.9.20 線程的死鎖問題

        - 1.9.21 線程的生命周期

        1.10:
        Java中網絡編程和反射

        - 1.10.1 網絡通訊協議

        - 1.10.2 網絡七層協議

        - 1.10.3 網絡四層協議

        - 1.10.4 TCP/IP傳輸協議和互聯網協議

        - 1.10.5 UDP協議用戶數據包協議

        - 1.10.6 IP地址和端口號

        - 1.10.7 InetAddress IP地址類

        - 1.10.8 Socket和ServerSocket網絡編程

        - 1.10.9 UDP網絡傳輸協議

        - 1.10.10 JVM內存分析

        - 1.10.11 反射原理分析

        - 1.10.12 類的加載過程,加載,連接,初始化

        - 1.10.13 class獲取對象的三種方式

        - 1.10.14 Constructor構造方法

        - 1.10.15 Field屬性

        - 1.10.16 Method方法

        - 1.10.17 類的加載器ClassLoader

        - 1.10.18 Proxy 和 InvocationHandler 創建動態代理

        - 1.10.19 動態代理和AOP

        1.11:
        Java8新特性

        - 1.11.1 Lambda表達式

        - 1.11.2 Java可以函數式編

        - 1.11.3 Lambda表達式與函數式接口

        - 1.11.4 Lambda表達式引用全局和局部變量

        - 1.11.5 Lambda方法引用與構造器引用

        - 1.11.6 Lambda引用類方法

        - 1.11.7 Lambda引用特定對象的實例方法

        - 1.11.8 Lambda引用某類對象的實例方法

        - 1.11.9 Lambda引用構造方法

        - 1.11.10 Lambda表達式和匿名內部類的區別

        - 1.11.11 Lambds表達式應用

        - 1.11.12 強大的 Stream API

        - 1.11.13 Stream 操作的核心步驟

        - 1.11.14 惰性求值與內部迭代

        - 1.11.15 篩選與切片

        - 1.11.16 映射與排序

        - 1.11.17 查找與匹配

        - 1.11.18 歸約與收集

        - 1.11.19 Optional 容器類

        1.12:
        Java基礎加強

        - 1.12.1 Tomcat介紹與搭建

        - 1.12.2 軟件B/S和C/S

        - 1.12.3 JavaWeb核心技術

        - 1.12.4 Http協議Get和Post

        - 1.12.5 NIO和NIO.2

        - 1.12.6 Channels:通道 Buffer:緩沖區 Selectors:選擇器

        - 1.12.7 Path、Paths和Files

        - 1.12.8 Lombok工具

        - 1.12.9 內省機制(Introspector)

        - 1.12.10 JavaBean和Map相互轉換

        - 1.12.11 apache的beanutils和lang組件

        - 1.12.12 初始注解

        - 1.12.13 JDK中的四大元注解

        - 1.12.14 注解的定義和使用

        - 1.12.15 JDK內置的四大注解

        - 1.12.16 模擬Junit4功能

        - 1.12.17 軟件測試概述

        - 1.12.18 搭建junit3的測試環境

        - 1.12.19 搭建junit4的測試環境

        - 1.12.20 單元測試的斷言操作

        - 1.12.21 XML文件概述

        - 1.12.22 XML約束

        - 1.12.23 XML文檔結構分析

        - 1.12.24 DOM操作

        - 1.12.25 MapReduce底層算法分析

        1.13:
        MySQL數據庫

        - 1.13.1 數據庫概述

        - 1.13.2 鍵值存儲數據庫詳解

        - 1.13.3 列式儲數數據庫詳解

        - 1.13.4 文檔型數據庫詳解

        - 1.13.5 圖形數據庫詳解

        - 1.13.6 MySQL的安裝和使用

        - 1.13.7 圖解MySQL程序結構

        - 1.13.8 MySQL服務器的配置

        - 1.13.9 MySQL客戶端使用

        - 1.13.10 SQL語言包含6個部分

        - 1.13.11 數據查詢語言(DQL)

        - 1.13.12 數據操作語言(DML)

        - 1.13.13 事務處理語言(TPL)

        - 1.13.14 數據控制語言(DCL)

        - 1.13.15 數據定義語言(DDL)

        - 1.13.16 指針控制語言(CCL)

        - 1.13.17 數據處理

        - 1.13.18 范圍查詢,模糊查詢,結果排序

        - 1.13.19 分頁查詢

        - 1.13.20 統計函數

        - 1.13.21 多表查詢

        - 1.13.22 數據的完整性詳解

        - 1.13.23 數據備份和恢復

        - 1.13.24 MySQL自身的數據庫維護

        1.14:
        JDBC

        - 1.14.1 JDBC概述:

        - 1.14.2 JDBC獲取數據庫的連接

        - 1.14.3 JDBC相關APIDDL操作DML操作DQL操作

        - 1.14.4 軟件工程編寫DAO思想

        - 1.14.5 JDBC重構設計:

        - 1.14.6 SQL預編譯語句對象

        - 1.14.7 SQL預編譯語句對象和靜態語句對象對比

        - 1.14.8 JDBC事物管理操作

        - 1.14.9 JDBC批處理操作

        - 1.14.10 JDBC大數據類型操作

        - 1.14.11 JDBC獲取自動生成的主鍵

        - 1.14.12 JDBC連接池

        - 1.14.13 C3P0和DBCP

        - 1.14.14 阿里巴巴的項目—Druid.

        - 1.14.15 JDBC連接池的操作和配置

        - 1.14.16 JDBC通用結果集處理器

        - 1.14.17 利用DBUtils編寫通用 DA

        2.1:
        Linux入門

        - 2.1.1Linux概述

        - 2.1.2Linux特點

        - 2.1.3Linux和Windows的區別

        - 2.1.4VMWare虛擬機介紹與安裝

        - 2.1.5安裝Linux系統CentOS

        - 2.1.6安裝VMTools工具

        - 2.1.7網絡基礎及局域網配置

        - 2.1.8IVT虛擬化支持

        - 2.1.9Linux系統目錄結構

        - 2.1.10常用快捷鍵

        - 2.1.11Tab鍵的使用

        - 2.1.12查看Linux系統命令

        2.2:
        常用基本命令

        - 2.2.1基本日常操作命令

        - 2.2.2設置系統時區、時間

        - 2.2.3目錄操作命令

        - 2.2.4文件操作命令

        - 2.2.5vi文本編輯器

        - 2.2.6查看文件內容

        - 2.2.7打包壓縮命令

        - 2.2.8文件查找命令

        - 2.2.9grep命令

        - 2.2.10文件權限操作命令

        - 2.2.11用戶管理命令

        - 2.2.12用戶組管理命令

        - 2.2.13為用戶配置sudo權限

        - 2.2.14服務管理命令

        - 2.2.15進程管理命令

        - 2.2.16磁盤操作命

        2.3:
        系統管理

        - 2.3.1查看和配置網絡Ip

        - 2.3.2配置主機名

        - 2.3.3關閉、禁用防火墻

        - 2.3.4Linux不進入系統修改root密碼

        - 2.3.5ssh遠程連接linux服務器

        - 2.3.6SecureCRT基礎屬性配置

        - 2.3.7SecureCRT中文亂碼解決

        - 2.3.8Linux系統中軟件安裝方式介紹

        - 2.3.9二進制安裝JDK、TOMCAT

        - 2.3.10yum源安裝方式介紹

        - 2.3.11yum的常用命令

        - 2.3.12為什么要制作本地yum源

        - 2.3.13制作基于本地文件的yum源

        - 2.3.14制作基于web服務器的yum源

        - 2.3.15RPM安裝介紹

        - 2.3.16RPM安裝MySql

        - 2.3.17源碼安裝Redis

        2.4:
        Linux操作增強

        - 防火墻基本配置

        - 防火墻必備技能

        - 防火墻擴展知識

        - ipTables的使用

        - 高級文本處理-cut命令

        - cut的缺陷與不足

        - 高級文本處理-sed命令

        - sed命令示例

        - 高級文本處理-awk命令

        - awk編程

        - crontab定時任務配置

        2.5:
        Linux shell編程

        - 2.5.1Shell概述

        - 2.5.2shell腳本的運行環境和執行方式

        - 2.5.3shell系統變量和環境變量

        - 2.5.4shell用戶自定義變量定義

        - 2.5.5export的提升變量作用域

        - 2.5.6shell運算符

        - 2.5.7流程控制語句

        - 2.5.8if...else語句

        - 2.5.9常用判斷條件

        - 2.5.10read命令補充

        - 2.5.11常用判斷運算符

        - 2.5.12while循環語句

        - 2.5.13case語句

        - 2.5.14for循環語句

        - 2.5.15shell自定義函數

        - 2.5.16函數返回值

        - 2.5.17跨腳本調用函數

        - 2.5.18shell編程綜合練習

        - 2.5.19自動化軟件部署需求與腳本實現

        2.6:
        Hadoop生態

        - 2.6.1什么是Hadoop

        - 2.6.2Hadoop產生的背景

        - 2.6.3Hadoop在大數據、云計算中的位置和關系

        - 2.6.4國內外Hadoop應用案例介紹

        - 2.6.5國內外Hadoop就業情況分析

        - 2.6.6Hadoop三大發行版本

        - 2.6.7Hadoop的技術優勢

        - 2.6.8Hadoop生態圈及各部件組成介紹

        2.7:
        分布式系統概述

        - 2.7.1分布式軟件系統介紹

        - 2.7.2分布式軟件系統案例

        - 2.7.3分布式應用系統模擬開發

        2.8:
        離線分析系統介紹

        - 2.8.1離線分析系統需求分析

        - 2.8.2離線分析系統案例需求描述

        - 2.8.3離線分析系統案例數據來源

        - 2.8.4離線分析系統數據處理流程

        - 2.8.5離線分析系統流程圖解析

        - 2.8.6離線分析系統項目技術架構圖

        - 2.8.7離線分析系統項目相關截圖

        - 2.8.8離線分析系統項目最終效果展示

        2.9:
        Hadoop入門

        - 2.9.1配置虛擬機網絡環境

        - 2.9.2修改主機名

        - 2.9.3修改主機為靜態Ip

        - 2.9.4關閉防火墻并禁用開機自啟

        - 2.9.5規劃安裝目錄

        - 2.9.6解壓安裝JDK并配置環境變量

        - 2.9.7安裝單機版Hadoop

        - 2.9.8配置Hadoop運行環境hadoop-env.sh

        - 2.9.9測試Hadoop環境

        - 2.9.10單機運行官方案例WordCount

        - 2.9.11單機運行官方案例pi

        - 2.9.12單機運行官方案例sudoku(九宮格)

        - 2.9.13單機運行官方案例grep

        - 2.9.14單機運行官方案例secondarysort(二次排序)

        2.10:
        Hadoop偽分布式

        - 2.10.1Hadoop偽分布式模式說明

        - 2.10.2核心配置文件core-site.xml配置及說明

        - 2.10.3HDFS配置文件hdfs-site.xml配置及說明

        - 2.10.4單進程啟動HDFS及Shell命令測試

        - 2.10.5查看HDFS的web監控頁面

        - 2.10.6測試運行MapReduce示例

        - 2.10.7YARN配置文件yarn-site.xml配置及說明

        - 2.10.8單進程啟動Yarn集群

        - 2.10.9測試運行MapReduce示例

        - 2.10.10MAPRED配置文件mapred-site.xml配置及說明

        - 2.10.11測試運行MapReduce示例

        - 2.10.12查看YARN的web監控頁面

        - 2.10.13觀察運行MapReduce時的區別

        - 2.10.14歷史服務配置并啟動查看

        2.11:
        Hadoop全分布式

        - 2.11.1Hadoop全分布式模式介紹

        - 2.11.2集群規劃,主從節點的劃分

        - 2.11.3環境準備

        - 2.11.4jdk安裝

        - 2.11.5配置主從節點間的ssh免密

        - 2.11.6集群各節點配置靜態Ip

        - 2.11.7集群各節點的映射關系配置hosts

        - 2.11.8關閉防火墻并禁用開機自啟

        - 2.11.9集群間時間同步

        - 2.11.10配置Hadoop集群

        -2.11.11批量啟動、停止Hadoop集群

        2.12:
        HDFS基礎

        - 2.12.1HDFS設計思想

        - 2.12.2HDFS基本概念

        - 2.12.3HDFS的特性

        - 2.12.4HDFS文件塊大小設置

        - 2.12.5HDFS文件副本數設置

        - 2.12.6HDFS的Shell基本操作

        - 2.12.7HDFS的客戶端使用

        - 2.12.8HDFS客戶端命令詳解

        - 2.12.9HDFS常用命令參數介紹

        2.13:
        HDFS的應用開發

        - 2.13.1Maven安裝與配置

        - 2.13.2搭建開發環境

        - 2.13.3獲取API中的客戶端對象

        - 2.13.4DistributedFileSystem實例對象

        - 2.13.5HDFS文件上傳

        - 2.13.6HDFS文件上傳中的用戶模型

        - 2.13.7配置文件的優先級

        - 2.13.8HDFS的文件下載

        - 2.13.9配置Hadoop的本地環境

        - 2.13.10文件下載中使用Java原生API操作本地系統

        - 2.13.11HDFS的增刪改查

        2.14:
        HDFS的IO流操作

        - 2.14.1IO流操作HDFS文件上傳

        - 2.14.2IO流操作HDFS文件下載

        - 2.14.3IO流操作HDFS文件合并上傳

        - 2.14.4IO流操作隨機讀取HDFS文件

        - 2.14.5IO流操作按塊讀取HDFS文件

        - 2.14.6HDFS的寫數據流程

        - 2.14.7剖析文件寫入

        - 2.14.8網絡拓撲

        - 2.14.9機架感知

        - 2.14.10HDFS的讀數據流程

        2.15:
        NameNode工作機制

        - 2.15.1NameNode的職責

        - 2.15.2鏡像文件和編輯日志文件

        - 2.15.3滾動編輯日志

        - 2.15.4Namenode版本號

        - 2.15.5NameNode元數據手動查看

        - 2.15.6Secondary NameNode的職責

        - 2.15.7元數據的日志合并

        - 2.15.8集群安全模式解決

        - 2.15.9Namenode多目錄配置

        - 2.15.10一致性模型

        2.16:
        DataNode工作機制

        - 2.16.1DataNode的職責

        - 2.16.2DataNode的目錄結構

        - 2.16.3數據完整性

        - 2.16.4掉線時限參數詳解

        - 2.16.5新增數據節點

        - 2.16.6下線數據節點

        - 2.16.7Datanode多目錄配置

        - 2.16.8觀察驗證DATANODE的功能

        2.17:
        Zookeeper入門

        - 2.17.1大型網站分布式演進

        - 2.17.2分布式系統中協調服務的必要性

        - 2.17.3Zookeeper的概念、特點

        - 2.17.4Zookeeper的應用場景

        - 2.17.5Zookeeper的數據結構

        - 2.17.6Zookeeper集群部署

        - 2.17.7Zookeeper工作機制

        - 2.17.8Zookeeper的選舉機制

        - 2.17.9Zookeeper的節點類型

        - 2.17.10stat詳解

        - 2.17.11Zookeeper的監聽器原理

        2.18:
        Zookeeper詳解

        - 2.18.1Zookeeper命令行操作

        - 2.18.2客戶端連接

        - 2.18.3列舉znode路徑

        - 2.18.4獲取znode數據

        - 2.18.5監聽znode事件

        - 2.18.6Zookeeper客戶端API

        - 2.18.7創建Zookeeper連接客戶端

        - 2.18.8增刪改查znode節點

        - 2.18.9監聽znode節點

        - 2.18.10判斷znode是否存在

        - 2.18.11案例一:服務器上下線動態感知

        - 2.18.12案例二:分布式共享鎖

        - 2.18.13案例三:分布式通知和協調服務

        2.19:
        HA框架原理

        - 2.19.1HA的運作機制

        - 2.19.2集群間數據拷貝

        - 2.19.3Hadoop數據存檔

        - 2.19.4Hadoop快照管理

        - 2.19.5Hadoop回收機制

        - 2.19.6HDFS的HA工作機制

        - 2.19.7HDFS的HA工作要點

        - 2.19.8HDFS-HA自動故障轉移設置

        2.20:
        Hadoop-HA集群配置

        2.20.1環境準備

        2.20.2集群規劃

        2.20.3配置HDFS-HA集群

        2.20.3配置HDFS-HA集群

        2.20.4軟件分發

        2.20.5啟動HDFS-HA集群步驟

        2.20.6測試HDFS-HA的自動故障轉移

        2.20.7YARN-HA配置

        2.20.8YARN-HA啟動集群

        2.20.9HA的管理命令測試

        2.20.10HDFS Federation架構設計

        2.20.11HDFS Federation配置詳解

        2.21:
        MapReduce框架原理

        - 2.21.1MapReduce的核心思想

        - 2.21.2分布式計算框架的核心問題

        - 2.21.3分布式計算框架的設計思路

        - 2.21.4MapReduce的編程規范

        - 2.21.5MapReduce程序運行流程

        - 2.21.6MapReduce工作流程

        - 2.21.7MapReduce的Job提交流程

        - 2.21.8常用數據序列化類型

        - 2.21.9自定義bean對象實現序列化

        - 2.21.10切片機制

        - 2.21.11小文件合并

        - 2.21.12自定義InputFormat

        2.22:
        Shuffle機制

        - 2.22.1MapReduce的3大核心問題

        - 2.22.2MapTask工作機制

        - 2.22.3文件切片處理細節

        - 2.22.4Shuffle機制

        - 2.22.5Partition分區

        - 2.22.6key.compareTo實現排序

        - 2.22.7Combiner局部合并組件

        - 2.22.8Reduce階段讀取數據

        - 2.22.9ReduceTask調用redcue方法的邏輯

        - 2.22.10GroupingComparator分組機制

        - 2.22.11數據傾斜&分布式緩存機制

        - 2.22.12自定義OutputFormat

        2.23:
        Mapreduce案例一

        - 2.23.1統計一批文件中單詞出現的次數

        - 2.23.2統計每月的最高溫度

        - 2.23.3求學生的平均成績

        - 2.23.4求學科的平均成績

        - 2.23.5求學生總平均分中每個分數段的人數及比例

        - 2.23.6求任意一門學科成績不及格的學生

        - 2.23.7統計學生成材率

        - 2.23.8按照文件名求各學科的平均成績

        - 2.23.9多文件輸出案例

        - 2.23.10自定義Partition分區輸出多文件

        - 2.23.11計數器應用

        - 2.23.12數據壓縮配置及應用

        2.24:
        Mapreduce案例二

        - 2.24.1對流量日志中的用戶統計總上、下行流量,總流量

        - 2.24.2統計流量并按照總流量大小倒序排序

        - 2.24.3按省份統計用戶流量并輸出到不同的省份文件中

        - 2.24.4社交好友數據挖掘 -- 求出用戶間的共同好友

        - 2.24.5簡單排序

        - 2.24.6內存二次排序

        - 2.24.7內存TopN

        - 2.24.8使用自定義數據類型的二次排序

        - 2.24.9TopN-自定義GroupingComparator

        - 2.24.10reduce端的join示例

        - 2.24.11map端的join示例

        - 2.24.12倒排索引

        2.25:
        Hive入門

        - 2.25.1為什么有Hive

        - 2.25.2Hive是什么

        - 2.25.3Hive的特點

        - 2.25.4Hive架構簡述

        - 2.25.5Hive和MySql的比較

        - 2.25.6Hive和Hadoop的關系

        - 2.25.71Hive的安裝部署

        - 2.25.8創建Hive表

        - 2.25.9上傳數據到Hive的表目錄下

        - 2.25.10安裝MySql數據庫

        - 2.25.11配置Hive的遠程模式

        2.26:
        Hive DDL數據定義

        - 2.26.1創建數據庫

        - 2.26.2修改數據庫

        - 2.26.3查詢數據庫

        - 2.26.4顯示數據表

        - 2.26.5查看數據庫定義

        - 2.26.6刪除數據庫

        - 2.26.7創建管理表

        - 2.26.8創建外部表

        - 2.26.9表類型詳解

        - 2.26.10數據倉庫概念

        - 2.26.11Like復制表

        - 2.26.12修改表名稱

        - 2.26.13增加修改替換表的字段信息

        - 2.26.14刪除表

        2.27:
        Hive分區表

        - 2.27.1分區表

        - 2.27.2為什么分區

        - 2.27.3怎么分區

        - 2.27.4Hive分區和MySql分區的區別

        - 2.27.5分區的技術

        - 2.27.6分區的意義

        - 2.27.7創建分區表

        - 2.27.8導入數據的方式

        - 2.27.9多字段分區案例

        - 2.27.10顯示分區

        - 2.27.11修改分區

        - 2.27.12刪除分區

        - 2.27.13分區類型詳解

        - 2.27.14動態分區屬性設置及示例

        - 2.27.15混合分區示例

        - 2.27.16分區表注意事項

        2.28:
        Hive分桶表

        - 2.28.1為什么有分桶

        - 2.28.2分桶的技術

        - 2.28.3分桶關鍵字

        - 2.28.4分桶的意義

        - 2.28.5分桶表的使用示例

        - 2.28.6分桶查詢語句測試

        - 2.28.7設置分桶屬性

        - 2.28.8分桶并排序

        - 2.28.9分桶表查詢案例

        - 2.28.10分區分桶聯合案例

        - 2.28.11分桶表總結與注意事項

        2.29:
        Hive查詢

        - 2.29.1基本查詢Select...From

        - 2.29.2全表查詢和指定字段查詢

        - 2.29.3表別名、列別名

        - 2.29.4算數運算符

        - 2.29.5比較運算符

        - 2.29.6邏輯運算符

        - 2.29.7Where語句

        - 2.29.8LIKE和RLIKE

        - 2.29.9Group By語句

        - 2.29.10Having語句

        - 2.29.11Limit語句

        2.30:
        Hive的高級查詢Join與排序

        - 2.30.1Join的語法與特點

        - 2.30.2等值Join

        - 2.30.3內連接

        - 2.30.4左外連接

        - 2.30.5右外連接

        - 2.30.6全外連接

        - 2.30.7左半連接

        - 2.30.8多表Join

        - 2.30.9笛卡爾積

        - 2.30.10全局排序

        - 2.30.11多列排序

        - 2.30.12Map端內部排序

        - 2.30.12Cluster By分桶查詢

        - 2.30.13分區排序Distribute by

        2.31:
        Hive的函數

        - 2.31.1系統內置函數介紹

        - 2.31.2排名函數(窗口函數)詳解

        - 2.31.3自定義函數概念

        - 2.31.4自定義UDF第一個案例

        - 2.31.5UDF使用方式介紹

        - 2.31.6自定義UDAF案例

        - 2.31.7自定義UDTF案例

        - 2.31.8Hive源碼編譯方式使用UDF

        - 2.31.9生日轉換成歲數

        - 2.31.10根據Key查找Value值

        - 2.31.11正則表達式解析日志

        - 2.31.12Json數據解析UDF開發

        - 2.31.13transform實現UDF功能

        - 2.31.14函數實戰:級聯求和

        2.32:
        Hive DML數據管理

        - 2.32.1數據導入

        - 2.32.2Load裝載數據

        - 2.32.3Insert Into插入數據

        - 2.32.4Hadoop命令上傳數據到Hive表目錄

        - 2.32.5創建表時通過Location指定數據存放目錄

        - 2.32.6克隆表并帶數據

        - 2.32.7多表導入數據

        - 2.32.8Create As復制并加載數據

        - 2.32.9Import數據到指定表

        - 2.32.10數據導出

        - 2.32.11Insert導出

        - 2.32.12Hadoop命令導出到本地

        - 2.32.13Hive Shell命令導出

        - 2.32.14Export導出到HDFS上

        - 2.32.15清空表中數據(Truncate)

        2.33:
        Hive文件存儲

        - 2.33.1文件讀取/解析的方式指定ROW FORMAT

        - 2.33.2序列化與反序列化

        - 2.33.3列式存儲與行式存儲

        - 2.33.4Hive的數據文件存儲格式

        - 2.33.5默認存儲TextFile格式

        - 2.33.6Orc格式

        - 2.33.7Parquet格式

        - 2.33.8主流文件存儲格式對比

        - 2.33.9自定義數據壓縮存儲格式

        2.34:
        Hive企業級調優

        - 2.34.1本地模式設置

        - 2.34.2索引

        - 2.34.3視圖

        - 2.34.4Hive的日志

        - 2.34.5Hive的壓縮

        - 2.34.6Hive的運行方式

        - 2.34.7Hive表的優化

        - 2.34.8Map端Join設置

        - 2.34.9Reduce端Join

        - 2.34.10Group By

        - 2.34.11Count(Distinct)去重統計

        - 2.34.12笛卡爾積

        - 2.34.13行列過濾

        2.35:
        Hive企業級調優二

        - 2.35.1分區優化

        - 2.35.2分桶優化

        - 2.35.3動態分區優化

        - 2.35.4數據傾斜

        - 2.35.5設置Map Task個數

        - 2.35.6小文件合并

        - 2.35.7復雜文件處理優化

        - 2.35.8設置Reduce Task個數

        - 2.35.9并行執行

        - 2.35.10嚴格模式設置

        - 2.35.11JVM重用

        - 2.35.12數據壓縮設置

        - 2.35.13Explain執行計劃

        2.36:
        Hive企業級項目實戰

        - 2.36.1微博表設計

        - 2.36.2用戶表設計

        - 2.36.3項目技術選型

        - 2.36.4數據清洗

        - 2.36.5ETL過程

        - 2.36.6統計微博關注數Top10

        - 2.36.7統計微博類別熱度Top1

        - 2.36.8統計微博流量Top10

        - 2.36.9統計微博關注數最高的Top20用

        - 2.36.10統計發布微博最多的用戶Top10

        - 2.36.11JVM調優解決方案

        - 2.36.12項目總結

        2.37:
        Flume詳解

        - 2.37.1Flume架構

        - 2.37.2Flume組件-Source

        - 2.37.3Flume組件-Channel

        - 2.37.4Flume組件-Sink

        - 2.37.5Flume組件-Agent

        - 2.37.6Flume數據傳輸規范-Event

        - 2.37.7案例一:采集網絡數據源

        - 2.37.8案例二:實時采集本地文件到HDFS

        - 2.37.9案例三:實時采集目錄文件到HDFS

        - 2.37.10案例四:多級串聯日志采集

        - 2.37.11案例五:攔截器的測試使用

        - 2.37.12案例六:選擇器的測試使用

        - 2.37.13案例七:實戰項目-日志采集和匯總

        - 2.37.14案例八:Flume的高可用和負載均衡

        2.38:
        Sqoop詳解

        - 2.38.1Sqoop工作原理

        - 2.38.2Sqoop配置安裝

        - 2.38.3Sqoop導入數據

        - 2.38.4Sqoop從RDBMS導入數據到HDFS

        - 2.38.5Sqoop從RDBMS導入數據到Hive

        - 2.38.6Sqoop導出數據

        - 2.38.7Sqoop從HDFS導出數據到RDBMS

        - 2.38.8Sqoop從Hive導出數據到RDBMS

        - 2.38.9Sqoop作業

        - 2.38.10Sqoop命令詳解

        - 2.38.11Sqoop案例實戰

        2.39:
        Hbase概念

        - 2.39.1Hbase來源

        - 2.39.2Hbase的架構

        - 2.39.3Hbase的元數據

        - 2.39.4Hbase的Hmaster功能

        - 2.39.5Hbase RegionServer的功能

        - 2.39.6Hbase的寫流程

        - 2.39.7Hbase的讀流程

        - 2.39.8Hbase的存儲機制

        - 2.39.9Hbase的尋址機制

        - 2.39.10二級索引

        - 2.39.11rowkey的設計原則

        - 2.39.12列簇設計

        - 2.39.13版本控制

        2.40:
        Hbase的操作

        - 2.40.1Hbase的Standalone

        - 2.40.2Hbase集群搭建

        - 2.40.3Hbase的namespace

        - 2.40.4Hbase表創建

        - 2.40.5Hbase查詢

        - 2.40.6Hbase權限設置

        - 2.40.7DDl和DML的操作

        - 2.40.8Hbase的Java api

        - 2.40.9Hbase的過濾器

        - 2.40.10region的預分區

        - 2.40.11Hbase的TTL

        - 2.40.12表重命名

        - 2.40.13regionserver的分組

        2.41:
        Hbase整合

        - 2.41.1Mapreduce和hbase的整合

        - 2.41.2hbase和spark整合概念

        - 2.41.3Hbase與Hive的區別

        - 2.41.4Hbase與Hive的整合

        - 2.41.5Hbase與sqoop整合

        - 2.41.6常用shell操作

        - 2.41.7數據的備份與恢復

        - 2.41.8節點的管理

        - 2.41.9數據回滾

        2.42:
        Hbase的實戰和優化

        - 2.42.1電信系統業務需求分析

        - 2.42.2電信系統架構設計

        - 2.42.3模型構建

        - 2.42.4用戶表設計

        - 2.42.5通信明細

        - 2.42.6用戶月消費

        - 2.42.7環比消費趨勢分析

        - 2.42.8Hadoop的通用性優化

        - 2.42.9協處理器

        - 2.42.10Linux優化

        - 2.42.11塊緩存優化

        - 2.42.12批量讀寫優化

        3.1:
        scala

        - 3.1.1安裝idea配置環境變量

        - 3.1.2Maven本地庫配置

        - 3.1.3JDK環境變量配置

        - 3.1.4idea版本配置

        - 3.1.5scala編譯器的使用

        - 3.1.6計算表達式

        - 3.1.7內置變量

        - 3.1.8聲明變量

        - 3.1.9聲明val與var

        - 3.1.10聲明多個變量

        - 3.1.11指定變量類型

        - 3.1.12數據類型和操作符

        - 3.1.13八大數據類型

        - 3.1.14基本操作符

        - 3.1.15函數調用與apply函數

        - 3.1.16函數調用

        - 3.1.17Apply函數

        - 3.1.18if表達式

        - 3.1.19if表達式的定義

        - 3.1.20if表達式的類型推斷

        - 3.1.21語句終結符、塊表達式

        - 3.1.22塊表達式的定義

        - 3.1.23語句終結符

        - 3.1.24輸入和輸出

        - 3.1.25print和println(輸出)

        - 3.1.26printf(輸出)

        - 3.1.27readLine(輸入)

        - 3.1.28循環

        - 3.1.29while do循環

        - 3.1.30for循環

        - 3.1.31跳出循環

        - 3.1.32高級for循環

        - 3.1.33多重for循環

        - 3.1.34for循環推導式

        - 3.1.35定義函數

        - 3.1.36遞歸函數與返回類型

        - 3.1.37匿名函數與非匿名函數

        - 3.1.38參數

        - 3.1.39默認參數

        - 3.1.40帶名參數

        - 3.1.41lazy關鍵字

        - 3.1.42lazy的基本操作

        - 3.1.43數組:

        - 3.1.44定長數組

        - 3.1.45變長數組

        - 3.1.46遍歷數組

        - 3.1.47數組的常見操作

        - 3.1.48數組轉換

        - 3.1.49Map映射

        - 3.1.50Map的基本操作

        - 3.1.51Map的轉換

        - 3.1.52Map的遍歷

        - 3.1.53拉鏈操作(zip)

        - 3.1.54集合的拉鏈操作

        - 3.1.55Tuple(元組)

        - 3.1.56Tuple的基本操作

        - 3.1.57Tuple的拉鏈操作

        - 3.1.58面向對象編程之類

        - 3.1.59定義一個簡單的類

        - 3.1.60field的getter與setter詳解

        - 3.1.61constructor詳解

        - 3.1.62內部類介紹

        - 3.1.63半生類

        - 3.1.64面向對象編程之對象

        - 3.1.65創建半生對象

        - 3.1.66Apply方法詳解

        - 3.1.67Main方法與APP方法

        - 3.1.68用Object實現Java中的枚舉

        - 3.1.69面向對象編程之繼承

        - 3.1.70繼承

        - 3.1.71Override與super的應用

        - 3.1.72isInstanceOf和asInstanceOf

        - 3.1.73getClass和classOf

        - 3.1.74抽象類與抽象變量

        - 3.1.75面向對象編程之Trait(特質)

        - 3.1.76trait基礎知識

        - 3.1.77將trait作為接口使用

        - 3.1.78在trait中定義具體方法

        - 3.1.79在trait中定義具體字段

        - 3.1.80在trait中定義抽象字段

        - 3.1.81trait高級知識

        - 3.1.82為實例對象混入trait

        - 3.1.83trait調用鏈

        - 3.1.84在trait中覆蓋抽象方法

        - 3.1.85混合使用trait的具體方法和抽象方法

        - 3.1.86trait的構造機制

        - 3.1.87trait字段的初始化

        - 3.1.88讓trait繼承類

        - 3.1.89函數式編程

        - 3.1.90將函數賦值給變量

        - 3.1.91匿名函數

        - 3.1.92高階函數

        - 3.1.93高階函數的類型推斷

        - 3.1.94Scala的常用高階函數

        - 3.1.95閉包

        - 3.1.96Currying函數

        - 3.1.97樣例類

        - 3.1.98偏函數

        - 3.1.99函數式編程之集合操作

        - 3.1.100Scala的集合體系結構

        - 3.1.101List

        - 3.1.102LinkedList

        - 3.1.103Set

        - 3.1.104集合的函數式編程

        - 3.1.105模式匹配

        - 3.1.106模式匹配的基礎語法

        - 3.1.107對類型進行模式匹配

        - 3.1.108對Array和List的元素進行模式匹配

        - 3.1.109case class與模式匹配

        - 3.1.110Option與模式匹配

        - 3.1.111類型參數

        - 3.1.112泛型類

        - 3.1.113泛型函數

        - 3.1.114上邊界Bounds

        - 3.1.115下邊界Bounds

        - 3.1.116View Bounds

        - 3.1.117Context Bounds

        - 3.1.118Manifest Context Bounds

        - 3.1.119協變和逆變

        - 3.1.120隱式轉換與隱式參數

        - 3.1.121隱式轉換

        - 3.1.122使用隱式轉換加強現有類型

        - 3.1.123隱式轉換函數的作用域與導入

        - 3.1.124隱式轉換的發生時機

        - 3.1.125隱式參數

        - 3.1.126Actor

        - 3.1.127Actor的創建、啟動和消息收發

        - 3.1.128收發case class類型的消息

        - 3.1.129Actor之間互相收發消息

        - 3.1.130同步消息和Future

        - 3.1.131Akka

        - 3.1.132實現Master端通信

        - 3.1.133實現Worker端通信

        - 3.1.134自定義RPC

        - 3.1.135自定義模擬Master

        - 3.1.136自定義模擬Worker

        - 3.1.137模擬Master與Worker通信

        - 3.1.138線程池

        - 3.1.139創建線程池

        - 3.1.140線程池的基本操作

        - 3.1.141并行與并發思想理念

        3.2:
        Spark Core

        - 3.2.1大數據架構體系

        - 3.2.2架構詳解

        - 3.2.3Spark集群介紹

        - 3.2.4Spark集群配置

        - 3.2.5Spark集群安裝

        - 3.2.6Spark集群啟動

        - 3.2.7Spark高可用配置

        - 3.2.8WebUI查看

        - 3.2.9Spark Shell單機啟動

        - 3.2.10Spark Shell集群啟動

        - 3.2.11Spark基本工作原理

        - 3.2.12分布式詳解

        - 3.2.13內存模型詳解

        - 3.2.14堆內內存、堆外內存

        - 3.2.15迭代式計算詳解

        - 3.2.16Spark實現經典案例(WordCount詳解)

        - 3.2.17Java實現WordCount

        - 3.2.18Scala實現WordCount

        - 3.2.19底層原理梳理

        - 3.2.20算子之間的轉換調用

        - 3.2.21RDD的概念詳解

        - 3.2.22RDD的兩種類型

        - 3.2.23創建RDD(集合、本地文件、HDFS文件)

        - 3.2.24RDD的血緣關系

        - 3.2.25鍵值對RDD的轉化操作

        - 3.2.26鍵值對RDD的行動操作

        - 3.2.27鍵值對RDD的數據分區

        - 3.2.28常用算子

        - 3.2.29常用算子的基本操作

        - 3.2.30廣播變量的概念

        - 3.2.31廣播變量的使用

        - 3.2.32RDD緩存級別

        - 3.2.33持久化RDD

        - 3.2.34案例練習:基站停留時間TopN需求

        - 3.2.35案例練習:基站停留時間TopN實現

        - 3.2.36案例練習:學科模塊訪問量需求

        - 3.2.37案例練習:學科模塊訪問量實現

        - 3.2.38案例練習:cache緩存的使用

        - 3.2.39案例練習:自定義分區器

        - 3.2.40Spark工作原理內部剖析

        - 3.2.41寬依賴與窄依賴深度剖析

        - 3.2.42基于Yarn的兩種提交模式深度剖析

        - 3.2.43DAGScheduler原理剖析與源碼分析

        - 3.2.44TaskScheduler原理剖析與源碼分析

        - 3.2.45Task原理剖析與源碼分析

        - 3.2.46最佳位置算法剖析

        - 3.2.47Shuffle原理剖析與源碼分析

        - 3.2.48shuffle操作過程中進行數據排序

        - 3.2.49會觸發shuffle操作的算子

        - 3.2.50shuffle操作對性能消耗的原理詳解

        - 3.2.51shuffle操作所有相關參數詳解以及性能調優

        - 3.2.52算子原理剖析

        - 3.2.53Checkpoint原理剖析

        - 3.2.54union算子內部實現原理剖析

        - 3.2.55groupByKey算子內部實現原理剖析

        - 3.2.56reduceByKey算子內部實現原理剖析

        - 3.2.57distinct算子內部實現原理剖析

        - 3.2.58cogroup算子內部實現原理剖析

        - 3.2.59intersection算子內部實現原理剖析

        - 3.2.60join算子內部實現原理剖析

        - 3.2.61sortByKey算子內部實現原理剖析

        - 3.2.62coalesce算子內部實現原理剖析

        - 3.2.63repartition算子內部實現原理剖析

        - 3.2.64Accumulator(累加器)

        - 3.2.65其他算子等

        - 3.2.66集群提交模式

        - 3.2.67standalone模式原理講解

        - 3.2.68yarn-client模式原理講解

        - 3.2.69yarn-cluster模式原理講解

        - 3.2.70Spark算子的閉包原理詳解

        - 3.2.71Spark 新特性

        - 3.2.72易用性:標準化SQL支持以及更合理的API

        - 3.2.73高性能:讓Spark作為編譯器來運行

        - 3.2.74智能化:Structured Streaming介紹

        - 3.2.75Spark x與x對比以及分析

        - 3.2.76Spark核心進階

        - 3.2.77Spark集群架構概覽

        - 3.2.78Spark集群架構的幾點特別說明

        - 3.2.79Spark的核心術語講解

        - 3.2.80Spark Standalone集群架構

        - 3.2.81單獨啟動master和worker腳本詳解

        - 3.2.82worker節點配置以及spark-evnsh參數詳解

        - 3.2.83實驗:local模式提交spark作業

        - 3.2.84實驗:standalone client模式提交spark作業

        - 3.2.85實驗:standalone cluster模式提交spark作業

        - 3.2.86standalone模式下的多作業資源調度

        - 3.2.87standalone模式下的作業監控與日志記錄

        - 3.2.88實驗:運行中作業監控以及手工打印日志

        - 3.2.89yarn-client模式原理講解

        - 3.2.90yarn-cluster模式原理講解

        - 3.2.91實驗:yarn-client模式提交spark作業

        - 3.2.92yarn模式下日志查看詳解

        - 3.2.93yarn模式相關參數詳解

        - 3.2.94spark工程打包以及spark-submit詳解

        - 3.2.95spark-submit示例以及基礎參數講解

        - 3.2.96SparkConf、spark-submit以及spark-defaultsconf

        - 3.2.97spark-submit多個示例以及常用參數詳解

        - 3.2.98Spark性能優化:

        - 3.2.99性能優化概覽

        - 3.2.100診斷內存的消耗

        - 3.2.101高性能序列化類庫

        - 3.2.102優化數據結構

        - 3.2.103對多次使用的RDD進行持久化或Checkpoint

        - 3.2.104使用序列化的持久化級別

        - 3.2.105java虛擬機垃圾回收調優

        - 3.2.106提高并行度

        - 3.2.107廣播共享數據

        - 3.2.108數據本地化

        - 3.2.109reduceByKey和groupByKey

        - 3.2.110shuffle性能優化

        - 3.2.111Spark高級編程

        - 3.2.112高級編程之基于排序機制的wordcount程序

        - 3.2.113高級編程之二次排序

        - 3.2.114高級編程之topn

        - 3.2.115transformation操作開發實戰

        - 3.2.116action操作開發實戰

        - 3.2.117Task任務詳解

        - 3.2.118Task的執行流程

        - 3.2.119Task的回饋流程

        - 3.2.120Task的迭代流程

        3.3:
        Spark SQL

        - 3.3.1Spark SQL的發展歷史

        - 3.3.2Spark SQL的原理介紹

        - 3.3.3DataFrame概述

        - 3.3.4創建DataFrame的方式

        - 3.3.5DSL語法風格操作DataFrame

        - 3.3.6SQL語句風格操作DataFrame

        - 3.3.7通過反射推斷Schema信息

        - 3.3.8通過StructType指定Schema信息

        - 3.3.9從MySQL中加載數據

        - 3.3.10將數據寫入到MySQL中

        - 3.3.11Spark SQL案例練習

        3.4:
        Spark Streaming

        - 3.4.1Spark Streaming概述

        - 3.4.2Spark Streaming的原理介紹

        - 3.4.3Spark Streaming與Storm對比

        - 3.4.4DStream的概念

        - 3.4.5DStream原語類型介紹

        - 3.4.6DStream的Transformation(轉換)

        - 3.4.7DStream的Output(輸出)

        - 3.4.8updateStateByKey原語介紹

        - 3.4.9transform原語介紹

        - 3.4.10窗口操作概念分析

        - 3.4.11窗口操作應用場景

        - 3.4.12窗口操作的batch duration

        - 3.4.13窗口長度參數分析

        - 3.4.14滑動間隔參數分析

        - 3.4.15用Spark Streaming實現單詞計數

        - 3.4.16用Spark Streaming實現按批次累加功能

        - 3.4.17窗口操作案例實現

        - 3.4.18Spark Streaming結合Kafka案例實現

        3.5:
        kafka

        - 3.5.1Kafka的基本概念

        - 3.5.2Kafka的發展歷史

        - 3.5.3Kafka的應用背景

        - 3.5.4JMS基礎

        - 3.5.5JMS消息傳輸模型

        - 3.5.6JMS的核心組件介紹

        - 3.5.7Destination:消息發送的目的地

        - 3.5.8Producer: 消息的生產者

        - 3.5.9MessageConsumer:消息接受者

        - 3.5.10常見JMS消息中間件

        - 3.5.11Kafka的組件介紹

        - 3.5.12Topic:消息分類

        - 3.5.13Producer:生產者

        - 3.5.14Consumer消費者

        - 3.5.15Broker:集群實例

        - 3.5.16Zookeeper:保存源數據

        - 3.5.17Kafka集群部署

        - 3.5.18Kafka版本查看

        - 3.5.19下載安裝包

        - 3.5.20解壓安裝包

        - 3.5.21配置文件的修改

        - 3.5.22分發安裝包

        - 3.5.23集群的啟動

        - 3.5.24Kafka的常用操作命令

        - 3.5.25查看所有topic

        - 3.5.26創建topic

        - 3.5.27刪除topic

        - 3.5.28通過shell模擬生產者

        - 3.5.29通過shell模擬消費者

        - 3.5.30查看消費位置

        - 3.5.31查看topic詳細信息

        - 3.5.32修改分區數

        - 3.5.33Kafka可視化管理器

        - 3.5.34生產者Java API熟悉

        - 3.5.35消費者Java API熟悉

        - 3.5.36Kafka文件存儲機制

        - 3.5.37Kafka文件存儲基本結構

        - 3.5.38Kafka分區中的Segment

        - 3.5.39Kafka怎樣查找消息

        - 3.5.40Kafka是怎么做到消息快速存儲的

        - 3.5.41如何消費已經消費過的數據

        - 3.5.42Kafka分區和消費者的關系

        - 3.5.43Kafka的topic數據如何同步副本

        - 3.5.44如何設置生存周期

        - 3.5.45Zookeeper如何管理Kafka

        3.6:
        ElasticSearch

        - 3.6.1全文檢索技術簡介

        - 3.6.2ES安裝配置入門

        - 3.6.3ES插件安裝

        - 3.6.4ES基本操作

        - 3.6.5Index的概念

        - 3.6.6Document的概念

        - 3.6.7Type的概念

        - 3.6.8map映射的概念

        - 3.6.9CURL操作REST命令

        - 3.6.10Windows安裝CURL

        - 3.6.11創建索引

        - 3.6.12插入一個文檔

        - 3.6.13查詢文檔內容

        - 3.6.14更新文檔內容

        - 3.6.15檢查搜索返回對象

        - 3.6.16刪除文檔

        - 3.6.17刪除索引

        - 3.6.18使用Java操作客戶端

        - 3.6.19新建文檔(自動創建索引和映射)

        - 3.6.20搜索文檔數據(單個索引)

        - 3.6.21搜索文檔數據(多個索引)

        - 3.6.22更新文檔數據

        - 3.6.23刪除文檔數據

        - 3.6.24條件查詢QueryBuilder

        - 3.6.25queryStringQuery搜索內容查詢

        - 3.6.26wildcardQuery通配符查詢

        - 3.6.27termQuery詞條查詢

        - 3.6.28boolQuery布爾查詢

        - 3.6.29fuzzyQuery模糊查詢

        - 3.6.30regexpQuery正則表達式查詢

        - 3.6.31matchAllQuery查詢所有數據

        - 3.6.32IK分詞器集成ES

        - 3.6.33ES常用編程操作

        - 3.6.34索引相關操作

        - 3.6.35映射相關操作

        - 3.6.36文檔相關操作

        - 3.6.37IK分詞器自定義詞庫

        - 3.6.38查詢文檔分頁操作

        - 3.6.39得分(加權)

        - 3.6.40在Query的查詢中定義加權

        - 3.6.41在Field字段的映射中定義加權

        - 3.6.42過濾器

        - 3.6.43范圍過濾器

        - 3.6.44布爾過濾器

        - 3.6.45Kibana:

        - 3.6.46Kibana介紹

        - 3.6.47Kibana環境準備

        - 3.6.48Kibana安裝

        - 3.6.49Kibana演示

        - 3.6.50"Discovery" 菜單界面

        - 3.6.51"Visualize 菜單界面

        - 3.6.52"Dashboard" 菜單界面

        - 3.6.53Timelion的可視化

        - 3.6.54"Dev Tools" 菜單界面

        3.7:
        Logstash

        - 3.7.1Logstash介紹

        - 3.7.2Input組件介紹

        - 3.7.3Filter組件介紹

        - 3.7.4Output組件介紹

        - 3.7.5Logstash與Flume比較

        - 3.7.6Logstash的安裝

        - 3.7.7Logstash運行

        - 3.7.8Logstash配置講解

        - 3.7.9Logstash結合Kafka、ES數據對接

        3.8:
        Kibana

        - 3.8.1Kibana介紹

        - 3.8.2Kibana環境準備

        - 3.8.3Kibana安裝

        - 3.8.4Kibana演示

        - 3.8.5"Discovery" 菜單界面

        - 3.8.6"Visualize 菜單界面

        - 3.8.7"Dashboard" 菜單界面

        - 3.8.8Timelion的可視化

        - 3.8.9"Dev Tools" 菜單界面

        3.9:
        redis

        - 3.9.1什么是NoSQL

        - 3.9.2NoSQL數據庫的分類

        - 3.9.3Redis介紹

        - 3.9.4Redis發展歷史

        - 3.9.5Redis的應用場景

        - 3.9.6下載Redis

        - 3.9.7安裝環境設置

        - 3.9.8Redis安裝

        - 3.9.9啟動Redis

        - 3.9.10Redis自帶客戶端

        - 3.9.11Redis桌面管理工具

        - 3.9.12Java客戶端(Jedis)

        - 3.9.13Jedis介紹

        - 3.9.14環境準備和工程搭建

        - 3.9.15單機連接Redis

        - 3.9.16連接池連接Redis

        - 3.9.17Redis數據類型

        - 3.9.18String類型

        - 3.9.19Hash類型

        - 3.9.20List類型

        - 3.9.21Set類型

        - 3.9.22SortedSet類型

        - 3.9.23Keys命令介紹

        - 3.9.24設置key的生存時間

        - 3.9.25Redis的持久化

        - 3.9.26rdb方式

        - 3.9.27aof方式

        - 3.9.28Redis主從復制

        - 3.9.30環境準備

        - 3.9.31主機配置

        - 3.9.32從機配置

        - 3.9.33主從啟動及操作

        - 3.9.34Redis的事務功能

        - 3.9.35事務功能的相關命令

        - 3.9.36事務的使用方法

        - 3.9.37事務內部的錯誤

        - 3.9.38為什么Redis不支持事務回滾

        - 3.9.39丟棄命令隊列

        - 3.9.40通過CAS操作實現樂觀鎖

        - 3.9.41WATCH命令詳解

        - 3.9.42Redis腳本和事務

        - 3.9.43Redis集群

        - 3.9.44Redis集群架構圖

        - 3.9.45容錯機制

        - 3.9.46集群搭建

        - 3.9.47Ruby環境搭建

        - 3.9.48節點環境準備

        - 3.9.49連接集群

        - 3.9.50添加主節點

        - 3.9.51添加從節點

        - 3.9.52刪除節點

        - 3.9.53Jedis連接集群

        4.1:
        互金領域-廣告投放

        - 4.1.1項目介紹
        構建廣告投放平臺,進行廣告投放業務,吸引潛在客戶,推廣產品,包含投放微服務平臺、競價模塊、客戶群體畫像、千人千面推薦產品。

        - 4.1.2項目業務
        基于大數據及數據挖掘進行精準營銷,逐步形成用戶畫像 進行產品及品牌推廣、傳播 精細控制各個環節轉化率及成本

        - 4.1.3 項目架構
        SDK(JavaaSDK、JSSDK)+
        lvs+nginx集群+flume+
        hdfs2.x+hive+hbase+MR+MySQL

        - 4.1.4 項目流程
        hadoop+alluxio:數據分布式存儲
        hive/spark sql:數據清洗和分析工具
        kylin:數據預處理
        elasticsearch:數據存儲和分析
        apache superset:數據可視化展示
        kafka:消息隊列,用于實時指標
        flink/spark streaming:實時指標的分析工具
        redis:用于輔助分析
        mongodb:用于結果存儲和輔助分析

        4.2:
        電商平臺

        - 4.2.1 項目介紹
        埋點業務,進行用戶細分畫像、建立信用體系、進行線上各類活動。

        - 4.2.2 項目業務
        根據埋點數據,結合漏斗及路徑分析,刻畫用戶消費群體,了解用戶消費習慣 分析數據,形成用戶行為軌跡,定位轉化率、跳出率、流失率相關原因 為商品推薦、線上活動等服務提供數據支撐

        - 4.2.3 項目技術架構體系
        hadoop+alluxio:前端埋點數據分布式存儲
        hive/spark sql:對采集好的數據進行指標分析工具
        kylin:對hive中的數據進行預加載
        elasticsearch:數據存儲
        apache superset:最終結果數據的可視化工具
        flink/spark streaming:實時統計工具
        mongodb:分布式的存儲

        4.3:
        共享單車

        - 4.3.1 項目介紹
        依據用戶行為軌跡構成出行規律,根據用戶群體出行規律、區域情況等動態調度用車情況。

        - 4.3.2 項目業務
        構建用戶出行規律
        不同維度構建(時間、區域、天氣、節假日等)構建熱點區域
        風控體系

        - 4.3.3 項目技術架構體系
        hadoop+alluxio:將收集好的數據進行存儲
        hive/spark sql:數據清洗和分析工具
        kylin:數據預處理工具
        elasticsearch:存儲和分析工具
        apache superset:項目展示工具
        kafka:消息隊列,用于做實時數據對接
        flink/spark streaming:實時統計工具
        redis:輔助分析
        apache kudu:分布式數據存儲
        mongodb:源數據和結果數據存儲
        neo4j:圖數據庫,將數據存儲到網絡中
        grah:項目可視化工具

        4.4:
        工業大數據

        - 4.4.1 項目介紹
        國家電網_省級輸/變電監控項目:監控線路的傳感設備,確保設備安全、降低故障成本,動態監控線路、變電站二次設備工作情況、報警自動化。

        - 4.4.2 項目業務
        動態監控線路/變電站二次設備工作情況
        設備故障自動報警
        設備老化趨勢呈現
        安防部分:分析數據并結合第三方進行視頻監控

        - 4.4.3 項目技術架構體系
        hadoop:生態體系,用于數據存儲、清洗
        kafka:消息隊列,實時指標數據對接

        spark streaming:實時指標的分析工具
        elasticsearch:數據存儲載體
        hive:數據倉庫工具
        redis:輔助數據分析工具
        mongodb:源數據和結果數據的存儲載體
        vue:項目流行的可視工具

        4.5:
        交通

        - 4.5.1 項目介紹
        貴州交通廳,交通離線/實時監控項目:通過交通卡口采集實時數據,動態監控全省各道路通行和事故狀況,避免擁堵、避免交通事故、精準測速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案,預測擁堵系數,為各級提供最優道路規劃方案。

        - 4.5.2 項目業務
        車牌號空、車牌號重復、車速為0、車速起始時間異常等數據清洗。
        超速分析、嚴重超速分析
        車流量分析、擁堵分析、實時流量監控
        車輛限號分析、車輛套牌分析
        道路事故分析

        - 4.5.3 項目技術架構體系
        hadoop:用于數據存儲、清洗
        hive:數據倉庫分析工具
        spark core:數據清洗工具和分析工具
        spark sql:使用sql來分析相關指標
        spark streaming:用于實時流量監控指標分析
        presto:先關sql的優化工具
        kylin:預加載數據,達到hive數據及時查詢
        spring boot:項目展示api微服務構建框架

        4.6:
        旅游

        - 4.6.1 項目介紹
        安順智慧旅游,整合各類旅游相關應用系統及信息資源,在公安、交通、工商等相關領域實現信息共享、協同合作,共同打造良性的旅游云生態系統。

        - 4.6.2 項目業務
        酒店價格監測變化
        客源地統計
        旅游目的滿意度指數
        游客年齡分布、游客飲食偏好
        景區待客統計、景區輿情分析

        - 4.6.3 項目技術架構體系
        hadoop:分布式數據存儲、清洗
        cassandra:基于hdfs的分布式數據的存儲
        hive/spark sql:使用sql來分析相關指標
        spark streaming:輿情監測分析實時指標統計
        redis:非關系型數據庫,用于輔助分析
        mongodb:結果數據存儲
        oozie:項目工作流調度框架
        superset:項目可視化工具

        4.7:
        醫療

        - 4.7.1 項目介紹
        某市人民醫院,隨著老年化的持續增加,患病率越來越高。增加大數據平臺,采集醫療相關數據,提高診斷的準確性,預防一些疾病的發生,監控相關病情康復進展,真正實現解決看病難,降低發病率等。

        - 4.7.2 項目業務
        預防指標分析,如運動步數、卡里路消耗、運動心率等
        體重、血壓、脂肪監測
        發病人群統計
        各科室患者用藥及康復狀況監測
        統計病種相關標簽庫

        - 4.7.3 項目技術架構體系
        hadoop:集分布式存儲、分析和清洗工具
        flume:數據的采集工具
        sqoop:數據遷移工具
        hbase:基于hdfs的分布式數據存儲工具
        hive/spark:項目分析框架
        kylin:多維結果數據的預處理
        azkaban:項目工作流調度框架
        oracle:源數據存儲數據庫

        5.1:
        Data Analyze工作環境準備&&數據分析基礎

        - 5.1.1AI&&機器學習&&深度學習概論

        - 5.1.2數據科學

        - 5.1.3黑客技術、數學和統計知識

        - 5.1.4實質性專業

        - 5.1.5數據探索與準備

        - 5.1.6數據展現形式與轉化

        - 5.1.7關于數據的計算 (Python or R語言)

        - 5.1.8數據建模

        - 5.1.9數據可視化與展示

        5.2:
        數據科學涉及到的學科知識

        - 5.2.1什么是數據分析

        - 5.2.2安裝Anaconda

        - 5.2.3 Python包管理(pip 、conda)

        - 5.2.4 Jupyter notebook

        - 5.2.5 Pycharm配置

        5.3:
        工作環境準備

        - 5.3.1數據分析中常用的Python技巧

        - 5.3.2 Python字符串操作

        - 5.3.3 Python日期管理處理

        - 5.3.4 Python面向對象

        - 5.3.5 匿名函數lambda

        - 5.3.6列表推導式

        - 5.3.7 Python操作CSV數據文件

        - 5.3.8科學計算庫Numpy

        - 5.3.9 科學計算庫SciPy

        - 5.3.10 ndarray N維數組對象

        - 5.3.11索引與切片

        - 5.3.12 向量化

        - 5.3.13Pandas進階及技巧

        - 5.3.15 Pandas DataFrame

        - 5.3.16索引操作

        - 5.3.17 Boolean mask (布爾值遮罩)

        - 5.3.18層級索引

        - 5.3.19數據清洗

        - 5.3.20數組合并

        - 5.3.21函數應用

        - 5.3.22分組(group by)

        - 5.3.23透視表

        - 5.3.24二項分布

        - 5.3.25高斯分布

        - 5.3.26均勻分布

        5.4:
        數據可視化的概念與準則

        - 5.4.1 Python Matplotlib庫

        - 5.4.2 Matplotlib架構

        - 5.4.3 Pyplot方法應用

        - 5.4.4散點圖

        - 5.4.5 顏色、標記、線性

        - 5.4.6 柱狀圖

        - 5.4.7 Suboplots方法

        - 5.4.8 直方圖

        - 5.4.9盒型圖

        - 5.4.10熱圖

        - 5.4.11動畫與渲染

        - 5.4.12交互式

        - 5.4.13 Pandas繪圖

        - 5.4.14 Seaborn繪圖

        - 5.4.15數據集分布可視化

        - 5.4.16雙變量分布

        - 5.4.17集中變量關系可視化

        - 5.4.18類別數據可視化

        - 5.4.19類別散布圖

        - 5.4.20類別數據分布

        - 5.4.21類別統計圖

        - 5.4.22分組

        5.5:
        Python機器學習

        - 5.5.1機器學習的基本概念

        - 5.5.2分類算法、回歸算法、聚類算法和時間序列算法的區別與應用

        - 5.5.3分類算法與回歸算法

        - 5.5.4聚類算法

        - 5.5.5時序模型

        - 5.5.6機器學習的基本流程

        - 5.5.7特征表示

        - 5.5.8語音識別、圖像識別、圍棋對戰和對話系統

        - 5.5.9機器學習的基本框架

        - 5.5.10基本步驟

        - 5.5.11 Python機器學習庫scikit-learn

        - 5.5.12 Deep Learning

        - 5.5.13面向Python的免費機器學習庫

        - 5.5.14水果識別

        - 5.5.15數據集劃分(訓練集VS 驗證集 VS 測試集合)

        - 5.5.16 kNN(k-NearestNeighbor),k-近鄰算法

        - 5.5.17相似性度量

        - 5.5.18緊鄰點個數

        - 5.5.19 kNN優缺點

        - 5.5.20使用scikit-learn的流程

        - 5.5.21kNN代碼實現

        5.6:
        選擇模型

        - 5.6.1訓練模型

        - 5.6.2測試模型

        - 5.6.3線性回歸和多元線性回歸

        - 5.6.4最小二乘法求解參數

        - 5.6.5 sklearn中調用線性回歸

        - 5.6.6邏輯回歸

        - 5.6.7過擬合

        - 5.6.8正則化優化問題

        - 5.6.9 SVM支持向量機

        - 5.6.10超參數:間隔(Margin)

        - 5.6.11最大間隔分類器

        - 5.6.12損失函數和正則項

        - 5.6.13線性模型的優缺點

        - 5.6.14決策樹

        - 5.6.15超參數(根節點,葉子節點)

        - 5.6.16在iris數據集上使用決策樹

        5.7:
        構建樹的過程

        - 5.7.1sklearn中決策樹重要的參數

        - 5.7.2通過決策樹可以得到特征的重要性得分

        - 5.7.3決策樹的優缺點

        - 5.7.4特征工程

        - 5.7.5數值型特征

        - 5.7.6有序型特征

        - 5.7.7類別型特征

        - 5.7.8交叉驗證

        - 5.7.9特征范圍歸一化

        - 5.7.10參數調整

        - 5.7.11超參數

        - 5.7.12學習參數

        5.8:
        網格搜索

        - 5.8.1 10折交叉驗證

        - 5.8.2模型評價指標及模型選擇

        - 5.8.3評估模型

        - 5.8.4 TPR(召回率)

        - 5.8.5 Precision(精確率)

        - 5.8.6 FPR

        - 5.8.7 F1值

        - 5.8.8 Precision-Recall Curve(PR曲線)

        - 5.8.9 Receiver Operating Characteristic Curve (ROC曲線) ?

        - 5.8.10混淆矩陣(confusion matrix)?

        - 5.8.11回歸模型中常用的評價指標 ?

        - 5.8.12樸素貝葉斯

        - 5.8.13樸素貝葉斯的優缺點

        5.9:
        sklearn中有三類樸素貝葉斯算法:

        - 5.9.1 Bernoulli模型

        - 5.9.2 Multinomial模型

        - 5.9.3 Gaussian模型

        - 5.9.4 隨機森林

        - 5.9.5 關鍵參數:n_estimators?,max_features ,max_depth?,random_state

        - 5.9.6 GBDT(Gradient Boosted (-ing) Decision Tree ?)

        - 5.9.7傳統的Boosting

        - 5.9.8學習率決定新的樹去糾正錯誤的程度

        - 5.9.9圖像數據操作

        - 5.9.10 scikit-image

        - 5.9.11 RGB顏色空間

        - 5.9.12 Skimage的圖像數據

        - 5.9.13數據類型和像素值

        - 5.9.14顯示圖像

        - 5.9.15圖像IO

        - 5.9.16色彩空間

        - 5.9.17顏色直方圖

        - 5.9.18濾波/卷積操作

        - 5.9.19圖像濾波

        - 5.9.20中值濾波

        - 5.9.21高斯濾波

        - 5.9.22均值濾波

        - 5.9.23邊緣檢測

        - 5.9.24常用的圖像特征描述

        5.10:
        顏色特征

        - 5.10.1紋理特征

        - 5.10.2形狀特征

        - 5.10.3 skimage中的特征方法

        - 5.10.4K-Means聚類及圖像壓縮

        - 5.10.5 無類別標記

        - 5.10.6算法描述

        - 5.10.7算法演示

        - 5.10.8圖像占用內存大小

        - 5.10.9人工神經網絡

        - 5.10.10神經網絡基本組成

        - 5.10.11簡單的MLP(Multi-Layer Perceptron)

        - 5.10.12常用的激活函數

        - 5.10.13多層MLP(Multi-Layer Perceptron )

        - 5.10.14 ANN過擬合

        - 5.10.15使用正則化

        - 5.10.16sklearn中 alpha為正則化強度

        - 5.10.17設計神經網絡結構

        - 5.10.18 Backpropagation算法?

        - 5.10.19深度學習

        - 5.10.20應用的各個領域

        5.11:
        手寫數字識別

        - 5.11.1人臉識別

        - 5.11.2物體識別

        - 5.11.3TensorFlow框架學習以及使用

        - 5.11.4計算模式-計算圖(Computation Graph)

        - 5.11.5數據模型-張量(Tensor)

        - 5.11.6運行模型-回話(Session)

        - 5.11.7占位符(tf.placeholder)和變量(tf.Variable)

        - 5.11.8卷積神經網絡(CNN)

        - 5.11.9卷積層、池化層、全連接層和批歸一化層

        - 5.11.10CNN卷積層

        - 5.11.11CNN-Softmax層

        - 5.11.12工程技巧tricks

        - 5.11.13Python文本數據處理

        5.12:
        文本的基本組成

        - 5.12.Python常用文本處理函數(字符串操作)

        - 5.12.1正則表達式

        - 5.12.2自然語言處理以及NLTK

        - 5.12.3自然語言處理(natural language processing, NLP )

        - 5.12.4Natural Language Toolkit

        - 5.12.5NLTK模塊?

        - 5.12.6語料庫?

        - 5.12.7分詞

        - 5.12.8特殊字符的分詞

        - 5.12.9詞形歸一化

        - 5.12.10停用詞(Stopwords)

        - 5.12.11典型的文本預處理流程

        - 5.12.12主題分類 、垃圾郵件/短信/消息檢測?情感分析

        - 5.12.13文本相似度

        - 5.12.14TF-IDF (詞頻-逆文檔頻率)

        - 5.12.15主題模型及LDA

        - 5.12.16隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)

        - 5.12.17 Python使用LDA?

        - 5.12.18社交網絡分析

        - 5.12.19什么是網絡

        - 5.12.20網絡基礎

        - 5.12.21Python中使用網絡

        - 5.12.22權重網絡

        - 5.12.23多重圖

        - 5.12.24單個邊訪問

        - 5.12.25節點屬性的訪問

        - 5.12.26網絡連通性

        - 5.12.27三元閉包

        - 5.12.28整體集聚系數(Global Clustering Coefficient)?

        - 5.12.29局部聚類系數(local clustering coefficient)??

        - 5.12.30網絡中心勢

        - 5.12.31網絡可視化

      • 課程培養目標

        好程序員大數據學科培養德智體美全面發展,具有良好的職業道德和創新精神,掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 數據庫、Linux 操作系統等基礎知識,具備分布式存儲、分布式計算框架等基本技術,熟悉大數據處理和分析技術,面向大數據平臺建設與服務企業。本專業畢業生能在生產、管理及服務第一線從事大數據系統建設與規劃、運維、測試、技術支持與銷售工作,也可勝任企事業單位的大數據應用開發、管理與維護、培訓教育機構的大數據教育與培訓等工作。

        課程學習目標

        1.清晰了解大數據的概念,了解行業發展和現狀。
        2.清晰了解主流的大數據技術體系和生態,理解主要模塊的功能和作用。
        3.能夠理解大數據分析和處理系統架構和處理流程,了解主要的方法和原則。
        4.能使用大數據系統在行業中的應用,能夠理解實際案例。

        項目學習目標

        好程序員大數據項目實戰程詳細講解了大數據生態體系的各個模塊的功能和開發技術。包括 Hadoop 體系中的 HDFS, Hbase 進行數據操作,MapReduce 進行數據開發,YARN 進行資源配置,Hive 完成數據倉庫,Pig進行數據分析,以及 Oozie,Zookeeper,Sqoop 和 Flume 等模塊。最后介紹 Spark 生態體系,及其 Scala 基礎和 SparkSQL 開發。以上是大數據組建的平臺,最終目的是為了擴展機器學習中的推薦算法(協同過濾)、邏輯回歸和SVM,當下企業的無不例外需要“復合型”研發人才。
      • 升級亮點

        新增:
        ? 定時調度任務平臺,解決T+1問題,方便azkaban/airflow環境搭建。
        ? 加圖存儲與圖計算,為neo4j/janusGraph環境搭建,來解決行業預測、風險評估/管控、投資理財等方面問題。
        ? 數據整合及工作流編排apache nifi,擴展自定義處理器Processor。
        ? 分布式內存數據交換標準,加大元數據管理、血緣關系。
        更新:
        ? 版本全文索引ES5/6,方便基于spark/flink讀寫,基于es數據映射hive/spark sql表。
        ? 結合分布式緩存redis3 / redis4.0,便于spark數據讀寫。
        優化:
        ? pache superset大數據可視化,實時展示grafana/Kibana。
        ? apache文件存儲格式多樣化,列式存儲格式的內存組成(parquet)。
        ? apache Doris,基于MPP的交互式SQL數據倉庫,主要用于解決報表和多維分析,面向在線報表和分析的數據倉庫系統。
        ? 數倉建設,對大數據BI系統提供數據支撐,解決OLAP場景下的多維度分析數據快速穩定的訪問能力,OLAP方案之apache kylin,能夠在亞秒級查詢巨大的Hive表,并支持高并發。
      • 課程優勢

        1. 采用“T”字型教學思維,以大數據深度為主,云計算、人工智能及區塊鏈為輔。
        2. 講師團隊素質夠硬,有17年研發經驗的總監級面授,更有世界500強大數據架構師,共同把控技術教研,以同行其他方向轉大數據教學為恥。
        3. 先進的技術 + 項目:以北京的中關村、西二旗等IT密集的公司為技術背景。如:Sina 微博的DSP廣告大數據分析平臺、百度搜索引擎挖掘計算流量等。
        4. 標準的IT大數據團隊流程:項目分析,業務分析,數據量分析,技術實現,數據表的設計,線下功能調試,性能調優,數據傾斜,TroubleShooting等,掌握此流程,大數據P7級別。
        5. 大數據萬能鑰匙架構、大數據架構師思維培養:數據獲取、數據處理、數據存儲、數據分析、數據展現和數據上線。
        6. 得數據者得天下,課程使用數據來源于一線互聯網公司的源數據,作為學生的結業項目,有一定的商業價值。
        7. 嚴格把控實戰項目的前瞻性,如:Spark、flink的版本迭代,機器學習中的算法革新。
        8. 減少Java語言權重,增加真實的大數據授課時間權重,打破Java包含大數據的偽課程。
        9. 定位準確,職業的大數據研發工程師,不以大數據可視化等工具作為宣傳噱頭。
        10. 顛覆性情商優化,用大數據挖掘面試預測,10套筆試題、標準化筆記和用戶畫像。
      • 技術點 好程序員 其他機構 重要性
        Spark MLlib機器學習 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能,特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能
        NIO
        MySQL
        ELK技術棧 ELK 其實并不是一款軟件,而是一整套解決方案。ELK是一個完整的集中式日志系統,是企業中比較常用的處理日志的平臺
        Redis
        Flink Flink提供了基于Java和Scala的API,是一個高效、分布式的通用大數據分析引擎。更主要的是,Flink支持增量迭代計算,使得系統可以快速地處理數據密集型、迭代的任務
        Spring
        SpringMVC
        Echarts ECharts是一款開源、功能強大的數據可視化產品,緊跟著大數據時代的步伐!
        Zookeeper
        JVM調優 基于開發經驗的一些JVM技能分享
        Java基礎
        Python 相比于其他的程序語言來說,Python更加靈活,功能強大,簡單易學,是大部分企業,開發者,甚至運維和測試喜歡的語言
        JDBC
        AJAX/JSON
        Docker Docker價值的最大體現在于對企業DevOps的支持,對原生云應用大規模水平擴展的支持。
        Servlet
        MyBatis
        CDH CDH是 Cloudera公司出品的,包含Hadoop生態園的多種工具,是一個“打包發行版”
        Maven
        MongoDB
        Kylin 是一個開源的分布式分析引擎,提供了基于Hadoop的超大型數據集(TB/PB級別)的SQL接口以及多維度的OLAP分布式聯機分析。
        JVM原理
        Linux
        Mesos Mesos是Apache下的開源分布式資源管理框架,它被稱為是分布式系統的內核
        Hadoop
        Hive
        HBase
        Phoenix Phoenix是構建在HBase上的一個SQL層,能讓我們用標準的JDBC APIs而不是HBase客戶端APIs來創建表,插入數據和對HBase數據進行查詢。
        Flume
        Sqoop
        Oozie/Azkaban
        Scala
        Spark Core
        Mahout 提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現,旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序
        Spark Streaming
        Spark SQL
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