簡(jiǎn)介：近些年，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各大企業(yè)，乃至整個(gè)社會(huì)關(guān)注的重要資源，未來(lái)數(shù)據(jù)管理能力也將成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。正因如此，大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的人員需求和薪資也水漲船高。
如果你是：
—計(jì)算機(jī)專業(yè)在校生，未來(lái)準(zhǔn)備從事大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的同學(xué)；
—想要轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)的Java崗位工作者；
—對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的軟件行業(yè)從業(yè)者，希望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有所提升；
那么恭喜，你來(lái)對(duì)地方了！
想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，就繞不開(kāi)Hadoop，它是整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)體系的基礎(chǔ)。本課程為Hadoop3.0入門(mén)課程，從0開(kāi)始，帶你手寫(xiě)代碼。課程知識(shí)點(diǎn)完整詳細(xì)，采用原理與實(shí)踐結(jié)合的講解方式，配套互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目進(jìn)行講解。
在本門(mén)課程中，你可以收獲：
—了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性
—掌握Hadoop集群的安裝部署
—掌握PB級(jí)海量日志數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方法
—掌握企業(yè)中海量數(shù)據(jù)的計(jì)算方法
—掌握Sqoop在HDFS導(dǎo)出數(shù)據(jù)至MySQL中的使用
—掌握Hadoop中自定義序列化數(shù)據(jù)類型在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
—掌握大數(shù)據(jù)任務(wù)自動(dòng)化執(zhí)行腳本的封裝和監(jiān)控
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，你可以了解Hadoop中的三大核心組件及原理；獨(dú)立完成Hadoop分布式集群的安裝部署；實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和海量數(shù)據(jù)計(jì)算。
目前各行各業(yè)都處于數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)期，特別是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，企業(yè)中對(duì)大數(shù)據(jù)的需求會(huì)越來(lái)越多，本門(mén)課程可以幫助大家快速入門(mén)大數(shù)據(jù)，提升自身技術(shù)能力。
第1章 課程介紹
本章中會(huì)介紹學(xué)習(xí)內(nèi)容，演示項(xiàng)目效果，梳理課程中使用到的工具，軟件，以及本課涵蓋的技術(shù)棧、重難點(diǎn)。
第2章 Hadoop整體概述
本章主要是從整體層面上對(duì)Hadoop中的核心組件進(jìn)行了分析，以及Hadoop在整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中的作用，這樣可以幫助學(xué)員快速了解Hadoop的核心作用和功能，為后面的深入學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。
第3章 Hadoop集群部署
本章主要分析了目前企業(yè)中大數(shù)據(jù)集群的選型以及如何使用原生Apache Hadoop搭建集群，還會(huì)分析一下Hadoop客戶端這個(gè)角色的作用，通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)員可以掌握實(shí)際企業(yè)中如何使用Hadoop集群。
第4章 分布式存儲(chǔ)(HDFS)詳解
本章主要針對(duì)Hadoop中的分布式存儲(chǔ)(HDFS)模塊進(jìn)行詳細(xì)分析，通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)員可以掌握HDFS的工作原理和常見(jiàn)的操作。
第5章 分布式計(jì)算(MapReduce)詳解
本章針對(duì)Hadoop中的MapReduce計(jì)算框架進(jìn)行了詳細(xì)分析，結(jié)合具體案例一步一步分析Map階段和Reduce階段的執(zhí)行流程以及數(shù)據(jù)變化。通過(guò)原理和案例的結(jié)合，可以加深學(xué)員對(duì)MapReduce執(zhí)行原理的理解和認(rèn)識(shí)。
第6章 資源調(diào)度器(Yarn)詳解
本章主要介紹了Yarn的三種資源調(diào)度器，通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)員可以掌握實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境下大數(shù)據(jù)集群中資源調(diào)度器的選擇依據(jù)。
第7章 案例：直播平臺(tái)開(kāi)播數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析
本章結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)公司中的直播平臺(tái)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，可以將前面學(xué)習(xí)到的理論性知識(shí)應(yīng)用在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，提高代碼實(shí)戰(zhàn)能力，通過(guò)一個(gè)完整的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程來(lái)實(shí)現(xiàn)，也增加了任務(wù)的外圍監(jiān)控、故障重啟、失敗預(yù)警等功能，使項(xiàng)目更加完整，通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，可以讓學(xué)員真正掌握實(shí)際企業(yè)中大數(shù)據(jù)任務(wù)的開(kāi)發(fā)流程。
- 視頻： 7-1 案例需求分析 (05:03)
- 視頻： 7-2 原始數(shù)據(jù)清洗代碼實(shí)現(xiàn) (21:28)
- 視頻： 7-3 數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)---基于主播維度指標(biāo) (19:18)
- 視頻： 7-4 數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)---基于主播的TOPN計(jì)算 (21:58)
- 視頻： 7-5 任務(wù)定時(shí)腳本封裝 (30:20)
- 視頻： 7-6 任務(wù)執(zhí)行結(jié)果監(jiān)控 (04:34)
- 視頻： 7-7 使用Sqoop將計(jì)算結(jié)果導(dǎo)出到Mysql (10:24)
- 視頻： 7-8 web項(xiàng)目展示結(jié)果 (03:49)
第8章 課程回顧與總結(jié)
結(jié)合思維導(dǎo)圖，回顧課程中用到的技術(shù)，總結(jié)一下經(jīng)驗(yàn)，提出項(xiàng)目中可以進(jìn)一步完善的功能。
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大數(shù)據(jù)工程師
硬核技能帶你攻克熱點(diǎn)商業(yè)項(xiàng)目，從入門(mén)直達(dá)中級(jí)工程師水平，掌握DT時(shí)代淘金利器！
【第1周】學(xué)好大數(shù)據(jù)先攻克Linux
【第2周】大數(shù)據(jù)起源之初識(shí)Hadoop
【第3周】Hadoop之HDFS的使用
【第4周】Hadoop之HDFS核心進(jìn)程剖析
【第5周】Hadoop之初識(shí)MR
【第6周】拿來(lái)就用的企業(yè)級(jí)解決方案
【第7周】Flume從0到高手一站式養(yǎng)成記
【第8周】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive從入門(mén)到小牛
【第9周】Hive擴(kuò)展內(nèi)容
【第10周】快速上手NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase
【第11周】數(shù)據(jù)分析引擎之Impala
【第12周】7天極速掌握Scala語(yǔ)言
【第13周】Spark快速上手
【第14周】Spark性能優(yōu)化的道與術(shù)
【第15周】Spark3.x擴(kuò)展內(nèi)容
【第16周】綜合項(xiàng)目：電商數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之用戶行為數(shù)倉(cāng)
【第17周】綜合項(xiàng)目：電商數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之商品訂單數(shù)倉(cāng)
【第18周】消息隊(duì)列之Kafka從入門(mén)到小牛
【第19周】極速上手內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)Redis
【第20周】Flink快速上手篇
【第21周】Flink高級(jí)進(jìn)階之路
【第22周】Flink1.15新特性及狀態(tài)的使用
【第23周】Flink1.15之狀態(tài)的容錯(cuò)與一致性
【第24周】FlinkSQL(1.15)快速上手
【第25周】FlinkSQL雙流JOIN詳解
【第26周】全文檢索引擎Elasticsearch
【第27周】Es+HBase仿百度搜索引擎項(xiàng)目
【第28周】直播平臺(tái)三度關(guān)系推薦V1.0
【第29周】直播平臺(tái)三度關(guān)系推薦V2.0
【第30周】數(shù)據(jù)中臺(tái)大屏
【第31周】實(shí)時(shí)OLAP引擎之ClickHouse
【第32周】實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)-Kafka Eagle+DS
【第33周】實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)-Flink CDC數(shù)據(jù)采集
【第34周】實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)-Paimon(數(shù)據(jù)湖)快速上手
【第35周】實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)-Paimon(數(shù)據(jù)湖)高級(jí)進(jìn)階
【第36周】實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)-湖倉(cāng)一體項(xiàng)目
【第37周】一站式流式開(kāi)發(fā)平臺(tái)StreamPark
【第38周】大數(shù)據(jù)分布式SQL網(wǎng)關(guān)Kyuubi