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当前班期开课时间:2017/11/29至2018/04/03 主讲老师:大数据学院Hunter老师
12017/11/29至2018/04/03
  • 第1期 2017/11/29至2018/04/03
  • Linux基础

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  • Hadoop大数据课程各章概述、实验环境简介、什么是数据仓库、OLTP和OLAP

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  • Google的思想之一和二:GFS和MapReduce

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  • Google的思想之三:BigTable和Hadoop的伪分布环境搭建

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  • 使用命令行和Java操作HDFS

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  • HDFS的体系结构

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  • HDFS上传和下载的原理

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  • HDFS的底层原理

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  • HDFS的高级特性

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  • MapReduce基础:WordCount的原理和实现

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  • MapReduce编程案例和序列化排序

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  • MapReduce的分区和合并

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  • Shuffle和使用MRUnit

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  • MR编程案例一和二

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  • MR编程案例三和四

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  • Hadoop的全分布环境和第一阶段总结

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  • HBase基础和环境搭建

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  • 操作HBase和HBase的过滤器

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  • HBase上的MapReduce和HA

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  • Hive的体系结构和搭建

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  • Hive的数据模型之一

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  • Hive的数据模型之二

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  • Redis基础

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  • Storm的编程模型与集成Redis

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  • Scala基础语法与面向对象

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  • Scala函数式编程

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  • Scala高级特性和Actor编程

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  • Spark的体系结构与安装配置

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  • 执行Spark Demo 程序及原理分析

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  • Spark 的RDD和算子

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  • RDD的高级算子

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  • Spark 编程案例

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  • Spark SQL基础

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  • 在Spark SQL中使用数据源

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  • Spark SQL性能的优化和编程案例

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  • Spark Streaming基础

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  • Spark Streaming进阶

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  • Spark Streaming高级数据源

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  • Spark Structured Streaming和课程总结

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  • A:系统知识回顾

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  • 项目采集概述

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  • 数据准备,海量数据模拟分析。

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  • flume + HDFS 进行数据离线收集

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  • logstash+Kafka 进行数据实时收集

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  • 数据存储功能概述

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  • HDFS存储。

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  • Redis存储。

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  • Hbase存储。

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  • Kafka存储。

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  • 数据处理概述

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  • Hadoop + HDFS + MR + Mysql 进行离线数据分析。

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  • Spark + Kafka + Redis 进行内存计算分析。

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  • Storm + Kafka+ Redis 进行实时计算分析。

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  • 数据服务,展示可视化概述

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  • ELK环境搭建,安装,项目展示。

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  • Grafana日志监控可视化组件搭建。

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  • 手把手带你搭建属于自己的可视化框架。

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  • B:项目模拟实战

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  • 京东订单分析项目

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  • Hadoop离线数据计算(2)

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  • Flume+Sqoop数据存储和导入(2)

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  • 可视化报表设计和开发(2)

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  • IATA国际航空实时日志分析

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  • Spark Streaming实时流技术计算(2)

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  • Kafka+Redis组合使用(2)

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  • 接入开源ELK产品实现(2)

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  • 技术整合是整体实现(2)

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  • 阿里巴巴网用户行为分析系统

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  • Storm实时流计算用户数据处理和分布位置(2)

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  • 结合Kafka,Hbase等技术的使用(2)

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  • Redis+前端框架(Echarts等)可视化展示(2)

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  • 在Spark SQL中使用数据源

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  • Spark Streaming进阶

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  • 11 MapReduce编程案例2

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大数据学院Hunter老师

让优秀成为一种习惯!同学们努力加油。QQ:3002762563!

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2017-09-25 00:00:00

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