随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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离线数据分析平台Hadoop 1、初识Hadoop以及Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优缺点、Hadoop的核心组件、Hadoop发行版的选择;Hadoop环境搭建,Hadoop shell命令;
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3、分布式计算框架MapReduce;MapReduce应用程序的开发、配置JobHistory Server;
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5、数据仓库Hive的安装和使用、分桶作用、创建点击流数据数据仓库、点击流数据分析(HiveSql);
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7、数据迁移工具Sqoop、HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递;
8、HBase基础、面向列的实时分布式数据库、HBase与RDBMS的对比、HBase集群及其管理;
9、分布式资源调度YARN;YARN的产生背景、YARN的架构及执行流程;搭建单节点伪分布式YARN的实验环境;
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基于Hadoop的离线数据电商分析平台、日志文件的收集、Hive日志文件数据分析、定时触发、HBASE集群
实时数据分析平台Storm 1、python介绍、安装、基本操作、基本语法、数据结构、内建函数、异常、模块;
2、Storm介绍、Storm应用场景及行业案例、Storm特点、Storm编程模型部署;
3、Storm集群搭建、配置集群、通信机制;
4、Component组件、spout水龙头、bolt转接头、spout的tail特性、网站日志处理案例、将接收到日志的会话id打印在控制台案例、动态增加日志,查看控制台打印信息案例、分组策略和并发度、实时单词统计案例、实时计算网站PV案例、实时计算网站UV去重案例、常见问题总结;
5、消息队列Kafka、使用Flume收集数据到Kafka、Mahout的离线计算数据、Kafka基础与常用API;
基于storm体系的“双十一实时数据分析平台”、Grouping策略及并发度、计算网站、storm事务、Storm集群和作业监控、点击流日志分析、Python爬虫
Scala语言与Spark 1、Scala介绍、Scala安装配置、基本语法、数据结构、模式匹配、高阶函数 & 类 & 对象等、Scala Akka实例实操;
2、Spark基础、SparkCore应用解析、 RDD,KeyValueRDD,RDD的常用Transformation和Action操作;
3、SparkStreaming、 SparkGraphX、Spark内核解析、Spark优化解析;
4、Spark-Mllib机器学习、回归算法、决策树、推荐系统、分类算法等;
5、升级Hive执行引擎为Spark、使用Spark Sql完成点击流日志业务需求、打通Spark数据收集、存储、计算、展示流程;
实战项目:
基于Spark的个性化推荐系统、spark集群、SparkStreaming外挂、k-means和贝叶斯算法、点击流日志分析
课程内容:
1、简历制作、面试礼仪,对学员进行简历指导及多轮模拟面试;
2、常见面试题的讲解,技术简历的指导与优化,技术面试指导,强化实战项目;
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大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,**各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
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