pk10走势:尚硅谷大数据就业捷报频传

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部分学员就业喜报

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大数据企业的商业项目直接为学员所用,一线大牛工程师亲自指导实战开发
业务覆盖金融、新闻、电商、智慧城市等主流行业,全程贯穿项目实战
覆盖前沿技术:Hadoop,Spark,实时数据处理,离线数据处理,机器学习
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业务覆盖社交、电商、交通、电信等主流行业,全程贯穿项目实战

大数据项目谷粒电信

项目架构:
Hadoop + Zookeeper + HBase + Hive +Flume + Kafka +Maven

业务分析:
1)用户每天主叫通话个数统计,通话时间统计。
2)用户每月通话记录统计,通话时间统计。
3)用户之间亲密关系统计。

大数据项目谷粒城市

项目架构:
Hadoop+ Zookeeper+ Kafka+ Spark+ Redis+ Scala

业务分析:
1)公路堵车预测
2)地铁人流量预测
3)共享单车聚集点预测等等

大数据项目谷粒电商

项目架构:
Scala+ SparkCore+ SparkSQL+ SparkStreaming+Mysql+Hive+HBase

业务分析:
1)Session各范围访问步长、访问时长占比统计 2)Session随机抽取
3)Top10热门品类
4)Top10热门品类Top10活跃Session统计
5)页面转化率统计
6)各区域Top3商品统计
7)广告黑名单实时统计
8)广告点击量实时统计
9)各省热门广告实时统计
10)最近一小时广告点击量实时统计

大数据项目谷粒社交

项目架构:
Nginx+Tomcat+Flume+Kafka+Spark+Hadoop+Hive+HBase+Echart+Crontab

业务分析:
1)新增用户统计
2)活跃用户统计
3)沉默用户统计
4)启动次数统计
5)版本分布统计
6)留存分析统计
7)新鲜度分析
8)各城市用户分布实时统计

大数据项目谷粒医疗

项目架构:
MySQL+ Redis+ ElasticSearch+ Azkaban+ Spark+ Zookeeper+ Flume+ Kafka

业务分析:
1)离线统计服务 (1)商品平均得分统计
(2)每个类别优质电影统计
(3)最热医疗商品统计
(4)优质医疗商品统计
(5)用户商品推荐矩阵
(6)商品相似度矩阵
2)实时推荐算法的实现
(1)获取用户的K次最近评分
(2)获取当前商品最相似的K个商品
(3)商品推荐优先级计算
(4)更新实时推荐结果

大数据项目谷粒旅游

项目架构:
Hadoop+HBase+Hive+Mysql+Sparksql+Spark Streaming+ Azkaban+ Zookeeper

业务分析:
1)市场增长趋势统计
2)目的地影响力分析
3)目的地客流分布——景区排名
4)目的地客流分布——区域排名
5)成熟客源市场分析-地市排名
6)成熟客源市场分析-省份排名
7)潜在客源市场分析-地市排名
8)潜在客源市转化率分析-地市排名
9)潜在客源市场分析-省份排名
10)潜在客源市转化率分析-省份排名
11)景区交通方式分析

看课程就明白,谁才是真正的实力派

授课内容全面深入,直击核心

第一阶段
Java

01 Java编程语言概述
  • Java编程语言发展简史
  • Java编程语言主要特征
  • Java技术体系平台
  • Java核心机制与JVM运行原理
  • 搭建 Java开发环境
  • JDK 的安装与配置
  • 开发体验 Java 应用程序
  • Java 程序的执行原理
  • Java Code Style
  • 变量的声明与使用
  • 变量内存空间分配与原理
  • 进制与位运算
  • 变量的数据类型
  • 数据类型之间的转换
  • 变量的运算与底层运算原理
02 Java基础语法
  • 流程控制语句
  • Java 编译器执行流程
  • if 分支结构
  • switch 选择结构与相关规则
  • 循环结构
  • for 循环
  • while 循环
  • do-while 循环语句
  • 各语句性能对比与应用场景
  • 特殊流程控制语句
  • 方法的声明与使用
  • 方法调用的过程分析
  • 跨类调用方法
  • 参数的值传递
  • 方法的重载 Overload
03 面向对象编程
  • 类和对象
  • 对象的属性和方法
  • Java 的内存管理与垃圾回收
  • JVM 的内存结构
  • 面向对象的三大特性
  • 对象的关联关系
  • Object 类的结构与方法
  • 继承中类中各个成员特点
  • 方法重写 Override
  • 访问权限修饰符
  • 多态与虚拟方法调用
  • instanceof 运算符
  • 多态的应用之多态数组
  • 多态的应用之多态参数
  • 对象类型的转换
04 Java数组
  • static 修饰符
  • 类的成员之代码块
  • 静态代码块与非静态代码块
  • 单例 (Singleton) 设计模式
  • final 修饰符
  • 包 (package) 的管理与作用
  • DOS 命令行下编译器操作
  • 使用 jar 命令打包应用程序
  • 数组的创建与使用
  • 一维数组与多维数组
  • 数组的默认初始化与内存分析
  • 数组的常见算法分析
  • 操作数组的工具类 Arrays
  • 命令行参数
  • 可变参数
05 高级类特性
  • 抽象类 (abstract) 实际应用举例
  • 接口 (interface) 的应用与常见问题
  • Template Method 设计模式
  • Factory Method 设计模式
  • 代理模式 (Proxy)
  • 类的成员之内部类
  • 匿名内部类
  • Java8 中匿名内部类的新特性
  • Enum枚举
  • 枚举的属性与方法
  • 接口实现枚举类
  • Annotation 注解
  • JDK 内置注解
  • 自定义注解
  • 元注解

第一阶段
Java

06 Java API
  • Wrapper 包装类
  • 装箱与拆箱
  • 包装类的缓存分析
  • 字符串处理类
  • String 类的使用与内存原理
  • String 类的算法分析
  • StringBuffer 与 StringBuilder
  • 字符串处理类性能分析
  • 其他常用类
  • Java.lang.System类
  • Java.util.Date类
  • Java.text.SimpleDateFormat类
  • Java.util.Calendar类
  • Java.lang.Math类
  • Java.math.BigInteger类与Java.
07 异常处理
  • 异常的原理
  • 异常的堆栈抛出机制
  • 异常的结构体系
  • 受检与非受检异常
  • 异常的处理
  • try-catch 示例
  • 使用finally回收资源
  • throw 制造异常
  • 异常的处理方式之throws
  • Java 7增强的throw 语句
  • 方法重写与 throws
  • 自定义异常
  • 实战中自定义异常的应用解析
  • 异常信息的访问
  • Java 程序的常见问题及解决方
08 集合与泛型
  • 集合框架概述
  • Collection 系列集合
  • List 系列集合与Set系列集合
  • java.util.ArrayList源码与数据结构分析
  • java.util.LinkedList 源码分析
  • java.util.HashSet 内部原理
  • java.util.TreeSet 数据结构分析
  • java7 中Map 系列集合与数据结构分析
  • java8 中 Map 系列集合新特性对比
  • java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
  • Iterator 与 ListIterator
  • Collections 工具类
  • 集合中使用泛型
  • 自定义泛型
  • 通配符
09 Java IO流
  • IO流结构体系
  • IO流原理分析
  • IO流的分类
  • IO流与文件操作
  • IO流的包装与链接
  • 缓冲流
  • 文件的复制与性能对比
  • 对象流
  • 对象的序列化与反序列化
  • 控制台IO
  • 标准输入流与标准输出流
  • 打印流
  • 转换流
  • 字符编码与解码
  • RandomAccessFile 类
10 Java 多线程
  • 线程的原理
  • 线程的创建与启动
  • 创建线程的几种方式对比
  • 继承 Thread 类与实现 Runnable 接口
  • 创建线程方式对比
  • 线程的控制
  • 线程的调度
  • 线程的优先级
  • 线程的生命周期
  • 多线程的安全问题与解决办法
  • 线程的同步
  • 互斥锁
  • 线程的死锁问题
  • 线程通信
  • 生产者与消费者案例

第一阶段
Java

11 Java Reflection
  • Java 反射机制的研究与应用
  • 反射的原理分析
  • JVM与类
  • 类的加载、连接、初始化
  • 类初始化的时机
  • 类加载器 ClassLoader简介
  • 类加载机制
  • 创建并使用自定义的类加载器
  • 开启反射的源头 Class
  • 获取 Class 实例的四种方式
  • 从 Class 中获取信息
  • Proxy 和 InvocationHandler 创建动态代理
  • 动态代理和AOP(Aspect Orient Programming)
  • 泛型和Class类
  • 使用反射来获取泛型信息
12 网络编程
  • 网络编程基础知识
  • 网络编程的主要问题
  • 如何实现网络中主机的相互通讯
  • 网络通讯要素
  • 网络通信协议
  • OSI参考模型
  • TCP/IP参考模型(或TCP/IP协议)
  • 数据的封装与拆封
  • Java.net.InetAddress 类
  • TCP 协议与UDP协议
  • 基于TCP协议的网络编程
  • Socket 的TCP编程
  • 基于UDP协议的网络编程
  • URL编程
  • 针对HTTP协议的URLConnec
13 Java8 新特性
  • Lambda 表达式
  • 类型推断
  • Java8核心函数式接口
  • Lambda表达式的参数传递
  • 方法引用与构造器引用
  • 强大的 Stream API
  • Stream 操作的核心步骤
  • 惰性求值与内部迭代
  • 筛选与切片
  • 映射与排序
  • 查找与匹配
  • 归约与收集
  • 并行流与串行流
  • Optional 容器类
  • ....
14 Mysql 基础
  • Mysql的安装和使用
  • 图解Mysql程序结构
  • Mysql服务器的配置
  • Mysql 客户端使用
  • 用户权限管理
  • Mysql数据库的使用
  • SQL语句的三种类型
  • DML、DDL、DCL的应用
  • 数据处理
  • 子查询
  • 创建和管理表
  • 约束与分页
  •  
  •  
  •  
15 JDBC
  • JDBC概述
  • 获取数据库连接
  • 数据库连接池C3P0 与 DBCP
  • 使用JDBC 完成数据库DML操作
  • 大数据的操作
  • 批量处理与元数据
  • 使用QueryRunner
  • 可插拔式结果集处理
  • 批量处理
  • 大数据结果集处理
  • 自定义结果集处理
  • 利用DBUtils编写通用 DAO
  • 使用 JdbcTemplate
  • 使用 JdbcDaoSupport
  • 使用 NamedParameterJdbcTemplate

第二阶段
JavaEE核心

01 Java WEB核心
  • JavaWeb的技术体系
  • 登录页面的开发
  • 登录功能实现-环境的搭建
  • 登录功能实现-LoginServlet
  • 登录功能实现-页面中错误提示
  • 注册功能实现-异步的表单校验
  • 登录功能实现-登录成功跳转主页面
  • 主页面访问权限控制
  • 在线人数统计
  • xml/JSON
02 Spring
  • SpringIOC&DI机制
  • Spring配置式组件管理
  • Spring注解式自动装配
  • Spring表达式语言
  • SpringAOP&动态代理
  • SpringJDBC使用
  • Spring声明式事务
  • Spring单元测试
  • Spring源码分析
  •  
03 SpringMVC
  • SpringMVC配置&运行流程
  • SpringMVC数据绑定
  • 模型处理[email protected]
  • RestFulCRUD
  • 表单标签&静态资源处理
  • 数据转换&格式化&JSR303数据校验
  • HttpMessageConverter
  • Ajax&国际化&文件上传下载
  • 异常处理
  • 整合&父子容器
04 MyBatis
  • MyBatis配置&查询数据
  • MyBatis全局配置文件
  • MyBatis映射文件
  • 关联查询,动态sql
  • MyBatis缓存机制&整合ehcache
  • MyBatis逆向工程
  • MyBatis、Spring、SpringMVC整合
  • MyBatis运行原理&源码分析
  • MyBatis拦截器&插件开发
  • 分页插件&存储过程调用&自
05 Maven
  • Maven环境搭建
  • Maven构建&自动化构建
  • 本地仓库&中央仓库
  • maven创建web工程
  • pom.xml、依赖管理
  • 坐标、依赖、生命周期等
  • eclipse下的maven使用
  • 继承&聚合
  • 9.maven构建SSH/SSM应用
  • 10.自动部署&持续集成&持续部
06 Linux入门 & VI/VIM
  • Linux概述
  • Linux和Windows区别
  • Centos下载地址
  • 安装VMWare虚拟机
  • 安装CentOS
  • 安装VMTools工具
  • Linux文件、目录结构
  • VI/VIM一般模式
  • VI/VIM编辑模式
  • VI/VIM指令模式
  • VI/VIM模式间转换
07 系统管理操作&远程登录
  • 查看网络IP和网关
  • 配置网络ip地址
  • 配置主机名
  • 防火墙配置
  • 关机重启命令
  • 找回root密码
  • 克隆虚拟机
  • 安装SecureCRT(英文版)
  • 中文版SecureCRT的使用
  • SecureCRT中文乱码解决方法
  • 安装Xshell
08 常用命令
  • 帮助命令
  • 文件目录类命令
  • 时间日期类命令
  • 用户管理命令
  • 用户组管理命令
  • 文件权限类命令
  • 搜索查找类命令
  • 压缩和解压类命令
  • 磁盘分区类命令
  • 进程线程类命令
  • crond 系统定时任务
09 软件包管理 & 企业真题
  • RPM概述
  • RPM查询命令(rpm -qa)
  • RPM卸载命令(rpm -e)
  • RPM安装命令(rpm -ivh)
  • YUM概述
  • YUM的常用命令
  • 修改网络YUM源
  • 常见错误及解决方案
  • 百度面试真题
  • 考满分面试真题
  • 瓜子二手车面试真题
10 Shell编程
  • Shell概述
  • Shell解析器
  • Shell脚本入门
  • Shell中变量
  • 自定义变量
  • 特殊变量$n、$#
  • 特殊变量$*、[email protected]、$?
  • 运算符
  • 条件判断
  • 流程控制if、case、for、while
  • read读取控制台输入
11 Shell高级&企业真题
  • 系统函数
  • 自定义函数
  • Shell工具cut
  • Shell工具sed
  • Shell工具awk
  • Shell工具sort
  • 京东面试真题
  • 搜狐面试真题
  • 和讯网面试真题
  • 新浪面试真题
  • 金和网络面试题
12 Redis
  • NoSQL&Redis入门
  • Redis/memcache/MongDB对比
  • Redis安装&启动
  • 分布式数据库CAP原理
  • Redis五大数据类型和基本操作命令
  • Redis总体配置Redis.conf
  • Redis持久化(RDB和AOF)
  • Redis事务控制
  • Redis发布和订阅
  • Redis(Master/Slave)主从复制
  • Jedis
13 MySQL高级
  • MySQL架构组成
  • MySQL备份和恢复
  • MySQL查询和慢查询日志分析
  • MySQL索引优化
  • MySQL存储引擎优化
  • MySQL锁机制优化
  • MySQL高可用设计
  • MySQL集群
  •  
  •  
  •  
14 JVM原理
  • JVM简析
  • JVM组成结构
  • JVM堆、栈原理
  • JVM-Heap三区原理
  • JVM垃圾收集机制
  • 堆内存调优
  • GC回收策略
  • GC三大算法
  •  
  •  
  •  
15 JUC 线程高级
  • 内存可见性分析
  • 原子变量与CAS (Compare And Swap) 算法分析
  • ConcurrentHashMap 锁分段机制
  • CountDownLatch 闭锁
  • Lock 同步锁
  • Condition 控制线程通信
  • 线程按序交替
  • ReadWriteLock 读写锁
  • 线程八锁/线程池
  • 线程调度
  •  

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

01 大数据概论 & Hadoop生态
  • 大数据概念
  • 大数据的特点(4V)
  • 大数据应用场景
  • 大数据发展前景
  • 大数据部门业务流程分析
  • 大数据部门组织结构(重点)
  • Hadoop是什么
  • Hadoop发展历史
  • Hadoop三大发行版本
  • Hadoop的优势(4高)
02 Hadoop入门
  • Hadoop组成
  • HDFS架构概述
  • YARN架构概述
  • MapReduce架构概述
  • 大数据技术生态体系
  • 推荐系统框架图
  • Hadoop运行环境搭建
  • 虚拟机环境准备
  • 安装JDK、安装Hadoop
  • Hadoop目录结构
03 Hadoop运行模式
  • 本地运行模式
  • 官方Grep案例
  • 官方WordCount案例
  • 伪分布式运行模式
  • 启动HDFS并运行MapReduce程序
  • 启动YARN并运行MapReduce程序
  • 配置历史服务器
  • 配置日志的聚集
  • 配置文件说明
  • 完全分布式运行模式
04 完全分布式模式&源码编译
  • 虚拟机准备
  • 编写集群分发脚本xsync
  • 集群配置
  • 集群单点启动
  • SSH无密登录配置
  • 群起集群
  • 集群启动/停止方式总结
  • 集群时间同步
  • Hadoop编译源码
  • 常见错误及解决方案
05 HDFS入门
  • HDFS概述
  • HDFS产出背景及定义
  • HDFS优缺点
  • HDFS组成架构
  • HDFS文件块大小
  • HDFS的Shell操作
  • HDFS客户端操作
  • HDFS客户端环境准备
  • HDFS的API操作
  • HDFS文件上传
06 HDFS的API操作
  • HDFS文件下载
  • HDFS文件夹删除
  • HDFS文件名更改
  • HDFS文件详情查看
  • HDFS文件和文件夹判断
  • HDFS的I/O流操作
  • HDFS文件上传
  • HDFS文件下载
07 HDFS的框架原理
  • 定位文件读取
  • HDFS的数据流
  • HDFS写数据流程
  • 剖析文件写入
  • 网络拓扑-节点距离计算
  • 机架感知
  • 副本存储节点选择
  • HDFS读数据流程
08 NN & DN工作机制
  • NameNode&2NN工作机制
  • Fsimage和Edits解析
  • CheckPoint时间设置
  • NameNode故障处理
  • 集群安全模式
  • NameNode多目录配置
  • DataNode工作机制
  • 数据完整性
09 DN工作机制&新特性
  • 掉线时限参数设置
  • 服役新数据节点
  • 退役旧数据节点
  • 添加白名单
  • 黑名单退役
  • Datanode多目录配置
  • HDFS 2.X新特性
  • 集群间数据拷贝
10 新特性& HA框架原理
  • 小文件存档
  • 回收站
  • 快照管理
  • HA概述
  • HDFS-HA工作机制
  • HDFS-HA工作要点
  • HDFS-HA自动故障转移工作机制
  • HDFS-HA集群配置

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

11 HDFS-HA集群配置
  • 环境准备
  • 规划集群
  • 配置Zookeeper集群
  • 配置HDFS-HA集群
  • 启动HDFS-HA集群
  • 配置HDFS-HA自动故障转移
  • YARN-HA配置
  • YARN-HA工作机制
  • 配置YARN-HA集群
  • HDFS Federation架构设计
12 MapReduce框架原理
  • MapReduce核心思想
  • MapReduce进程
  • MapReduce编程规范(八股文)
  • MapReduce程序运行流程分析
  • MapReduce工作流程
  • 常用数据序列化类型
  • 自定义bean对象实现序列化接口
  • FileInputFormat切片机制
  • CombineTextInputFormat切片机制
  • 自定义InputFormat
13 Shuffle机制
  • MapTask工作机制
  • 并行度决定机制
  • Shuffle机制
  • Partition分区
  • WritableComparable排序
  • GroupingComparator分组(辅助排序)
  • Combiner合并
  • 数据倾斜&Distributedcache
  • ReduceTask工作机制
  • 自定义OutputFormat
14 数据压缩 & Yarn
  • MapReduce支持的压缩编码
  • 采用压缩的位置
  • 压缩配置参数
  • 计数器应用、数据清洗
  • Yarn基本架构、工作机制
  • Yarn资源调度器、任务推测执行
  • MapReduce作业提交全过程
  • MapReduce开发总结
  • MapReduce参数优化
  • 企业高频真题讲解20道
15 MapReduce案例(一)
  • 案例一:统计一堆文件中单词出现的个数
  • 案例二:把单词按照ASCII码奇偶分区
  • 案例三:对每一个maptask的输出局部汇总
  • 案例四:大量小文件的切片优化
  • 案例五:统计手机号耗费的流量
  • 案例六:按照手机归属地不同省份输出到不同文件中
  • 案例七:按照总流量倒序排序
  • 案例八:不同省份输出文件内部排序
  • 案例九:求每个订单中最贵的商品
  • 案例十:Reduce端表合并(数据倾斜)
16 MapReduce案例(二)
  • 案例十一:Map端表合并(Distributedcache)
  • 案例十二:小文件处理(自定义InputFormat)
  • 案例十三:自定义日志输出路径(自定义OutputFormat)
  • 案例十四:日志清洗(数据清洗)
  • 案例十五:倒排索引(多job串联)
  • 案例十六:找博客共同好友分析
  • 案例十七:对数据流的压缩和解压缩
  • 案例十八:在Map输出端采用压缩
  • 案例十九:在Reduce输出端采用压缩
  • 案例二十:TopN案例
17 Zookeeper原理
  • Zookeeper概述、特点
  • Zookeeper数据结构
  • Zookeeper应用场景
  • Zookeeper下载地址
  • Zookeeper本地模式安装
  • 配置参数解读
  • Zookeeper内部原理
  • Zookeeper选举机制
  • Zookeeper节点类型
  • Stat结构体
18 Zookeeper原理&实战
  • 监听器原理、写数据流程
  • 分布式安装部署
  • 客户端命令行操作
  • API应用环境搭建
  • 创建ZooKeeper客户端案例
  • 创建子节点案例
  • 获取子节点并监听节点变化案例
  • 判断Znode是否存在案例
  • 监听服务器节点动态上下线案例
  • 企业高频真题讲解3道
19 Hive入门&安装
  • 什么是Hive
  • Hive的优缺点
  • Hive架构原理
  • Hive和数据库比较
  • Hive安装地址
  • Hive安装部署
  • 将本地文件导入Hive案例
  • MySql安装
  • 安装MySql服务器
  • 安装MySql客户端
20 Hive远程连接
  • MySql中user表中主机配置
  • Hive元数据配置到MySql
  • 驱动拷贝
  • 配置Metastore到MySql
  • 多窗口启动Hive测试
  • HiveJDBC访问
  • 启动hiveserver2服务
  • 启动beeline
  • 连接hiveserver2
  • Hive常用交互命令

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

21 Hive命令 & 数据类型
  • Hive其他命令操作
  • Hive常见属性配置
  • Hive数据仓库位置配置
  • Hive查询后信息显示配置
  • Hive运行日志信息配置
  • 参数配置方式
  • Hive数据类型
  • Hive基本数据类型
  • Hive集合数据类型
  • 类型转化
22 Hive DDL数据定义
  • 创建数据库
  • 查询数据库
  • 修改数据库
  • 删除数据库
  • 创建管理表
  • 创建外部表
  • 管理表与外部表的互相转换
  • 分区表基本操作
  • 分区表注意事项
  • 修改表、删除表
23 Hive DML数据操作
  • 向表中装载数据(Load)
  • 通过查询语句向表中插入数据(Insert)
  • 查询语句中创建表并加载数据(as select)
  • 创建表时通过location指定加载数据路径
  • Import数据到指定hive表中
  • Insert导出
  • Hadoop命令导出到本地
  • Hive Shell 命令导出
  • Export导出到HDFS上
  • 清除表中数据(Truncate)
24 Hive查询
  • 全表和特定列查询
  • 列别名
  • 算术运算符、常用函数
  • LIMIT语句
  • WHERE语句
  • 比较运算符(BETWEEN/IN/ IS NULL)
  • LIKE和RLIKE
  • 逻辑运算符(AND/OR/NOT)
  • 分组、GROUP BY语句
  • HAVING语句
25 Hive JOIN & 排序
  • 等值JOIN & 表的别名
  • 内连接
  • 左外连接、右外连接
  • 满外连接、多表连接
  • 笛卡尔积 JOIN
  • 全局排序(Order By)
  • 按照别名排序、多个列排序
  • 每个MapReduce内部排序(Sort By)
  • 分区排序(Distribute By)
  • CLUSTER BY
26 Hive分桶 & 函数
  • 分桶表数据存储
  • 分桶抽样查询
  • 常用查询函数
  • 空字段赋值
  • CASE WHEN
  • 行转列
  • 列转行
  • 窗口函数
  • Rank
  • 系统内置函数
27 Hive函数 & 压缩 & 存储
  • 自定义UDF、UDAF、UDTF函数
  • 压缩和存储
  • 源码编译支持Snappy压缩
  • 开启Map输出阶段压缩
  • 开启Reduce输出阶段压缩
  • 列式存储和行式存储
  • TextFile格式、Orc格式
  • Parquet格式
  • 主流文件存储格式对比实验
  • 存储和压缩结合案例
28 企业级调优
  • Fetch抓取
  • 本地模式
  • 表的优化
  • 小表、大表Join
  • 大表Join大表
  • MapJoin
  • Group By
  • Count(Distinct) 去重统计
  • 笛卡尔积
  • 行列过滤
29 Hive企业级调优(二)
  • 动态分区调整
  • 分桶、分区
  • Map数
  • 小文件进行合并
  • 复杂文件增加Map数
  • Reduce数
  • 并行执行、严格模式
  • JVM重用、推测执行
  • 压缩
  • EXPLAIN(执行计划)
30 企业级调优 & 项目实战
  • 项目视频表
  • 项目用户表
  • 项目技术选型
  • 数据清洗
  • 数据分析
  • ETL之ETLUtil
  • ETL之Mapper
  • ETL之Runner
  • 执行ETL
  • 项目数据准备

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

31 Hive项目实战&企业真题
  • 统计视频观看数Top10
  • 统计视频类别热度Top10
  • 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数
  • 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank
  • 统计每个类别中的视频热度Top10,以Music为例
  • 统计每个类别中视频流量Top10,以Music为例
  • 统计上传视频最多的用户Top10以及他们上传的观看次数在前20的视频
  • 统计每个类别视频观看数Top10
  • 项目总结
  • 企业高频真题讲解2道
32 Cloudera Manager & Impala
  • CM概念
  • CM功能
  • CM环境准备
  • CM安装部署
  • CM案例实操
  • Impala入门
  • 什么是Impala
  • Impala优缺点
  • Impala架构
  • Impala下载地址
33 Impala安装
  • Impala安装方式
  • Impala监护管理
  • Impala初体验
  • Impala的操作命令
  • Impala的外部shell
  • Impala的内部shell
  • Impala的数据类型
  • DDL数据定义
  • 创建数据库
  • 查询数据库
34 Impala操作
  • 创建管理表、外部表
  • 创建分区表
  • 向表中导入数据
  • 查询分区表中的数据
  • 增加多个分区
  • 删除分区、查看分区
  • 数据导入、导出
  • 自定义函数
  • 存储和压缩
  • 优化
35 IDEA
  • IDEA介绍
  • Windows下安装过程
  • 启动应用后简单配置
  • 创建工程
  • 设置显示常见的视图
  • 工程界面展示
  • 创建package和class
  • 设置常用配置20项
  • 设置快捷键、自定义模板
  • 关联Tomcat、Web项目案例实操
36 数据采集框架Flume
  • Flume定义
  • Flume组成架构
  • Flume拓扑结构
  • Flume Agent内部原理
  • Flume事务
  • Flume快速入门
  • Flume下载地址、安装部署
  • 案例一:监控端口数据官方案例
  • 案例二:实时读取本地文件到HDFS案例
  • 案例三:实时读取目录文件到HDFS案例
37 Flume高级
  • 案例四:单数据源多出口案例(选择器)
  • 案例五:单数据源多出口案例(Sink组)
  • 案例六:多数据源汇总案例
  • 自定义组件
  • 案例七:自定义Source案例
  • 案例八:自定义Sink案例
  • Flume监控之Ganglia
  • Ganglia的安装与部署
  • 操作Flume测试监控
  • 企业高频真题讲解6道
38 Kafka入门
  • 消息队列
  • 为什么需要消息队列
  • 什么是Kafka
  • Kafka架构
  • 环境准备
  • Kafka集群部署
  • Kafka命令行操作
  • Kafka工作流程分析
  • 数据写入方式
  • 数据分区(Partition)
39 Kafka原理
  • 数据副本(Replication)
  • 数据写入流程
  • 数据保存
  • 存储方式
  • 存储策略
  • Zookeeper存储
  • 本地存储
  • 数据消费
  • 高级API
  • 低级API
40 Kafka高级
  • 消费者组
  • 消费方式
  • 消费者组案例
  • Kafka生产者Java API
  • 创建生产者(新API)
  • 创建生产者带回调函数(新API)
  • 自定义分区生产者
  • Kafka消费者高级API
  • Kafka消费者低级API
  • Kafka拦截器原理及案例

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

41 Kafka高级
  • Kafka监控
  • KafkaManager
  • KafkaMonitor
  • Kafka进阶
  • 分区分配策略
  • Range Strategy
  • RoundRobin Strategy
  • 高可靠性存储
  • Kafka文件存储机制
  • 复制原理和同步方式
  •  
42 Kafka高级 & 面试题
  • ISR
  • 数据可靠性和持久性保证
  • 框架整合
  • Kafka与Flume比较
  • Flume与Kafka集成
  • Kafka Streams简介
  • Kafka Streams特点
  • 为什么要有Kafka Stream
  • Kafka Stream数据清洗案例
  • 企业高频真题10道
  •  
43 HBase原理及安装
  • HBase的角色
  • HBase的架构
  • HBase部署与使用
  • HBase基本操作
  • HBase表的操作
  • HBase读数据流程
  • HBase写数据流程
  • HBase JavaAPI
  • 安装Maven并配置环境变量
  • 新建Maven Project
  • 编写HBaseAPI程序
44 HBase集成及运维
  • 官方HBase-MapReduce
  • 自定义HBase-MapReduce1
  • 自定义HBase-MapReduce2
  • HBase与Hive的对比
  • HBase与Hive集成使用
  • 与Sqoop的集成
  • 常用的Shell操作
  • 数据的备份与恢复
  • 节点的服役
  • 节点的退役
  • 版本的确界
45 HBase企业级优化
  • HBase高可用
  • Hadoop的通用性优化
  • Linux优化
  • Zookeeper优化
  • HBase优化
  • HBase预分区优化
  • RowKey设计
  • 内存优化
  • 基础优化
  • HBase在商业项目中的能力
  • HBase2.0新特性
46 HBase微博项目
  • 微博系统需求分析
  • 微博系统代码设计
  • 创建命名空间以及表名的定义
  • 创建微博内容表
  • 创建用户关系表
  • 发布微博内容
  • 添加关注用户
  • 移除(取关)用户
  • 获取关注的人的微博内容
  • 测试
47 Sqoop
  • Sqoop原理、安装
  • 导入数据
  • RDBMS到HDFS
  • RDBMS到Hive
  • 导出数据
  • HIVE/HDFS到RDBMS
  • 脚本打包、常用命令列举
  • 命令&参数详解
  • Sqoop的案例实操
  •  
48 Azkaban
  • 各种调度工具特性对比
  • Azkaban与Oozie对比
  • Azkaban特点
  • Azkaban下载地址
  • Azkaban安装部署
  • 案例一:Command类型之单一job
  • 案例二:Command类型之多job工作流
  • 案例三:HDFS操作任务调度
  • 案例四:MapReduce任务调度
  • 案例五:Hive脚本任务调度
49 Oozie
  • Oozie框架原理
  • Oozie的功能???/li>
  • Oozie的常用节点
  • Oozie的安装部署
  • 案例一:Oozie调度shell脚本
  • 案例二:Oozie逻辑调度执行多个Job
  • 案例三:Oozie调度MapReduce任务
  • 案例四:Oozie定时任务/循环任务
  •  
  •  
50 HUE
  • HUE简介
  • HUE安装
  • 案例一:HUE与HDFS集成案例
  • 案例二:HUE与YARN集成案例
  • 案例三:HUE与Hive集成案例
  • 案例四:HUE与Mysql集成案例
  • 案例五:HUE与Oozie集成案例
  • 案例六:HUE与HBase集成案例
  • 案例七:HUE与Zookeeper集成案例
  • 案例八:HUE与Sqoop2集成案例

第三阶段
大数据Hadoop生态体系

51 Git&Git Hub
  • Git安装配置
  • Git本地库搭建
  • Git常用操作命令
  • Github注册与配置
  • Github与Git协同办公
  • TortoiseGit安装配置
  • Egit操作push/pull,
  • Git工作流
  • 集中式&GitFlow&Forking
52 ETL数据清洗工具Kettle
  • Kettle入门
  • Kettle安装
  • Kettle使用
  • 案例一:日志文件导数据到Hive
  • 案例二:MySQL导数据到Hive
  • 案例三:Hive导数据到Hive
  • 案例四:Hive导数据到HBase
  • 案例五:Hive导数据到ES
  •  
53 Kylin
  • Kylin应用场景
  • Kylin工作原理
  • Kylin体系架构
  • Kylin集群环境
  • 为Kylin集群搭建负载均衡器
  • Sample Cube案例
  • Cube创建案例
  • 查询Cube
  • Kylin的元数据、垃圾清理
54 Storm原理
  • Storm应用场景及行业案例
  • Storm特点、编程模型
  • 元组(Tuple)、流(Stream)
  • 水龙头(Spout)、转接头(Bolt)
  • 拓扑(Topology)
  • 主控节点与工作节点
  • 流分组(Stream grouping)
  • 工作进程(Worker)
  • spout的tail特性
55 Storm案例
  • 执行器(Executor)、任务(Task)
  • 实时流计算常见架构图
  • Storm集群规划、集群搭建
  • Storm命令行操作
  • 分组策略和并发度
  • 网站日志处理案例
  • 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

第四阶段
大数据spark生态体系

01 Scala入门
  • 安装Scala
  • 配置IDEA环境
  • 使用Scala REPL
  • 使用Scala Doc
  • 声明值和变量
  • 常用类型
  • 算术和操作符重载
  • 调用函数和方法
  • apply、update方法
  • option类型
  • If else表达式、while表达式、for表达式
  • 函数
  • 过程、懒值、异常
02 Scala数据结构
  • 主要的集合特质
  • 数组、映射、元组、队列、堆栈、列表、集
  • 添加去除元素操作符
  • 将函数映射到集合
  • 化简、折叠、扫描
  • 拉链操作
  • 迭代器
  • 流(不可变列表)
  • 懒视图
  • 与java集合的互操作总结
  • 线程安全的集合
  • 并行集合
  • 操作符概述
03 Scala模式匹配
  • 更好的switch
  • 守卫
  • 模式中的变量
  • 类型模式
  • 匹配数组、列表和元组
  • 提取器
  • 变量声明中的模式
  • For表达式中的模式
  • 样例类
  • Copy方法和带名参数
  • Case语句的中置表达式
  • 匹配嵌套结构
  • 密封类、模拟枚举、偏函数
04 高阶函数 & 类 & 对象
  • 作为参数的函数
  • 匿名函数、高阶函数
  • 参数(类型)推断
  • 闭包、柯里化、控制抽象
  • 简单类和无参方法
  • Getter、Setter方法
  • 对象私有字段
  • Bean属性、构造器
  • 嵌套类
  • 单例对象、伴生对象
  • Apply方法
  • 应用程序对象
  • 枚举
05 Scala包和引入 & 继承
  • 包、作用域、包对象
  • 包可见性、引入
  • 重命名和隐藏方法
  • 继承类
  • 重写方法
  • 类型检查和转换
  • 受?;さ淖侄魏头椒?/li>
  • 超类的构造
  • 重写字段
  • 匿名子类
  • 抽象类
  • 构造顺序和提前定义
  • Scala继承层级
06 Scala特质
  • 不允许多重继承
  • 当做接口使用的特质
  • 带有具体实现的特质
  • 带有特质的对象
  • 叠加在一起的特质
  • 在特质中重写抽象方法
  • 当做富接口使用的特质
  • 特质中的具体字段
  • 特质中的抽象字段
07 注解 & 类型参数
  • 什么可以被注解
  • 注解参数
  • 注解实现
  • 针对java特性的注解
  • 用于优化的注解
  • 泛型类、泛型函数
  • 类型变量限定
  • 视图界定
  • 上下文界定
08 Scala隐式转换
  • 隐式转换
  • 利用隐式转换丰富类库功能
  • 引入隐式转换
  • 隐式转换规则
  • 隐式参数
  • 利用隐式参数进行隐式转换
  • 上下文界定
  • 读取行、读取字符
  • 读取词法单元和数字
09 Scala高级类型
  • 类型与类的区别
  • classOf与getClass的区别
  • 单例类型
  • 类型投影
  • 类型别名
  • 结构类型
  • 复合类型
  • 中置类型
  • 自身类型
10 Scala Akka实例实操
  • 需求分析
  • 业务需求分解
  • 项目源代码
  • 新建Maven项目AkkaSystem
  • WorkInfo类抽象
  • ActorMessage
  • Master
  • Worker
  • 案例运行

第四阶段
大数据spark生态体系

11 Spark基础解析
  • 什么是Spark、Spark特点
  • Spark的用户和用途
  • Spark集群安装
  • 配置Job History Server
  • 配置Spark HA
  • 执行第一个spark程序
  • Spark应用提交
  • 启动Spark Shell
  • 在IDEA中编写WordCount程序
  • 在IDEA中本地调试WordCount程序
  • 在IDEA中远程调试WordCount程序
12 SparkCore应用解析(一)
  • RDD概述
  • RDD弹性
  • RDD特点
  • RDD编程模型
  • RDD持久化
  • RDD检查点机制
  • RDD的依赖关系
  • DAG的生成
  • 键值对RDD的转化操作
  • 键值对RDD的行动操作
  • 键值对RDD的数据分区
13 SparkCore应用解析(二)
  • 文本文件输入输出
  • JSON文件输入输出
  • CSV文件输入输出
  • SequenceFile文件输入输出
  • 对象文件输入输出
  • Hadoop输入输出格式
  • 文件系统的输入输出
  • 数据库的输入输出
  • RDD编程进阶
  • 累加器、自定义累加器
  • 广播变量
14 SparkSQL应用解析(一)
  • 什么是Spark SQL
  • RDD vs DataFrames vs DataSet
  • SparkSQL命令行查询流程
  • IDEA创建SparkSQL程序
  • 新的起始点SparkSession
  • 创建DataFrames
  • DataFrame常用操作
  • Dataset和RDD互操作
  • 类型之间的转换总结
  • 用户自定义UDF函数
  • 用户自定义聚合函数
15 SparkSQL应用解析(二)
  • SparkSQL数据源
  • 通用加载/保存方法
  • Parquet文件
  • Hive数据库
  • JSON数据集
  • JDBC
  • JDBC/ODBC服务器
  • 运行Spark SQL CLI
  • 计算所有订单中每年的销售单数、销售总额案例
  • 计算所有订单每年最大金额订单的销售额案例
  • 计算所有订单中每年最畅销货品案例
16 SparkStreaming应用解析
  • 什么是Spark Streaming
  • Spark与Storm的对比
  • 运行Spark Streaming
  • 架构与抽象
  • 初始化StreamingContext
  • 什么是Dstreams
  • DStreams输入
  • DStreams转换
  • DStreams输出
  • 累加器和广播变量
  • DataFrame ans SQL Operations
  • Caching / Persistence
  • 7x24 不间断运行
  • 性能考量
17 SparkGraphX 应用解析(一)
  • 什么是Spark GraphX
  • 弹性分布式属性图
  • 运行图计算程序
  • 图存储模式
  • GraphX存储模式
  • vertices、edges以及triplets
  • 图的构建
  • BSP计算模式
  • 图操作一览
  • 操作一览
  • 转换操作
  • 结构操作
  • 顶点关联操作
  • 聚合操作、缓存操作
18 SparkGraphX 应用解析(二)
  • Pregel API
  • pregel计算模型
  • pregel实现最短路径
  • GraphX实例
  • PageRank排名算法
  • PageRank算法原理
  • Spark GraphX实现
  • 广度优先遍历(参考)
  • 单源最短路径(参考)
  • 连通图(参考)
  • 三角计数(参考)
  • PageRank实例
  •  
  •  
19 Spark内核解析(一)
  • RDD抽象
  • 计算抽象、集群模式
  • RPC网络通信抽象
  • 启动Standalone集群
  • 核心组件
  • 核心组件交互流程
  • Block管理
  • 整体应用
  • start-daemon.sh脚本解析
  • spark-class脚本解析
  • start-master.sh脚本解析
  • start-slaves.sh脚本解析
  • start-all.sh脚本解析
  • spark-submit脚本解析
20 Spark内核解析(二)
  • Spark通信架构
  • Endpoint启动过程
  • Endpoint Send & Ask流程
  • Endpoint receive流程
  • Endpoint Inbox处理流程
  • Endpoint画像
  • Master节点和Work节点启动流程
  • Client启动流程
  • Driver和DriverRunner
  • SparkContext解析
  • SparkContext创建过程
  • SparkContext简易结构与交互关系
  • Master对Application资源分配
  • Worker创建Executor

第四阶段
大数据spark生态体系

21 Spark内核解析(三)
  • Job提交和Task的拆分
  • Task的执行流程
  • Task的回馈流程
  • Task的迭代流程
  • Spark的数据存储
  • 数据写入过程分析
  • 数据读取过程分析
  • Partition如何转化为Block
  • partition和block的对应关系
  • Spark Shuffle过程
  • Spill过程
  • Collect、Sort
  • Spill
  • Merge
  • Copy
  • Merge Sort
  • MapReduce与Spark过程对比
22 Spark内核解析(四)
  • Spark内存管理
  • 堆内内存、堆外内存
  • 内存管理接口、静态内存管理
  • 统一内存管理
  • RDD 的持久化机制
  • RDD 缓存的过程
  • 淘汰和落盘
  • 多任务间内存分配
  • Shuffle 的内存占用
  • 部署模式解析
  • standalone框架
  • yarn集群模式、mesos集群模式
  • spark 三种部署模式的区别
  • 异常分析1:worker异常退出
  • 异常分析2:executor异常退出
  • 异常分析3:master 异常退出
  • wordcount程序运行原理窥探
23 Spark优化解析(一)
  • 调优基本原则
  • 数据倾斜优化
  • 如何定位导致数据倾斜的代码
  • 如何缓解/消除数据倾斜
  • Shuffle调优
  • HashShuffleManager运行原理
  • SortShuffleManager运行原理
  • 程序开发调优
  • 原则一:避免创建重复的RDD
  • 原则二:尽可能复用同一个RDD
  • 原则三:对多次使用的RDD进行持久化
  • 原则四:尽量避免使用shuffle类算子
  • 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作
  • 原则六:使用高性能的算子
  • 原则七:广播大变量
  • 原则八:使用Kryo优化序列化性能
  • 原则九:优化数据结构
24 优化解析 & 机器学习
  • 运行资源调优
  • JVM虚拟机优化
  • GC优化
  • Spark的内存管理优化
  • 根据日志进一步调优
  • 京东商城基于Spark的风控系统的实现
  • Spark在美团的实践
  • 数据处理平台架构中的SMACK组合
  • 大数据架构选择
  • 机器学习算法常用指标
  • 机器学习凸优化算法分析及案例实操
  • 机器学习L1、L2正则化算法分析及案例实操
  • PCA降维算法分析及案例实操
  • ICA降维算法分析及案例实操
  • 非平衡数据处理
  • 模型优化
  • 损失函数
25 机器学习(二)
  • 矩阵奇异值分解SVD
  • 线性回归算法
  • 逻辑回归算法
  • 贝叶斯分类算法
  • SVM支持向量机算法
  • 决策树算法
  • K近邻算法
  • KMEANS聚类算法
  • EM算法
  • FPGrowth关联规则算法
  • Apriori关联规则算法
  • 协同过滤推荐算法
  • ALS交替最小二乘算法
  • SVD推荐系统算法
  • 随机森林算法
  • AdaBoost算法
  • XgBoost算法、GBDT算法
26 Flink入门
  • 流处理技术的演变
  • 初识Flink
  • 批处理与流处理
  • Flink基本架构
  • JobManager与TaskManager
  • 无界数据流与有界数据流
  • 数据流编程模型
  • Flink集群搭建
  • Standalone模式安装
  • Yarn模式安装
27 Flink运行架构
  • 任务提交流程
  • 任务调度原理
  • Worker与Slots
  • 程序与数据流
  • 并行数据流
  • task与operator chains
  • Flink DataStream API
  • Flink运行模型
  • Flink程序架构
  • 执行环境
28 Flink source & sink
  • 基于File的数据源
  • 基于Socket的数据源
  • 基于集合(Collection)的数据源
  • writeAsText
  • WriteAsCsv
  • print/printToErr
  • writeUsingOutputFormat
  • writeToSocket
  • Transformation
  • Map
29 Flink Transformation
  • FlatMap、Filter
  • Connect
  • CoMap,CoFlatMap
  • Split、Select
  • Union、KeyBy
  • Reduce、Fold
  • Aggregations
  • Time、Window
  • CountWindow
  • TimeWindow
30 Time与Window
  • Window Reduce
  • Window Fold
  • Aggregation on Window
  • EventTime的引入
  • Watermark
  • EvnetTimeWindow API
  • 滚动窗口
  • 滑动窗口
  • 会话窗口
  • 总结

第四阶段
大数据spark生态体系

31 Elasticsearch入门
  • 什么是Elasticsearch?
  • Elasticsearch的适用场景、特点、核心概念
  • Elasticsearch安装部署、head插件安装
  • 获取Transport Client案例
  • 创建索引案例
  • 删除索引案例
  • 新建文档(源数据json串)
  • 新建文档(源数据map方式添加json)
  • 新建文档(源数据es构建器添加json)
  • 搜索文档数据(单个索引)
32 Elasticsearch案例实操
  • 搜索文档数据(多个索引)
  • 更新文档数据(update)
  • 更新文档数据(upsert)
  • 删除文档数据(prepareDelete)
  • 查询所有(matchAllQuery)
  • 对所有字段分词查询(queryStringQuery)
  • 通配符查询(wildcardQuery)
  • 词条查询(TermQuery)
  • 模糊查询(fuzzy)
  • 映射操作案例
33 Python基础
  • 认识python
  • 编写第一个python程序
  • 注释
  • 变量以及类型
  • 标示符和关键字
  • 输入&输出
  • 运算符
  • 数据类型转换
  • 判断语句介绍
  • if判断语句
34 Python基础
  • if嵌套
  • while循环
  • for循环
  • break和continue
  • 字符串输入&输出
  • 下标和切片
  • 元组(tuple)
  • 函数
  • 文件操作
  • 类和对象
35 Python基础
  • 封装
  • 继承
  • 多态
  • 设计模式
  • 异常
  • ???/li>
  • 列表推导式
  • 集合
  • 垃圾回收
  • 编码风格

管理体系

从心出发,助你学习、求职、晋升一路顺畅!

入学
测验

科学量化开发潜力
从一开始就知道自己的特长,让学习更明确!

学习小组,自习辅导,阶段测评,个人学习分析
讲师、助教、班主任时时陪同,让你从此爱上学习!

实时教学
反馈系统
职业能
力拓展

纵向拓展专业技术,横向拓展综合实力
挤进尚硅谷,注定你优秀,不只是说说而已!

就业
指导

知名企业技术大牛分享,老学员分享
在尚硅谷,你永远不是一个人在奋斗!

尚硅谷java培训学员风采1
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