流狐素材网

51CTO大数据开发工程师 大数据零基础入门教程

 

 

课程架构： 

阶段学习+阶段实战+项目实战+两个选修方向+面试指导 

课程内容： 

30%原理精讲+60%项目实战+10%解决方案

 

课程目录：

01.微职位：Linux基础知识

  -- 1-1.课程内容

  -- 2-1.虚拟机安装(windows)

  -- 2-2.虚拟机网络配置

  -- 2-3.xshell连接虚拟机

  -- 2-4.虚拟机安装(Mac)

  -- 2-5.Linux文件系统简介

  -- 3-1.文件目录操作命令

  -- 3-2.文件目录管理命令

  -- 3-3.文件内容修改命令

  -- 3-4.文件内容查看命令

  -- 3-5.文件大小查看命令

  -- 3-6.文件压缩打包命令

  -- 3-7.grep命令

  -- 4-1.用户与用户组概念

  -- 4-2.文件权限的讲解

  -- 4-3.chgrp和chown讲解

  -- 4-4.chmod讲解

  -- 4-5.权限实战

  -- 4-6.su和sudo讲解

  -- 5-1.认识bash shell

  -- 5-2.bash shell的变量

  -- 5-3.bash shell操作环境

  -- 5-4.alias history clear

  -- 5-5.第一个bash脚本

  -- 5-6.脚本参数

  -- 5-7.test命令

  -- 5-8.条件判断结构

  -- 5-9.循环控制结构

  -- 5-10.date命令

  -- 5-11.往文件中追加内容

  -- 5-12.crontab命令

  -- 6-1.克隆3台虚拟机

  -- 6-2.修改主机名

  -- 6-3.配置无密钥登录

  -- 6-4.使用filezilla上传文件

  -- 6-5.java的JDK的安装

  -- 6-6.java相关命令的讲解

  -- 6-7.虚拟机关闭防火墙

  -- 6-8.三台虚拟机通过ntp同步时间

02.微职位：大数据技术入门

-- 1-1.课程内容

  -- 1-2.Java开发环境的安装(Windows)

  -- 1-3.IDEA导入已经存在的maven项目(windows)

  -- 1-4.jar包依赖管理说明

  -- 1-5.使用java命令启动JVM

  -- 1-6.RPC

  -- 1-7.分布式存储的原理

  -- 1-8.HDFS安装前的准备

  -- 1-9.HDFS的安装(一)

  -- 1-10.WebUI看不了怎么办

  -- 1-11.HDFS的安装(二)

  -- 1-12.HDFS安装后的额外强调

  -- 1-13.HDFS Web UI讲解

  -- 1-14.HDFS常用操作命令一

  -- 1-15.HDFS常用操作命令二

  -- 1-16.HDFS文件恢复机制

  -- 1-17.Http方式访问HDFS

  -- 1-18.HDFS各组件作用

  -- 1-19.HDFS中的数据块

  -- 1-20.写HDFS文件实战与原理讲解

  -- 1-21.读HDFS文件实战与原理讲解

  -- 1-22.Java基本操作HDFS API

  -- 1-23.Java开发HDFS应用的时候需要注意的点

  -- 1-24.DataNode心跳机制的作用

  -- 1-25.NameNode中的EditsLog和FSimage机制

  -- 1-26.SecondaryNameNode帮助NameNode减负

  -- 1-27.Federation配置

  -- 1-28.ViewFS的配置

  -- 1-29.回退到一个NameNode的状态

  -- 1-30.告诉你怎么使用Snapshots

  -- 1-31.平衡数据

  -- 1-32.SafeMode

  -- 2-1.课程内容

  -- 2-2.为什么需要Zookeeper

  -- 2-3.单机安装zookeeper

  -- 2-4.使用命令行操作zookeeper

  -- 2-5.使用ZooInspector操作zk

  -- 2-6.数据模型

  -- 2-7.安装分布式zookeeper

  -- 2-8.分布式zookeeper的特点

  -- 2-9.Java创建zookeeper会话

  -- 2-10.Java创建zk节点

  -- 2-11.Java设置和删除zk节点

  -- 2-12.ZNode的watcher机制

  -- 2-13.ZNode的watcher机制二

  -- 2-14.ZNode的ACL机制

  -- 2-15.使用curator客户端操作zk

  -- 2-16.zk使用之配置管理实战

  -- 2-17.zk使用之分布式锁实战

  -- 2-18.zk使用之Master选举实战

  -- 2-19.HDFS HA集群规划

  -- 2-20.使用zk来实现HDFS HA的实操

  -- 2-21.NameNode恢复到非HA的状态

  -- 2-22.NameNode恢复到非HA的状态_2

  -- 3-1.课程内容

  -- 3-2.Yarn是用来做什么的

  -- 3-3.Yarn的安装

  -- 3-4.分布式计算的特点

  -- 3-5.MapReduce安装

  -- 3-6.hadoop序列化机制

  -- 3-7.实现并运行第一个MapReduce job

  -- 3-8.block与map的input split的关系

  -- 3-9.MapReduce在Yarn上运行的原理

  -- 3-10.MR内存cpu资源配置

  -- 3-11.MR中的Combiner

  -- 3-12.实现并运行WordCount

  -- 3-13.shuffle & sort

  -- 3-14.自定义分区器

  -- 3-15.MapReduce应用

  -- 3-16.Hadoop压缩机制

  -- 3-17.text文件格式的读写

  -- 3-18.avro文件和parquet文件的讲解(很重要)

  -- 3-19.avro文件的读写

  -- 3-20.parquet文件的读写(必须掌握)

  -- 3-21.sequenceFile文件的读写

  -- 3-22.用sequenceFile合并小文件

  -- 3-23.CombineTextInputFormat讲解

  -- 3-24.Yarn的三种资源调度机制

  -- 3-25.Yarn Capacity Scheduler配置

  -- 3-26.Yarn Fair Scheduler配置

  -- 3-27.ResourceManager的HA配置

  -- 4-1.NCDC数据源的获取

  -- 4-2.NCDC数据字段的详解

  -- 4-3.NCDC数据的预处理

  -- 4-4.数据处理逻辑以及实现方案讲解

  -- 4-5.MapReduce代码实现讲解

  -- 4-6.Hadoop的本地安装

  -- 4-7.单元测试、集成测试以及验证

  -- 4-8.求每一年最高的温度

03.微职位：NoSQL数据库之HBase

-- 1-1.核心原理课程内容

  -- 1-2.引出主角HBase

  -- 1-3H.Base安装

  -- 1-4.HBase数据模型

  -- 1-5.namespace

  -- 1-6.Version和TTL

  -- 1-7.HA配置

  -- 1-8.Java客户端put数据到HBase表

  -- 1-9.Table到Region到CF(非常重要)

  -- 1-10.HFile文件格式详解(必须掌握)

  -- 1-11.Block Encoder和Compressor

  -- 1-12.Bloom Filter

  -- 1-13.HBase技术架构

  -- 2-1.客户端怎么找到对应的Region

  -- 2-2.Memory Store写缓存机制

  -- 2-3.WAL

  -- 2-4.读缓存机制-BlockCache

  -- 2-5.LruBlockCache

  -- 2-6.BucketCache

  -- 2-7.HBase内存规划案例

  -- 3-1.compaction

  -- 3-2.pre-split(设计HBase表时必须考虑的点)

  -- 3-3.auto-split

  -- 3-4.手工split

  -- 3-5.auto-split的实现

  -- 3-6.region太多的影响以及合并

  -- 3-7.balancing

  -- 3-8.snapshot

  -- 4-1.Java客户端增删改Hbase表

  -- 4-2.batch接口

  -- 4-3.保证相同行操作的原子性

  -- 4-4.异步接口BufferedMutator

  -- 4-5.version相关

  -- 4-6.Scan

  -- 4-7.RowKey的过滤

  -- 4-8.Column的过滤

  -- 4-9.ColumnValue的过滤

  -- 4-10.PageFilter

  -- 4-11.FilterList

  -- 5-1.实战应用课程内容

  -- 5-2.几个column family比较合适呢

  -- 5-3.RowKey设计一（重要）

  -- 5-4.RowKey设计二（重要）

  -- 5-5.RowKey设计三（重要）

  -- 5-6.RowKey设计四（重要）

  -- 6-1.Spark在driver端和executor端读写Hbase

  -- 6-2.每一个Executor维护一个Connection

  -- 6-3.HBaseContext封装Spark和HBase交互的代码

  -- 6-4.Spark使用bulkput将数据写入到HBase中

  -- 6-5.Spark使用bulkput将数据写入到HBase中优化

  -- 6-6.RDD分区与Region的关系

  -- 6-7.隐式转换的使用

  -- 6-8.Spark Streaming读写Hbase

  -- 7-1.需求说明

  -- 7-2.Schema的设计

  -- 7-3.csv格式的数据转换成HFile格式（重要）

  -- 7-4.HFile导入到HBase并验证

  -- 7-5.实验环境下的Solr的安装

  -- 7-6.Solr中的schema

  -- 7-7.简单使用Solr

  -- 7-8.生产环境中的Solr

  -- 7-9.利用Solr创建索引

  -- 7-10.需求问题的解决

  -- 7-11.OLAP架构图讲解

  -- 7-12.设置solr开启不自动启动

  -- 8-1.构建简单的Spring boot应用

  -- 8-2.构建复杂的Spring boot应用

  -- 8-3.将Spring boot应用打成jar包在服务器上运行

  -- 8-4.将Spring boot应用打成war包在服务器上运行

  -- 8-5.Java Web展现产品质量数据

04.微职位：Scala语言的学习

-- 1-1.怎样学习Scala

  -- 1-2.章节内容

  -- 1-3.Scala的诞生史

  -- 1-4.学习scala需要的环境(windows)

  -- 1-5.学习Scala需要的环境(Mac)

  -- 1-6.简单例子对比面向对象和函数式编程

  -- 1-7.Java中的函数式编程

  -- 1-8.Scala面向对象和函数式编程的特点

  -- 1-9.Scala为什么Scalable

  -- 1-10.选择Scala的理由

  -- 2-1.章节内容

  -- 2-2.学习使用Scala解释器

  -- 2-3.变量的定义

  -- 2-4.函数的定义

  -- 2-5.编写Scala脚本

  -- 2-6.关键字while和if

  -- 2-7.使用foreach和for进行迭代

  -- 2-8.数组Arrays的使用

  -- 2-9.列表Lists的使用

  -- 2-10.元组Tuples的使用

  -- 2-11.Sets和Maps的使用

  -- 2-12.使得程序更加函数式

  -- 2-13.Scala读取文件内容 

  -- 3-1.章节内容

  -- 3-2.Scala脚本的运行-fsc命令

  -- 3-3.Scala应用程序的入口

  -- 3-4.分号推断规则

  -- 3-5.Class的定义

  -- 3-6.伴生对象

  -- 3-7.基本类型及其操作

  -- 3-8.抽象类的定义以及继承

  -- 3-9.子类构造器调用父类构造器

  -- 3-10.多态和绑定

  -- 3-11.使用组合而不是继承

  -- 3-12.给Element类增加方法

  -- 3-13.使用工厂方法

  -- 3-14.客户端使用Element类

  -- 3-15.Scala的类型体系

  -- 3-16.超类Any的讲解

  -- 3-17.Bottom Type-Nothing和Null的讲解

  -- 3-18.trait的定义

  -- 3-19.trait使得瘦接口变成富接口

  -- 3-20.trait叠加修饰的作用

  -- 3-21.trait与多重继承的区别

  -- 3-22.什么时候使用trait

  -- 3-23.package的讲解

  -- 3-24.import的讲解

  -- 3-25.访问修饰符的讲解

  -- 4-1.章节内容

  -- 4-2.if表达式和while循环

  -- 4-3.for表达式

  -- 4-4.Scala中的break和continue

  -- 4-5.异常处理和模式匹配

  -- 4-6.重构命令式程序为函数式程序的例子

  -- 4-7.本地(Local)函数

  -- 4-8.first class function

  -- 4-9.Closures(闭包)

  -- 4-10.函数参数的规则

  -- 4-11.尾递归

  -- 4-12.高阶(high-order)函数

  -- 4-13.函数柯里化(currying)

  -- 4-14.自定义控制结构

  -- 4-15.by-name和by-value参数的区别

  -- 5-1.章节内容

  -- 5-2.case class

  -- 5-3.浅尝模式匹配

  -- 5-4.sealed case class

  -- 5-5.模式的种类-通配符模式

  -- 5-6.模式的种类-常量模式

  -- 5-7.模式的种类-变量模式

  -- 5-8.模式的种类-构造器模式

  -- 5-9.模式的种类-序列模式

  -- 5-10.模式的种类-元组模式

  -- 5-11.模式的种类-类型模式

  -- 5-12.模式的种类-变量绑定

  -- 5-13.模式的守卫

  -- 5-14.模式的重叠

  -- 5-15.数据结构Option

  -- 5-16.Option与模式匹配

  -- 5-17.模式在变量定义中的使用

  -- 5-18.模式在偏函数中的使用

  -- 5-19.在for表达式中的使用

  -- 5-20.unapply方法的作用

  -- 5-21.unapply方法返回单个参数值

  -- 5-22.unapplySeq方法的作用以及特点

  -- 6-1.章节内容

  -- 6-2.隐式系统使用场景

  -- 6-3.关键字implicit

  -- 6-4.隐式转换

  -- 6-5.隐式类

  -- 6-6.隐式参数

  -- 6-7.隐式参数结合默认参数

  -- 6-8.标志符与作用域

  -- 6-9.隐式解析机制

  -- 6-10.隐式作用域

  -- 6-11.慎用隐式转换

  -- 6-12.scala.Predef中使用隐式转换详解

  -- 6-13.JavaConversions中使用隐式转换

  -- 6-14.集合排序中使用隐式参数

  -- 6-15.Spark RDD中使用隐式转换

  -- 7-1.章节内容

  -- 7-2.类型参数的含义

  -- 7-3.型变的基本概念

  -- 7-4.协变(co-variant)及其问题

  -- 7-5.下界(Lower Bound)

  -- 7-6.逆变(contra-variant)

  -- 7-7.上界(Upper Bound)

  -- 7-8.type关键字

  -- 7-9.抽象类型

  -- 7-10.结构化类型

  -- 7-11.scala.PreDef使用type关键字

  -- 7-12.路径依赖类型

  -- 7-13.枚举类型

  -- 7-14.存在类型

  -- 7-15.自身类型

  -- 7-16.Context and View Bounds

  -- 7-17.TypeTag and ClassTag

  -- 7-18.具体化类型约束

  -- 7-19.特殊的方法

  -- 8-1.章节内容

  -- 8-2.List的构建方式

  -- 8-3.List的结构及其基本操作

  -- 8-4.List和模式匹配

  -- 8-5.first order function第一部分

  -- 8-6.first order function第二部分

  -- 8-7.first order function第三部分

  -- 8-8.high order function第一部分

  -- 8-9.high order function第二部分

  -- 8-10.high order function第三部分

  -- 8-11.high order function第四部分

  -- 8-12.List伴生对象中的方法

  -- 8-13.Multiple Lists操作

  -- 8-14.可变集合ListBuffer

  -- 8-15.可变集合与不变集合

  -- 8-16.集合框架继承关系图以及统一性

  -- 8-17.trait Traversable

  -- 8-18.trait Iterable

  -- 8-19.为什么需要Traversable

  -- 8-20.Seq特性及其方法讲解

  -- 8-21.Seq的子类LinearSeq和IndexedSeq

  -- 8-22.IndexedSeq的子类Vector

  -- 8-23.LinearSeq的子类Stream

  -- 8-24.数组Array

  -- 8-25.特殊集合String

  -- 8-26.Set

  -- 8-27.Map

  -- 8-28.集合视图Views

  -- 8-29.集合迭代器Iterator

  -- 8-30.Scala集合和Java集合相互转换

05.微职位：Spark核心技术

-- 1-1.IntelliJ IDEA开发spark应用

  -- 1-2.spark源代码环境的搭建

  -- 1-3.Spark集群安装-虚拟机上Scala的安装

  -- 1-4.Spark集群环境的搭建

  -- 1-5.集群spark-submit提交应用

  -- 1-6.mysql的安装(后面会用到)

  -- 1-7.Spark模块学习说明

  -- 2-1.Spark是怎么进行分布式计算的？

  -- 2-2.数据重新分区概述

  -- 2-3.Spark分布式计算流程中的几个疑问点

  -- 2-4.从上面的疑问中导出RDD的概念

  -- 2-5.实践：RDD API简单使用一

  -- 2-6.实践：RDD API简单使用二

  -- 2-7.理解Spark分布式内存计算的含义

  -- 2-8.Spark Core组件解决的问题及其特点

  -- 2-9.Spark SQL组件解决的问题及其特点一

  -- 2-10.Spark SQL组件解决的问题及其特点二

  -- 2-11.Spark Streaming组件解决的问题及其特点

  -- 2-12.Spark Graphx组件解决的问题及其特点

  -- 2-13.Spark ml组件解决的问题及其特点

  -- 3-1.再次理解RDD概念

  -- 3-2.实践：怎么样创建RDD

  -- 3-3.parallelize和makeRDD的实现原理

  -- 3-4.RDD的依赖设计及其特点(必须掌握的知识)

  -- 3-5.0项目实战：代码实现讲解二

  -- 3-5.1项目实战：结果验证

  -- 3-5.HashPartitioner原理

  -- 3-6.实战：对RDD合理分区能提高性能

  -- 3-7.RangePartitioner的原理

  -- 3-8.Partitioner源码解析

  -- 3-9.Hash对比Range Partitioner

  -- 3-10.实战：自定义Partitioner

  -- 3-11.实战：coalesce使用场景(非常的重要)

  -- 3-12.coalesce原理讲解

  -- 3-13.coalesce源码解析

  -- 3-14.单类型RDD的transformation api的使用

  -- 3-15.MapPartitionsRDD的原理代码详解

  -- 3-16.RDD的采样api(sample等)

  -- 3-17.RDD分层采样api(sampleByKey等)

  -- 3-18.实践：RDD的pipe api的使用

  -- 3-19.RDD的pipe的原理深入讲解

  -- 3-20.单类型RDD的基本action api的讲解

  -- 3-21.combineBykey的七大参数的详解一

  -- 3-22.combineBykey的七大参数的详解二

  -- 3-23.ShuffleRDD的原理详解

  -- 3-24.基于combineByKey的api详解

  -- 3-25.实践：combineBykey实战以及使用过程中需要注意的点

  -- 3-26.reduceByKey和groupByKey的对比

  -- 3-27.cogroup api的感官认识

  -- 3-28.通过原理图和源代码详解cogroup原理

  -- 3-29.join等api的原理实现

  -- 3-30.subtractByKey的原理

  -- 3-31.sortedByKey原理

  -- 3-32.count、countByKey等计数api

  -- 3-33.union的使用及其原理

  -- 3-34.intersection的使用及其原理

  -- 3-35.cartesian笛卡尔积的使用及其原理

  -- 3-36.zip的使用及其原理

  -- 3-37.RDD的缓存机制，即persist

  -- 3-38.checkpoint的作用和实现流程

  -- 3-39.checkpoint实现原理一

  -- 3-40.checkpoint实现原理二

  -- 3-41.broadcast的机制及其用法

  -- 3-42.accumulator的使用及其自定义accumulator

  -- 3-43.spark支持的读写存储系统

  -- 3-44.HadoopRDD的原理和实现

  -- 3-45.spark支持的通用的文件格式

  -- 3-46.二进制文件的读写

  -- 3-47.spark sql读写parquet and avro文件

  -- 3-48.项目实战：业务讲解

  -- 3-49.项目实战：代码实现讲解一

  -- 4-1.课程内容

  -- 4-2.java命令启动JVM

  -- 4-3.java ProcessBuilder启动JVM

  -- 4-4.spark-submit感官认识

  -- 4-5.master和deploy-mode参数详解

  -- 4-6.--conf参数详解

  -- 4-7.driver相关参数的详解

  -- 4-8.executor相关参数的详解

  -- 4-9.--jars参数详解

  -- 4-10.--package相关参数详解

  -- 4-11.--files与--properties-file参数详解

  -- 4-12.--queue相关参数的详解

  -- 4-13.python spark应用的正确提交

  -- 4-14.利用SparkLauncher在代码中提交spark应用

  -- 4-15.spark脚本系统

  -- 4-16.spark-class脚本原理以及实现

  -- 4-17.spark-daemon脚本原理以及实现

  -- 4-18.SparkSubmit原理以及源码分析

  -- 5-1.课程内容

  -- 5-2.stage的划分

  -- 5-3.stage的调度

  -- 5-4.taskset调度的先进先出(FIFO)机制

  -- 5-5.实战：实现taskset调度的公平调度(FAIR)

  -- 5-6.taskset调度的公平调度(FAIR)机制需要注意的点

  -- 5-7.task调度的本地性级别定义

  -- 5-8.task调度的延迟调度讲解一

  -- 5-9.task调度的延迟调度讲解二

  -- 5-10.task调度的推测机制

  -- 5-11.task调度的黑名单机制

  -- 5-12.task调度的黑名单机制使用场景

  -- 5-13.executor资源的管理

  -- 5-14.task的launch流程及其需要注意的点

  -- 5-15.task的statusUpdate流程

  -- 5-16.schedulers on driver的总体流程

  -- 5-17.源码讲解之schedulers的初始化

  -- 5-18.源码讲解之job提交流程

  -- 5-19.源码讲解之task结果处理

  -- 5-20.动态资源分配机制

  -- 5-21.External shuffle service机制

  -- 5-22.开启External shuffle service机制

  -- 6-1.课程内容

  -- 6-2.DSL

  -- 6-3.SQL

  -- 6-4.数据格式的种类及其特点

  -- 6-5.Spark SQL的初衷

  -- 6-6.SQL On Hadoop - Hive

  -- 6-7.SQL On Hadoop - Imapla

  -- 6-8.Shark

  -- 6-9.大事记

  -- 6-10.Spark SQL四大目标

  -- 6-11.Spark SQL架构及其处理流

  -- 6-12.API实现的发展

  -- 6-13.DataFrame

  -- 6-14.Dataset

  -- 6-15.API演化的合理性

  -- 6-16.Dataset API分类

  -- 6-17.Spark SQL未来会成为Spark的新核心

  -- 7-1.spark SQL基本概念

  -- 7-2.浅尝spark SQL的API

  -- 7-3.SparkSession的讲解

  -- 7-4.DataFrame的创建

  -- 7-5.Dataset的创建

  -- 7-6.RDDDatasetDataFrame的转换

  -- 7-7.schema的定义以及复杂数据类型的用法

  -- 7-8.实战：schema api的用处

  -- 7-9.数据源-基本操作load和save

  -- 7-10.数据源-parquet和orc文件的读写

  -- 7-11.数据源-json文件的读写一

  -- 7-12.数据源-json文件的读写二

  -- 7-13.数据源-csv文件的读写一

  -- 7-14.数据源-通过jdbc读写mysql数据库

  -- 7-15.通过jdbc写mysql数据库需要注意的点

  -- 7-16.通过jdbc读mysql数据库需要注意的点

  -- 7-17.数据源-text文件和table数据源的读写

  -- 7-18.数据源实战之数据分区

  -- 7-19.catalog元数据管理讲解

  -- 7-20.DDL-表的类型种类及其创建方式

  -- 7-21.DQL-sql查询及其sql函数讲解

  -- 7-22.SQL内置函数(绝对全)

  -- 7-23.Column的表达

  -- 7-24.DataFrame中Untyped API讲解

  -- 7-25.DataFrame Untyped API与SQL对比

  -- 7-26.Dataset typed API

  -- 7-27.group分组聚合相关API

  -- 7-28.join关联相关API

  -- 7-29.sort排序相关API

  -- 7-30.实战：自定义UDAF

  -- 7-31.Action API和其他API

  -- 7-32.RDDsDataFramesDatasets各自使用场景

  -- 7-33.实战一：json格式数据处理

  -- 7-34.实战二：物联网设备信息的ETL

06.微职位：大数据实时流处理技术

  -- 1-1.课程内容

  -- 1-2.实战：本地运行Spark Streaming程序

  -- 1-3.细讲word count程序

  -- 1-4.监控Spark Streaming程序

  -- 1-5.讲解StreamingContext

  -- 1-6.讲解DStream

  -- 1-7.Queue Streams Source

  -- 1-8.实战：使用HDFS File作为Streaming的输入数据

  -- 1-9.实战：自定义数据接受者

  -- 1-10.Basic API

  -- 1-11.Join相关API

  -- 1-12.transform API

  -- 1-13.window(窗口) API

  -- 1-14.reduceByKeyAndWindow API

  -- 1-15.为什么需要checkpoint

  -- 1-16.其他window相关API

  -- 1-17.updateStateByKey API

  -- 1-18.mapWithState API

  -- 1-19.Java版本的DStream的API

  -- 1-20.实战一：结果保存到HDFS

  -- 1-21.结果保存到Mysql讲解

  -- 1-22.实战二：结果保存到Mysql演示

  -- 1-23.Spark Streaming结合Spark Sql

  -- 1-24.Spark Streaming进行网站流量实时监控

  -- 2-1.课程内容

  -- 2-2.Spark应用对比Spark Streaming应用

  -- 2-3.Spark Streaming Application原理

  -- 2-4.性能之创建多个接收器

  -- 2-5.性能之接收到的数据块的数量

  -- 2-6.性能之接收器接收数据的速率

  -- 2-7.性能之数据处理的并行度

  -- 2-8.性能之数据处理的数据序列化

  -- 2-9.性能之数据处理的内存调优

  -- 2-10.性能之结果输出的性能调优

  -- 2-11.Backpressure(压力反馈)

  -- 2-12.Elastic Scaling(资源动态分配)

  -- 3-1.课程内容

  -- 3-2.Executor失败容错

  -- 3-3.Driver失败容错

  -- 3-4.利用WAL恢复接收到的数据

  -- 3-5.可靠和不可靠的Receiver

  -- 3-6.当一个task很慢的时候的容错

  -- 3-7.流计算语义(Semantics)的定义

  -- 3-8.Spark Streaming容错语义

  -- 3-9.Output怎样达到Exactly once

  -- 4-1.课程内容

  -- 4-2.Flume实践一

  -- 4-3.Flume实践二

  -- 4-4.Flume实践三

  -- 4-5.Flume的基本架构和基本术语

  -- 4-6.Spark Streaming集成Flume(push模式)

  -- 4-7.Spark Streaming集成Flume(pull模式)

  -- 4-8.Java版本的Spark streaming集成Flume

  -- 4-9.Kafka总结介绍和安装

  -- 4-10.Kafka基本术语 - topic

  -- 4-11.Producer原理

  -- 4-12.Kafka基本术语–Consumer Group(必须搞懂)

  -- 4-13.Java 开发Produce 和Consumer(必须搞懂)

  -- 4-14.Spark Streaming 集成 Kafka一

  -- 4-15.Spark Streaming 集成 Kafka二

  -- 4-16.Receiver模式对比Direct模式

  -- 4-17.Java版本的Spark streaming集成Kafka

  -- 4-18.Kafka作为Flume的Source

  -- 4-19.Kafka作为Flume的Sink

  -- 4-20.Kafka作为Flume的Channel

  -- 4-21.Redis的安装

  -- 4-22.实际案例业务、架构以及代码讲解

  -- 4-23.实际案例实战演示

  -- 4-24.解决上节课的Bug

  -- 5-1.课程内容

  -- 5-2.Spark Streaming的优点和痛点

  -- 5-3.Continuous Applications

  -- 5-4.Streaming in Spark的未来

07.微职位：SQLOnHadoop

  -- 1.课程内容

  -- 2.通过和socket编程模型进行对比来引出Thrift的作用

  -- 3.Thrift的使用方法

  -- 4.课程数据准备

  -- 5.Hive CLI的用法

  -- 6.Hive beeline的用法

  -- 7.代码里JDBC的方式访问Hive

  -- 8.Spark SQL兼容Hive配置

  -- 9.通过beeline访问Spark SQL

  -- 10.通过JDBC访问Spark SQL

  -- 11.Spark SQL代码中写SQL读写Hive

  -- 12.通过table和saveAsTable两个接口读写Hive

  -- 13.Spark SQL本地调试读写Hive

  -- 14.案例业务讲解

  -- 15.ETL job详细讲解

  -- 16.机器学习推荐功能job详细讲解

  -- 17.Spark SQL和Hive的各自职责

 

课程截图：