[大数据] 超人学院大数据8期全套视频教程附讲义源码与软件包

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admin 发表于 2018-7-10 16:22:26
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超人学院大数据8期全套视频教程附讲义源码与软件包课程介绍:

hadoop作为大数据批处理的利器,在数据密集的行业如电信、保险、金融、互联网等公司都有大量应用。但是,仅靠hadoop自身还不行,还需要大量的围绕hadoop而生的外围框架如HBase、Hive等,我们课程中都进行了详细讲解。精讲的意思是进入新公司直接上手干活,不需要二次学习。
hadoop应用于存量数据的批处理,如果是一些实时数据,怎么办哪?会有Storm、Spark作为解决方案,这也是我们课程的重点。
适用人群:

毕业打算找大数据工作的零基础在校生
工作多年欲转换做大数据工作的在职人员
高校计算机相关专业教师
课程目录:
第一阶段:Java基础课程

该部分内容是针对非计算机专业并且java 零基础的同学设置的。目的是让 这些同学迈入到计算机编程行业,为后面学习大数据课程做准备。
Java基础
多线程
高并发
网络编程
Jvm 优化
基本语法
脚本编写
第二阶段:linux 和 shell

linux 和 shell
linux 安装
linux 常用命令
shell 编程
第三阶段:数据库相关

数据库相关
mysql 安装与维护
SQL 语句编写
第四阶段:hadoop2课程

搭建伪分布实验环境: 本节是最基本的课程,属于入门级别,主要讲述在linux单机上面安装hadoop的伪分布模式,在linux集群上面安装hadoop集群。对于不熟悉linux的同学,课程中会简单的讲解常用的linux命令。这两种是必须要掌握的。通过现在的教学发现,很多同学并不能正确的配置环境。
搭建伪分布实验环境
Hadoop概念、版本、历史
Hadoop和核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构
Hadoop的集群结构
Hadoop伪分布的详细安装步骤
如何通过命令行和浏览器观察hadoop
介绍HDFS体系结构及shell、java操作方式: 本节是对hadoop核心之一——hdfs的讲解。hdfs是所有hadoop操作的基础,属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中,我们会讲述hdfs的体系结构,以及使用shell、java不同方式对hdfs的操作。在工作中,这两种方式都非常常用。学会了本节内容,就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中,我们不仅对理论和操作进行讲解,也会讲解hdfs的源代码,方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。最后,还要讲解hadoop的RPC机制,这是hadoop运行的基础,通过该节学习,我们就可以明白hadoop是怎么明白的了,不必糊涂了,本节内容特别重要。
介绍HDFS体系结构及
shell、java操作方式
Hdfs体系结构详述
NameNode、DataNode、SecondaryNameNode体系结构
如果保证namenode的高可靠
Datanode中block的划分原理和存储方式
如何修改namenode、datanode数据存储位置
如何使用命令行操纵hdfs
如何使用java操作hdfs
介绍rpc机制
通过查看源码,知晓hadoop是建构在rpc之上的
通过查看hdfs源码,知晓客户端是如何与Namenode通过rpc通信的
介绍MapReduce体系结构及各种算法(1): 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop的核心,是以后各种框架运行的基础,这是必须掌握的。在本次讲解中,掌握mapreduce执行的详细过程,以单词计数为例,讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型,并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。
介绍MapReduce体
系结构及各种算法(1)
Mapreduce原理
Mapreduce执行的八大步骤
详细讲述如何使用mapreduce实现单词计数功能
详细讲述如何覆盖Mapper功能、如何覆盖Reducer功能。在各种hadoop认证中,这是考察重点
详细讲述hadoop的自定义类型Writable接口
通过电信上网日志实例讲述如何自定义hadoop类型
实例讲述hadoop1的各种输入来源处理器,包括数据库输入、xml文件、多文件输入等,并且讲解如何自定
义输入来源处理器
实例讲述hadoop1的各种输出来源,包括数据库输出、文件输出等,并且讲解如何自定义输出来源处理器,
实现自定义输出文件名称
通过源码讲述hadoop是如何读取hdfs文件,并且转化为键值对,供map方法调用的
介绍MapReduce体系结构及各种算法(2): 本节继续讲解mapreduce,会把旧api的用法、计数器、combiner、partitioner、排序算法、分组算法等全部讲解完毕。通过这两次课程学习,学员可以把整个mapreduce的执行细节搞清楚,把各个可扩展点都搞明白。本节内容在目前市面可见的图书、视频中还没有发现如此全面的哪。
介绍MapReduce体
系结构及各种算法(2)
讲解新旧api的区别,如何使用旧api完成操作
介绍如何打包成jar,在命令行运行hadoop程序
介绍hadoop的内置计数器,以及自定义计数器
介绍合并(combiner)概念、为什么使用、如何使用、使用时有什么限制条件
介绍了hadoop内置的分区(partitioner)概念、为什么使用、如何使用
介绍了hadoop内置的排序算法,以及如何自定义排序规则
介绍了hadoop内置的分组算法,以及如何自定义分组规则
介绍了mapreduce的常见应用场景,以及如何实现mapreduce算法讲解
如何优化mapreduce算法,实现更高的运行效率
第五阶段:zookeeper课程

本节内容与hadoop关系不大,只是在hbase集群安装时才用到。但是,zookeeper在分布式项目中应用较多。
zookeeper
Zookeeper是什么
搭建zookeeper集群环境
如何使用命令行操作zookeeper
如何使用java操作zookeeper
第六阶段:HBase课程

hbase是个好东西,在以后工作中会经常遇到,特别是电信、银行、保险等行业。本节讲解hbase的伪分布和集群的安装,讲解基本理论和各种操作。我们通过对hbase原理的讲解,让大家明白为什么hbase会这么适合大数据的实时查询。最后讲解hbase如何设计表结构,这是hbase优化的重点。
HBase
hbase的概述
hbase的数据模型
hbase的表设计
hbase的伪分布式和集群安装
hbase的shell操作
hbase的JavaAPI操作
hbase的数据迁移
hbase的数据备份及恢复
Hbase结合Hive使用
hbase的集群管理
hbase的性能调优
第七阶段:CM+CDH集群管理课程

由cloudera公司开发的集群web管理工具cloudera manager(简称CM)和CDH目前在企业中使用的比重很大,掌握CM+CDH集群管理和使用,不仅简化了集群安装、配置、调优等工作,而且对任务监控、集群预警、快速定位问题都有很大的帮助。
CM+CDH集群管理
CM + CDH集群的安装
基于CM主机及各种服务组件的管理
CDH集群的配置和参数调优
CDH集群HA配置及集群升级
CM的监控管理
集群管理的注意事项
第八阶段:Hive课程

在《hadoop1零基础拿高薪》课程中我们涉及了Hive框架内容,不过内容偏少,作为入门讲解可以,但是在工作中还会遇到很多课程中没有的。本课程的目的就是把Hive框架的边边角角都涉猎到,重点讲解Hive的数据库管理、数据表管理、表连接、查询优化、如何设计Hive表结构。这都是工作中最急需的内容,是工作中的重点。
Hive的概述、安装与基本操作。
大家习惯把Hive称为hadoop领域的数据仓库。Hive使用起来非常像MySQL,但是比使用MySQL更有意思。
我们在这里要讲述Hive的体系结构、如何安装Hive。还会讲述Hive的基本操作,目的是为了下面的继续学习。
(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★)
Hive支持的数据类型
Hive的支持的数据类型逐渐增多。其中复合数据类型,可以把关系数据库中的一对多关系挪到Hive的一张表中,
这是一个很神奇的事情,颠覆了我们之前的数据库设计范式。我们会讲解如何使用这种数据类型,如何把关系数
据库的表迁移到Hive表。
(理论所占比重★★ 实战所占比重★★★)
Hive数据的管理
我们总拿Hive与MySQL做类比。其中,Hive对数据的操作方法是与MySQL最大的不同。我们会学习如何导入数
据、导出数据,会学习如何分区导入、如何增量导入,会学习导入过程中如何优化操作等内容。这部分内容是工
作中使用频率最高的内容之一。
(理论所占比重★ 实战所占比重★★★★)
Hive的查询
这部分内容讲解Hive查询语句的基本结构,重点讲解表连接。其中,有一些我们原来不知道的语法如left semi-
join、sort by、cluster by等。这部分也在工作中用的是最多的内容之一。
(理论所占比重★★ 实战所占比重★★★)
Hive的函数
Hive是对查询语法的扩充,Hive运行我们非常方便的使用java来编写函数,特别方便。我们除了简单介绍常见的
单行函数、聚合函数、表函数之外,还会介绍如何自定义函数。这样,我们就可以扩充原有函数库,实现自己的
业务逻辑。这是体系我们能力的好地方!
(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★)
Hive的文件格式
Hive的存储除了普通文件格式,也包括序列化文件格式和列式存储格式。讲解分别如何使用他们,已经何种场景
下使用他们。最后讲解如何自定义数据存储格式。
(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★)
Hive的性能调优
终于来到性能调优部分。我们会讲解本地模式、严格模式、并行执行、join优化等内容。通过实验对比发现优化
手段的价值所在。这是整个课程的精华,也是我们以后工作能力的最重要的体现。
(理论所占比重★ 实战所占比重★★★★)
项目实战
我们会通过一个电信项目来把前面的内容综合运用起来。这是一个来自于真实工作环境的项目,学习如何使用各
个知识点满足项目要求。并有真实数据提供给大家,供大家课下自己练习。
(理论所占比重★ 实战所占比重★★★★)
杂记
包括一些琐碎知识点,比如视图、索引、与HBase整合等。这些不好归入前面的某个章节,单独列出。并且根据
学员就业面试情况,也不会不断增补内容。
(理论所占比重★★★ 实战所占比重★★)
第九阶段:Sqoop课程

sqoop适用于在关系数据库与hdfs之间进行双向数据转换的,在企业中,非常常用。
Sqoop
Sqoop是什么
实战:讲解Sqoop如何把mysql中的数据导入到hdfs中
实战:讲解Sqoop如何把hdfs中的数据导出到mysql中
Sqoop如何做成job,方便以后快速执行
第十阶段:Flume课程

Flume是cloudera公布的分布式日志收集系统,是用来把各个的服务器中数据收集,统一提交到hdfs或者其他目的地,是hadoop存储数据的来源,企业中非常流行。
Flume
Flume是什么
详细Flume的体系结构
讲述如何书写flume的agent配置信息
实战:flume如何动态监控文件夹中文件变化
实战:flume如何把数据导入到hdfs中
实战:讲解如何通过flume动态监控日志文件变化,然后导入到hdfs中
第十一阶段:Kafka课程

Kafka是消息系统,类似于ActiveMQ、RabbitMQ,但是效率更高。
Kafka
kafka是什么
kafka体系结构
kafka的安装
kafka的存储策略
kafka的发布与订阅
使用Zookeeper协调管理
实战:Kafka和Storm的综合应用
第十二阶段:Storm课程

Storm是专门用于解决实时计算的,与hadoop框架搭配使用。本课程讲解Storm的基础结构、理论体系,如何部署Storm集群,如何进行本地开发和分布式开发。通过本课程,大家可以进入到Storm殿堂,看各种Storm技术文章不再难,进行Storm开发也不再畏惧。
Storm
Storm是什么,包括基本概念和应用领域
Storm的体系结构、工作原理
Storm的单机环境配置、集群环境配置
Storm核心组件,包括Spout、Bolt、Stream Groupings等等
Storm如何实现消息处理的安全性,保证消息处理无遗漏
Storm的批处理事务处理
实战:使用Storm完成单词计数等操作
实战:计算网站的pv、uv等操作
第十三阶段:Redis课程

Redis是一款高性能的基于内存的键值数据库,在互联网公司中应用很广泛。
Redis
redis特点、与其他数据库的比较
如何安装redis
如何使用命令行客户端
redis的字符串类型
redis的散列类型
redis的列表类型
redis的集合类型
如何使用java访问redis
redis的事务(transaction)
redis的管道(pipeline)
redis持久化(AOF+RDB)
redis优化
redis的主从复制
redis的sentinel高可用
redis3.x集群安装配置
第十四阶段:Scala课程

Scala是学习spark的必备基础语言,必须要掌握的。
Scala
scala解释器、变量、常用数据类型等
scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构
scala的函数、默认参数、变长参数等
scala的数组、变长数组、多维数组等
scala的映射、元祖等操作
scala的类,包括bean属性、辅助构造器、主构造器等
scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等
scala的包、引入、继承等概念
scala的特质
scala的操作符
scala的高阶函数(这是重点,spark的原代码几乎全是高阶函数)
scala的集合
第十五阶段:Spark课程

Spark是一款高性能的分布式计算框架,传言比MapReduce计算快100倍,本课程为你揭秘。
Spark
Spark入门
Spark与Hadoop的比较
Spark环境搭建
实战:使用Spark完成单词计数
Spark缓存策略
Spark的transformation和action
Spark的容错机制
Spark的核心组件
Spark的各种RDD
Spark的流计算
第十六阶段:Impala课程

Impala是Cloudera公司参照 Google Dreme系统进行设计并主导开发的新型查询系统,它提供复杂SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。
Impala
Impala及其架构介绍
Impala使用方法
Impala配置及其调优
Impala项目应用
Impala和spark SQL对比
第十七阶段:Elastic Search课程

Elastic Search
elasticsearch简介
elasticsearch和solr的对比
elasticsearch安装部署
elasticsearch service wrapper启动插件
使用curl操作elasticsearch索引库
elasticsearch DSL查询
elasticsearch批量查询meet
elasticsearch批量操作bulk
elasticsearch插件介绍
elasticsearch配置文件详解
java操作elasticsearch
elasticsearch的分页查询
elasticsearch中文分词工具的集成
elasticsearch优化
elasticsearch集群部署
第十八阶段:python课程【新增】

当前, 在大数据领域, Java成为了当仁不让的必修语言。原因就是大数据平台必备的Hadoop分布式管理平台需要使用Java。
Python是一个非常流行的编程语言, 无论在网络程序员中(比如Google的相当多的产品就是用Python编写的,Python也是豆瓣的主要开发语言),还是在科学计算领域, Python都有很广泛的应用。
大数据的各个框架几乎都有Python对应的接口,方便大家的使用。
python
Python简介
Python基本语法
Python常用的数据结构
Numpy类库的使用
第十九阶段:机器学习算法【新增】

了解机器学习是什么,掌握一些常见算法的技术原理和思想。
机器学习算法
聚类-k-means算法
协同过滤
分类算法-kn
贝叶斯算法
第二十阶段:Mahout课程

Mahout是数据挖掘和机器学习领域的利器,本课程是带领大家进入到这个领域中。课程内容包括Mahout体系结构介绍、Mahout如何在推荐、分类、聚类领域中使用。
Mahout
Mahout是什么,有哪些应用场景
Mahout机器学习环境的搭建和部署
Mahout中支持哪些高大上的算法
使用Mahout完成推荐引擎
实战:实现基于web访问的推荐程序
什么是聚类
基于Mahout的常见聚类算法,如k-means算法
实战:实现新闻内容的聚类
第二十一阶段:Docker课程【新增】

Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。
Docker
Docker简介
Docker和普通虚拟机的区别
Docker的三大组件
Docker安装部署
Docker的操作命令
使用dockerfile构建镜像
Docker高级特性
Docker实战-构建web项目
第二十二阶段:实战项目

实战项目一:互联网爬虫
实战项目二:互联网数据的接入和清洗
实战项目三:互联网数据的实时计算
实战项目四:互联网数据的全文检索
实战项目五:互联网安全数据的统计与分析
实战项目六:互联网个性化推荐系统(含mahout)
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黑色大毛衣9 发表于 2018-8-26 16:07:27
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wanfengqin 发表于 2018-12-6 20:55:40
确实是难得好帖啊,顶先
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undefined 发表于 2018-12-6 22:52:53
回的人少,我来小顶一下
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wzt 发表于 2018-12-8 16:39:20
下载试一试
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静生慧 发表于 5 天前
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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policy12 发表于 前天 21:34
正需要,支持楼主大人了!
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