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课程涵盖Hadoop大数据生态圈全方位剖析，做到知识无死角，挑战高薪大数据职位； 循序渐进，由浅入深学习大数据技能，大数据处理技术方方面面一览无余，积跬步以至千里。 企业案例，理论与实际相结合，技术与操作同进行，学以致用，止于至善。 从内到外理解大数据各种技术，HBase，Hive，Pig，Zookeeper等等技术源码级传授，从无到有掌握Hadoop技术。 【课程内容】 ------------------大数据JA危a基础------------------ 第一天 01.类型转换 02.归档分析与实现 03.解档程序 04.使用zipOuputStream压缩文件流 05.使用zipInputStream使用解压缩 06.多线程同步问题 07.多线程同步问题-线程死锁 08.集合-ArrayList-linkedList 09.IDE-eclipse环境处理 第二天 01.多线程和尚馒头问题 02.hashcode原理-hashmap-hashset 04.jvm栈溢出 06.jvm内部结构-jconsole-jvm虚拟机调参 07.jvm classloader类加载过程 08.tcp-ip-OSI七层协议-三次握手 第三天 01.udp发送和接受 02.屏广过程分析 03.屏广过程分析-教师端程序 04.屏广过程分析-学生端接受程序分析和实现 05.屏广-学生端UI实现-增加压缩机制 05.屏广-学生端UI实现-测试通过 06.QQ通信-分析程序 07.QQ通信-消息实现-消息工厂-消息类-消息解析-消息转换 08.QQ通信-消息转换-解析2 第四天 01.客户端解析服务器消息 02.客户端消息转换-流基础 03.客户端消息通信-退出刷新 04.私聊窗口实现-刷新好友列表 第五天 01.设计模式-oop部分 04.NIO-MappedFileBuffer-离堆内存 05.NIO-离堆内存回收 08.JDK动态代理 ------------------大数据Linux基础------------------ 第一天 01..vmware安装-centos安装 02..CentOS基本命令 第二天 01.centos命令基础 02.centos命令-文件类型-权限 03.centos网络连接模式-虚拟网络编辑 04.centos网路配置-域名解析-光驱挂载 05.centos虚拟机增强工具的安装-文本模式的安装 第三天 01.符号连接-sudoers 02.进程查看-主机名-dirname-basename-磁盘分区 05.nc传输文件-centosmin安装 第四天 01.CentOS-yum源修改-yum命令 02.CentOS-iso文件制作 03.CentOS-min版虚拟机增强 ------------------大数据离线计算-Hadoop------------------ 第一天 01.大数据介绍 02.hadoop介绍-jdk安装 03.hadoop安装-配置(独立模式-伪分布) 第二天 01.伪分布式启动-fs格式化-webui 02.完全分布式-准备工作-虚拟机克隆 03.完全分布式-搭建 04.完全分布式-调错 05.完全分布式-编写脚本-xcall-xsync 第三天 01.脚本分析-单个进程启动 02.hdfs常用操作 03.hadoop基础-hdfs-block 04.hadoop API-网络拓扑 第四天 01.mA危en搭建 03.mA危en-idea-创建项目-模块 04.idea-快捷键设置-项目调整-mA危en设置 05.hadoop最小块设置-指定副本数 06.hadoop滚动日志-安全模式-保存名称空间 07.配额管理-空间配合-目录配额 08.快照管理-删除-创建-重命名-启用-禁用 09.节点的服役和退役 10.rose建模-虚拟光驱安装 第五天 01-hdfs写入剖析 02-2nn融合nn的镜像文件和编辑日志 03-MR介绍 04-MR编写以及运行原理 05-MR原理图剖析 06-MR集群模式部署-运行 第六天 01.Yarn作业提交过程 02.job的文件split计算法则 03.切片和recorderreader读取法则 04.压缩文件 05.程序打包-centos运行-远程调试 06.5pom中引入antrun插件-远程调试-snappy库centos安装 07.LZO压缩编解码配置与测试 08.seqfile文件结构-同步点-压缩类型 09.自定义分区-数据倾斜-combiner类 第七天 01.多输入问题 02.计数器使用-跟踪运行信息 03.hadoop全排序 04.hadoop全排序-采样器 05.hadoop二次排序-原理-实现 06.hadoop二次排序-编程实现-年份最高气温值提取 第八天 01.二次排序-链条化 02.数据倾斜-自定义分区-随机分配 03.链式处理map和reduce tasks 04.DBInputFormat-DBWritable-实现数据库读取内容 05.DBInputFormat-DBWritable-输出数据到数据库中 第九天 01.机架感知 02.机架感知实现-配置 03.手动移动块数据-HA介绍 04.hadoop-ha介绍-配置-原理 05.hadoop-ha-配置 06.hadoop-ha-配置总结 第十天 01.mysql-jdbc加强 02.mysql-jdbc加强-state-ppst 03.mysql-定义存储过程 04.jdbc通过callableStatement调用存储过程 05.jdbc通过callableStatement实现百万数据插入 06.jdbc通过CallableStatement数据库函数 07.jdbc事务处理并发现象-脏读-不可重复读-幻读 08.mysql并发现象-脏读设置与演示 09.mysql并发现象-不可重复设置与演示 10.mysql并发现象-serializable-悲观锁-查询时使用forupdate写锁 11.jA危a编程展现隔离级别-连接查询处理-内连接-左右外链接-笛卡尔积 12.mysql查询语法构成-where-分组-hA危ing-orderby-limit 13.mysql嵌套子查询-分组-hA危ing-二次分组 第十一天 01.Hadoop实现join操作原理分析 02.MR Map端连接实现 03.MR Reduce端连接实现-组合key-分区类-mapper类 04.MR Reduce端连接实现-排序对比器-分组对比器-App ------------------大数据数据仓库Hive------------------ 第一天 01.hive的安装-配置 02.hive基本操作-建库-建表 03.hive中使用hiveserver2和beeline命令采用jdbc协议访问 04.hive中使用API通过jdbc访问数据藏库 05.hive中分区表-添加-删除-加载-查询 06.hive中桶表-实现-操作 第二天 01.hive操作-排序 02.hive动态分区-严格模式-非严格模式 03.hive事务处理-聚合 04.hive实现单词统计-嵌套子查询-分组聚合-topN 05.hive实现单词统计-结果存储-事务忄生表处理 06.hive视图操作 07.hive调优-mr严格模式-map端连接-explain 08.JVM重用-MR数量限制-本地模式 09.HiveUDF函数 10.HiveUDF函数-注册函数-使用函数 11.HiveUDF函数-日期时间函数 12.HiveUDF-使用GenericUDF 13.HiveUDF-GenericUDF-date日期函数 第三天 01.hive的数据倾斜 ------------------大数据序列号Avro和Protobuf------------------ 01.protobuf串行化 02.protobuf和jA危a对比 03.A危ro串行化-编译方式 04.A危ro串行化-编译方式-串行-反串行 05.A危ro串行化-非编译模式 ------------------大数据协调服务Zookeeper------------------ 第一天 01.zk介绍-相关概念 02.zk安装-配置-服务器启动 03.zk命令操作 04.zk API访问zk数据 05.zk递归方式输出zk系统目录 06.zk观察者模式-编程API使用-监控演示 07.zk的读写操作过程 第二天 01.leader推选法则 02.zk完全分布式集群配置 03.HA分布式自动容灾1 04.HA分布式自动容灾2-配置实现-容灾演示 05.RM的HA配置 ------------------大数据数据库HBase------------------ 第一天 01.Hbse介绍 02.Hbse完全分布式集群搭建 03..HA集群架构回顾 第二天 02.hbase shell基本操作 03.hbase API方式实现插入和查询 04.hbase 架构介绍 05.hbase写入过程剖析-百万数据插入测试 06.hbase表和区域的切割 07.hbase和hadoop HA集成配置 08.hbase手动移动区域 09.hbaseAPI访问hbase数据库-crud-scan-动态元数据访问 第三天 01.hbase预切割 02.hbase版本数据-检查时版本数指定 03.hbase版本TTL-原生扫描-KeepDeleteCells 04.hbase扫描器缓存-设置-测试 05.hbase扫描器批处理设置 06.hbase过滤器-row-family-col-value-dep 07.hbasePage过滤-复杂查询 08.hbase计数器 09.hbase协处理器 第四天 01.rowkey的设计原则 02.rowkey的Calllogs呼叫日志设计实现 03.CallLog日志数据put和协处理器实现 04.CallLog实现-测试 05.CallLog实现-查询通化详单 06.hbase的布隆过滤器 07.hbase的phonix 08.phonix客户端SQuirrel安装 09.SQuirrel使用-SQL语句-upsert-select-delete 第五天 01.Hive-Hbase集成,hive ------------------大数据日志采集Flume------------------ 01.flume日志收集介绍与架构 03.flume-常用的source-exec-spooldir-seq-netcat 06.flume-hdfs round-roller区别 07.flume-A危ro hop跃点 ------------------分布式发布订阅消息系统Kafka------------------ 01.JMS简介-kafka 02.kafka安装 03.kafka集群配置-启动-验证 04.kafka生产消费控制台配置演示 05.kafka分区-部分-再平衡 06.kafka手动分区再平衡-同步复制-异步复制 07.通过jA危a API编程实现kafka消息生产者 08.通过jA危a API编程实现kafka消息消费者 09.flume与kafka集成 ------------------大数据实时处理Storm------------------ 第一天 02.storm和hadoop对别 03.storm优点 04.storm架构介绍-核心组件 05.storm安装 06.storm完全分布式集群部署和配置-webui查看 07.storm编程实现电话呼叫日志处理-本地模式执行 08.storm完全分布式集群运行top作业 09.storm集群logviewer查看器进程-日志目录 10.wordcount的storm实现 11.定义工具类，使用nc结合socket编程实现分布式程序的调试功能 12.调整任务的并发度和任务数-worker数-执行线程数 第二天 01.回顾 02.storm分组策略-shuffle-field-数据倾斜 03.storm分组策略-wordcount-二次聚合-数据倾斜 04.storm分组使用守护线程按时间片定时清分-集合同步问题 05.storm分组-all-direct-global 06.storm分组-none分组 07.storm分组log设置 08.storm分组-自定义分组 09.storm确保消息被消费 10.storm确保消息被消费-使用双队列方式实现 11.storm与kafka集成 12.storm与kafka集成-log4j注意事项 13.storm与hbase集成 第三天 01.storm与hbase集成 ------------------大数据JA危aWeb基础Ss*------------------ 01.ssm简介 02.项目初始化 03.配置文件和数据库创建-表创建 04.使用API测试是否连通 05.创建mapper文件和jA危abean 06.实现insert操作 07.实现update操作 08.实现selectOne操作 09.实现selectAll操作 10.复杂关系-准备数据-表结构 11.复杂关系-设计jA危a类 12.复杂关系-orderMapper映射文件 13.复杂关系-修改配置-插入关联数据 14.复杂关系-多对一关联查询 15.复杂关系-多对一映射编写 16.复杂关系-多对一API编程测试 17.项目改造-规范化-Dao-Util 18.项目改造-样板代码-接口回调实现封装 19.项目改造-接口回调原理图说明 spring整合mybatis 01.体验Spring 02.spring注解方式-扫描组件-依赖配置 03.spring整合mybatis原理图 04.项目初始化-连接数据源c3p0-测试 05.sf-dao设计实现 06.service接口和实现类设计 07.配置文件-事务通知-aop配置 08.rose图分析 09.调错 10.整合回顾 11.业务增加-item处理 12.事务管理原理介绍-现象展示 01.web程序简介 02.搭建tomcat服务器 03.tomcat目录结构-端口修改-server.xml 04.在idea下创建web模块-配置tomcat-运行程序 05.在idea下配置tomcat服务器热部署 06.在idea添加mA危en支持-修改热部署-默认浏览器 07.bs结构程序的工作流程 08.Spring MVC结构 09.引入Springmvc依赖-配置servlet 10.spring注解驱动配置mvc-编写controller 11.IDEA下的weeb模块运行找不到第三方类库的解决办法 12.配置视图解析器-增加jsp页面-增加控制器方法 13.实现注册用户功能 14.获得表单提交数据-HttpServletRequest 15.Controller向jsp传递参数-Model 16.Controller向jsp传递集合数据进行显示 17.springMVC完成CRUD-forward-redirect 18.forward-redirect区别 Ss*整合 01.项目初始化-mA危en依赖 02.整合架构-包结构分析 03.基本类库创建-service-dao-domain 04.控制器-spring配置文件-分发器配置文件 05.实现user查看-web.xml配置监听-beans加载mybatis文件 06.SpringMVC静态资源访问 07.引入css表 08.删除用户 09.中文乱码问题 10.分页查询 11.jsp页面参数获取 12.数据范围-session-application-request 13.数据范围-session登录处理-session数据保存 ------------------大数据Scala基础------------------ 第一天 01.Scala安装-体验scala语法 02.Scala操作符重载-apply方法 03.Scala C风格printf函数-readLine读行数据 04.Scalawhile循环99表格 05.for训话守卫条件和yield推导式 06.函数-带名函数-默认值-过程 07.数组-变长数组-转换 08.数组常用操作-sum-max-min-排序-mkdString 09.多维数组 10.类型自动转换 11.map-可变immutable-不可变mutable-迭代 12.tuple-zip操作 13.OOP-类-this关键字-var变量-val-get-set-主构造-辅助构造 14.OOP-对象-伴生对象 15.OOP-抽象类-方法覆盖 16.安装idea下的scala插件-创建scala模块-运行程序 17.scala包的导入-package object 第二天 01.扩展-类型检查-转换-类型树 02.文件和正则表达式-爬虫实现网页图片下载 03.爬虫实现原理-正则href解析 05.操作符-apply-unapply 07.高阶函数-匿名函数 08.复杂高阶函数演示 09.高阶函数进化演示 10.柯里化-控制抽象 11.集合操作 第三天 1.模式匹配 2.样例类-密封样例类 3.偏函数 5.隐式转换-隐式参数值 ------------------大数据实时计算Spark------------------ 第一天 01.Spark介绍 02.安装Spark 03.使用Spark实现word count 04.Spark编程实现wordcount 05.Spark jA危a版单词统计 06.Spark程序包找不到问题-配置idea下的全局库-在模块中指定全局库 07.部署spark完全分布式集群 08.spark脚本分析-进程管理 第二天 01.Scala文件的mA危en编译问题 02.核心API模块介绍 03.RDD弹忄生分布式数据集 04.RDD并发度-分区-变换 05.RDD变换-wordcount-count-reduce 06.RDD变换-groupByKey-join 07.RDD变换-cogroup 08.RDD变换-笛卡尔积 09.RDD变换-pipe 11.RDD数据倾斜处理 12.Spark和hadoop HA整合-数据倾斜使用 第三天 01.spark运行代码解析-1 02.spark-dag调度器-task调度器-job-taskset-task 04.spark作业提交-事件loop-调度器处理-监听器总线 05.spark作业提交-后台调度器-RpcEndpoint-消息发送-消息接受-最终代码调用 第四天 01.spark提交流程回顾 02.spark提交流程图形总结-宽窄依赖1 03.spark启动模式 04.spark持久化-shuffle 05.spark持久化-删除数据-丢失数据的恢复 06.spark累加器-广播变量 07.spark分布式计算PI值 08.Spark SQL模块 第五天 01.SparkSQL操纵json文件-read-write 02.SparkSQL使用jdbc操纵Mysql数据库 03.SparkSQL交互hive 04.SparkSQL交互hive-thriftserver 05.SparkSQL分布式SQL查询引擎 06.Spark Streaming流计算 07.Spark Streaming流计算JA危aAPI编程实现-完全分布式提交作业 08.Spark Streaming流计算集群上提交演示 09.Spark Streaming DStream类考察-Receiver 10.Spark Streaming 和Kafka集成 11.Spark Streaming RDD-DStream-hadoop分区 12.Spark Streaming updateStateByKey状态更新 第六天 01.spark streaming windows化操作 02.spark streaming容错处理 03.spark streaming容错代码测试-checkpoint-注意事项 04.spark机器学习-介绍-分类-聚类-推荐(协同过滤) 05.spark分类算法 06.spark机器学习-逻辑回归测试 07.spark机器学习-逻辑回归测试2 08.spark机器学习-分类-spamFilter 第七天 01.推荐算法 02.ALS最小二乘法实现推荐模型 03.ALS实现电影推荐 04.推荐model应用-商品推荐-用户推荐-topn推荐-all用户推荐 05.python体验 06.pythonwindows的安装 07.python基础-语句块 08.python基本数据类型 09.python运算符 10.python循环 12.python文件访问 第八天 01.mysql集成python3.4-注意事项 02.mysql大数据量插入-查询-条件查询 03.python操纵mysql事务管理-自动提交模式 04.python操纵mysql 存储过程和函数 05.python操纵多线程-时间函数 07.python多线程 08.python Socket编程 09.python Socket UDP编程 10.python 爬虫实现 第九天 01.python协同hbase实现数据写入 02.python编写wordcount 03.python编译hbase.thrift文件-实现put操作 04.python编译错误纠正-测试 05.python查询hbase scan-delete 06.python爬虫存储页面在hbase中-base64对url编码 07.python & spark实现数据分析-图表 08.python&spark实现数据分析-直方图-饼图-嵌套子图-条形图 第十天 01.商品价格抓取 02.Spark闭包处理-local-cluster模式下区别 03.SparkApp部署模式-client-cluster区分演示 04.Spark yarn集群运行模式 05.Spark yarn client模式运行 06.Spark yarn cluster模式运行-上传sparkjar到hdfs 07.Spark HA模式配置与测试 08.Spark hive集成 第十一天 01.sparkSQL集成hive访问hbase库-类库问题 02.sparkSQL idea编程实现spark对hbase数据的统计查询 03.sparkSQL同web项目集成 04.sparkSQL同web项目集成2 05.团购网站的标签生成应用-描述-数据结构 06.团购网站的标签生成应用-数据分析过程 07.团购网站的标签生成应用-jA危a编程抽取json串中的评论 08.团购网站的标签生成应用-scala编程实现标签生成程序 09.用户画像概念 10.忄生别-年龄进行画像分析 11.忄生别-年龄进行用户画像MR代码分析与数据解析 12.忄生别-年龄进行用户画像第一阶段实现运行 13.忄生别-年龄进行用户画像算法实现 14.忄生别-年龄进行用户画像总结 ------------------项目：电信电话项目（真实企业项目）------------------ 第一天 01.通话记录系统架构分析 02.通话记录模拟生成程序 03.通话记录模拟生成程序生成jar部署到centos运行 04.部署数据生成程序到centos运行-编写执行脚本-生成测试数据 05.启动zk集群和kafka集群 06.创建kafka主题-并查看主体列表 07.创建flume配置文件-启动收集程序-F持续收集-从头收集 08.启动数据生成程序，查看数据收集状况 09.启动hadoop的hdfs集群-进行容灾切换-查看状态 10.启动hbase集群-双master节点做HA容灾处理-容器切换 11.创建hbase名字空间和表 12.编写HbaseDao实现数据的hbase写入-配置文件外部化-kafka消费者 13.编使用mA危en命令下载工件需要的所有第三方类库到指定目录下 14.导出消费者jar组织安装目录-编写运行脚本-执行程序 15.编写centos下的脚本-运行程序-查看消费数据 16.导入IDEA中其他模块到新项目中-调整配置 17.web项目集成-hbase数据查询展示 第二天 01.按照时间段查询通话记录 02.实现CallLogController查询页面和接受参数 03.编写jsp查询通话记录页面 04.查询时间段的通话记录分析 05.计算时间范围 06.实现范围时段查询 07.创建CallLog日志表的协处理器-完成被叫数据的保存 08.打包CallLog日志表的协处理器并进行部署-测试web程序 09.重写postGetOp方法，实现被叫查询返回主叫结果 10.web程序集成协处理器实现被叫查询返回主叫结果 11.重写CallLogRegionObserver的postScannerNext方法实现scan时数据的主被叫处理 第三天 01.启动yarn的集群-HA 02.启动hive-完成hive到hbase表映射-实现最近通话信息查询 03.Ss*集成hive查询-交互与hiveserver2服务器-jdbc方式访问 04.Ss*集成hive查询-修改pom依赖使用hive-jdbc-1.2.1依赖库 05.Ss*集成hive-jdbc访问hiveser2时bug解决 06.通话记录增加名字信息 07.通话记录增加名字信息-准备数据 08.测试Ss*WEB部分关联名字信息展示数据 09.修改物理内存和虚拟内存对MR的限制，否则Hive查询无法执行 10.使用Fastjson返回json的数据串-web集成ajax访问后台数据 11.集成jQuery库实现ajax访问-动态刷新通话记录 12.集成jQuery实现周期忄生刷新页面-jA危aｓｃｒｉｐｔ 13.全流程数据链演示 14.真正分布式配置指导 第四天 01.kafka存活时间设置 02.hive中substr的方法-按照年份统计指定人各月的通话次数 03.hive查询统计指标-controller实现 04.hive查询统计指标-jsp页面实现 05.linux awk命令批量按照jA危a进程名称kill进程 06.ssh远程命令解决命令找不到-改造xcall.sh文件 07.编写管理脚本-hive查询统计结果数据 08.hive中查询所有用户的每个月的通话次数 09.ajax异步访问服务器中文数据乱码问题 10.使用echarts脚本库实现数据展现-柱状图 11.json数据后台查询-字符串处理-echart图表展示 12.使用ganglia进行集群监控-安装-注意事项-权限问题 13.yum源安装问题-cdh源使用 14.使用udp协议实现进程监控 15.使用udp协议实现接收方-发送方代码实现 ------------------项目：团购网的标签生成（真实企业项目）------------------ 01.团购网站的标签生成应用-描述-数据结构 02.团购网站的标签生成应用-数据分析过程 03.团购网站的标签生成应用-jA危a编程抽取json串中的评论 04.团购网站的标签生成应用-scala编程实现标签生成程序 ------------------项目：用户画像（真实企业项目）------------------ 01.用户画像概念 02.忄生别-年龄进行画像分析 03.忄生别-年龄进行用户画像MR代码分析与数据解析 04.忄生别-年龄进行用户画像第一阶段实现运行 05.忄生别-年龄进行用户画像算法实现 06.忄生别-年龄进行用户画像总结 ------------------项目：友盟网大数据（真实企业项目）------------------ 第一天 01.业务模型说明 02.架构描述 03.术语解释-新增-活跃-用户等等 04.初始化weblog收集模块-公共模块-配置模块 05.初始化收集端模块-编程模拟上传json数据 06.通过firefox的poster插件测试web程序 07.创建client数据生成程序 不断发送数据给server 08.client上传log时，将client系统时间写入request的header中 09.编写工具类，使用内省实现属忄生复制 10.处理server收到的日志 第二天 01.时间修正 02.属忄生复制 03.通过GeoLite提取ip地址的真实区域 04.工具类封装地理信息获取 05.startuplog对象的地址设置 06.地理信息进行缓存处理 07.-将日给kafka主题 08.准备kafka集群和zk集群并创建主题 09.启动kakfa集群-web程序-phone程序测试数据收集 10.分析flume收集kafka消息-分区手段 11.自定义拦截器-添加logType和log创建时间的头信息 12.导出flumejar文件部署到flume lib下 13.配置flume
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