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[云计算&大数据] 深入大数据架构师之路,问鼎40万年薪(价值1699元)

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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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    2018-3-12 13:43:27 | 显示全部楼层 |阅读模式


    大数据在这几年火得一塌糊涂了,甚至上升到了国家战略的高度,职场上30万-50万年薪的职位比比皆是。无数先知先觉的小伙伴已经华丽转身,实现了人生的小目标,你还在观望吗,还不赶紧上车,做一只随风飞舞的猪?还想着下趟车会有卧铺!

        大数据真的很难吗?不见得,如果你想做个开发工程师的话,map reduce,spark的编程范式对于有一定开发经验的程序员来说,上手是很快的。但根据讲师自己多年的经验来说,单纯做程序员很容易思维固化,眼界局限,重复的发明轮子。但是要想再往高一层的水平晋升,比如架构师级别,那HDFS,纱,配置单元,HBase的,卡夫卡,动物园管理员,帕拉,很快,凤,麒麟,CAP,ELK,Solr的一大堆面目可憎的小怪兽就成了拦路虎。

        大数据的难点在于它的生态系统太庞杂,家族血统太混乱,面对一个企业场景有ñ多的方案说“我行,不是一般人”。就好比吃顿午餐,既可以端着碗吃,也可以就着锅吃,甚至倒到桌上手抓。每种吃法都能吃饱,但有的吃相很自然,很舒服,有的吃法很别扭,很猥琐。如何温文尔雅,如沐春风这就体现架构师的水平了。

        本课程根据老师多年在国内一线互联网公司实际工作经验,整理提炼的一套侧重培养大数据架构师级别的实战课程,讲重点介绍大数据在一线企业中的使用方案,对于各个组件,除了详细介绍必须掌握的操作要领,更重点介绍不同业务场景下的设计和应用技巧。绝不同于市面上大多数的操作手册朗读者。

    本课程设计包括如下几个层面:

    1.大数据集成:主要介绍目前很火的ELK框架中的filebeat和logstash,相比较flume更轻量,更容易上手。2.
    大数据传输:主要介绍卡夫卡的原理和使用技巧
    3.大数据落地:主要介绍hive和hbase这两款标准组合的原理和使用,并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用
    。4 . 大数据使用:主要介绍企业中最有用的sql on hive, sql on hbase的解决方案,如何让hive速度提升十倍,如何让hbase像个rdbms,如何在hive中实现scd2等实际问题
    。5.大数据搜索引擎:主要介绍目前很火的ELK框架中Elasticsearch,并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。

    相信通过本课程的学习,勤奋的您已经深入到大数据的架构师层面,剩下来的就是在工作中不断的填坑不断的打怪升级,最终圆满。

    课程目录
    第001节、课程体系介绍
    第002节、hadoop精讲之map reduce原理及代码演示
    第003节、hadoop精讲之hdfs详解(1)
    第004节、hadoop精讲之hdfs(2)
    第005节、hadoop产品选型
    第006节、实战.基于hadoop streaming的wordcount
    第007节、实战.topn的实现原理和实战
    第008节、实战.join的实现原理和实战
    第009节、实战.对join实现的改进——优化reducer
    第010节、hive概述
    第011节、hive必须要会的操作演示
    第012节、分区表和动态分区的使用
    第013节、函数概述和udf演示
    第014节、UDF实战:实现udf
    第015节、UDAF实战:实现udaf
    第016节、数据说明和重要操作演示
    第017节、用户内容偏好实战
    第018节、什么是SCD以及技术难点
    第019节、如何在hive中实现sequence功能
    第020节、数据仓库实战:在hive中实现 scd2的完整案例实战
    第021节、数据仓库实战:在hive中实现事实表
    第022节、presto是什么.presto的架构
    第023节、presto运行机制和配置文件详解
    第024节、presto on hive 实战.实现数据仓库的Scd2和fact
    第025节、kafka架构深度剖析_1
    第026节、kafka架构深度剖析_2
    第027节、架构师装逼必备--CAP理论以及在架构设计中的应用
    第028节、kafka数据复制高可用的原理
    第029节、kafka数据复制演示
    第030节、选学--深入解释leader和follower数据同步机制
    第031节、kafka数据一致性参数详解
    第032节、数据一致性的实战
    第033节、配置zookeeper集群并验证
    第034节、配置kafka集群并验证两个集群正常工作
    第035节、修改kafka在zookeeper上的配置目录以及consumer的使用方式
    第036节、kafka consumer 剖析
    第037节、kafka consumer代码实战
    第038节、kafka consumer balance 实战
    第039节、实现轮询的producer
    第040节、hbase概述和web界面
    第041节、hbase架构详解1
    第042节、客户端数据读写流程以及zookeeper的作用
    第043节、hbase架构详解2
    第044节、hbase高可用能力
    第045节、hbase data model详解
    第046节、数据操作实战.hbase工具功能
    第047节、column family的进阶设置实战
    第048节、二级索引技术解密
    第049节、电商应用的二级索引设计实战
    第050节、项目背景概述
    第051节、第一版设计及问题分析
    第052节、第二版设计及问题分析
    第053节、第三版设计及问题分析
    第054节、最终设计方案ddi
    第055节、hive on hbase概述
    第056节、hive on hbase实战.把产品成本表加载到hbase
    第057节、phoenix及对比hive on hbase
    第058节、phoenix实战.1.通过view映射hbase中的用户表并分析其特点
    第059节、phoenix实战.2.通过table映射hbase中的用户表并分析其特点
    第060节、phoenix实战.3.通过table映射hbase中的用户表并体会其特点
    第061节、项目实战
    第062节、hbase事务机制概述
    第063节、hbase事务之mvcc详解以及和sql数据库的对比
    第064节、hbase物理存储原理解析
    第065节、和hbase存储机制有关的一个大坑
    第066节、禁用掉自动split后如何维护
    第067节、python_hbase开发实战
    第068节、python_phoenix开发实战
    第069节、项目实战.python_hbase_phoenix_用户行为分析
    第070节、kylin概述和工作原理
    第071节、数据仓库核心概念
    第072节、cub的设计和构建过程
    第073节、实时cube的设计和构建
    第074节、案例实战
    第075节、和传统bi工具的结合
    第076节、运维管理
    第077节、elk技术栈介绍
    第078节、安装配置zookeeper
    第079节、安装配置kafka
    第080节、验证kafka安装成功
    第081节、安装配置filebeat
    第082节、验证filebeat配置成功
    第083节、配置logstash
    第084节、安装配置elasticsearch
    第085节、安装配置kibina
    第086节、安装ik索引做中文分词
    第087节、几个辅助工具的安装演示
    第088节、通过restapi操作Elasticsearch的演示
    第089节、elasticsearch基本概念(index,type,setting,mapping)
    第090节、深入解析mapping.字段类型
    第091节、深入解析analyzer
    第092节、索引机制详解
    第093节、几个高级参数介绍--all、source、store、doc_values
    第094节、动态映射
    第095节、字段的动态mapping
    第096节、字段的动态mapping之dynamic_template
    第097节、index template详解
    第098节、索引模版和索引别名
    第099节、最简单的logstash演示
    第100节、实战2.多个输出目标
    第101节、实战3.解析日志内容
    第102节、实战4.解析json格式日志
    第103节、实战5.如何把@timestamp修复成本地时间
    第104节、实战6.把logstash收集的数据保存到hdfs
    第105节、实战7.如何用access_time替代@timestamp
    第106节、实战8.利用插件获取更多的信息
    第107节、查询语法总结
    第108节、match搜索
    第109节、range搜索
    第110节、term搜索
    第111节、terms进阶用法-关联查询
    第112节、exists和not exists
    第113节、bool查询
    第114节、filter查询
    第115节、聚合功能概述以及度量函数说明
    第116节、聚合功能概述值度量函数的使用演示
    第117节、聚合功能概述之分组聚合函数说明
    第118节、聚合功能之分组函数实战之terms实战
    第119节、聚合功能之分组函数实战之histgram和range
    第120节、聚合同能之分组函数实战之data_histgram
    第121节、聚合功能之分组函数实战之filter and filters
    第122节、terms分组统计 vs query中的term terms
    第123节、向桶中添加统计指标
    第124节、桶中桶和联机OLAP

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  • TA的每日心情

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