价值1699元的深入大数据架构师之路,问鼎40万年薪

视频介绍

  • 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level晋升,比如架构师级别,那hdfs、yarn、hive、hbase、kafka、zookeeper、impala、presto、phoenix、kylin、CAP、ELK、Solr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n多的方案说“我行,我不是一般人”。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kafka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。

课程大纲

  • 第1节课程体系介绍
  • 第2节hadoop精讲之map reduce原理及代码演示
  • 第3节hadoop精讲之hdfs详解(1)
  • 第4节hadoop精讲之hdfs(2)
  • 第5节hadoop产品选型
  • 第6节实战.基于hadoop streaming的wordcount
  • 第7节实战.topn的实现原理和实战
  • 第8节实战.join的实现原理和实战
  • 第9节实战.对join实现的改进——优化reducer
  • 第10节hive概述
  • 第11节hive必须要会的操作演示
  • 第12节分区表和动态分区的使用
  • 第13节函数概述和udf演示
  • 第14节UDF实战:实现udf
  • 第15节UDAF实战:实现udaf
  • 第16节数据说明和重要操作演示
  • 第17节用户内容偏好实战
  • 第18节什么是SCD以及技术难点
  • 第19节如何在hive中实现sequence功能
  • 第20节数据仓库实战:在hive中实现 scd2的完整案例实战
  • 第21节数据仓库实战:在hive中实现事实表
  • 第22节presto是什么.presto的架构
  • 第23节presto运行机制和配置文件详解
  • 第24节presto on hive 实战.实现数据仓库的Scd2和fact
  • 第25节kafka架构深度剖析_1
  • 第26节kafka架构深度剖析_2
  • 第27节架构师装逼必备–CAP理论以及在架构设计中的应用
  • 第28节kafka数据复制高可用的原理
  • 第29节kafka数据复制演示
  • 第30节选学–深入解释leader和follower数据同步机制
  • 第31节kafka数据一致性参数详解
  • 第32节数据一致性的实战
  • 第33节配置zookeeper集群并验证
  • 第34节配置kafka集群并验证两个集群正常工作
  • 第35节修改kafka在zookeeper上的配置目录以及consumer的使用方式
  • 第36节kafka consumer 剖析
  • 第37节kafka consumer代码实战
  • 第38节kafka consumer balance 实战
  • 第39节实现轮询的producer
  • 第40节hbase概述和web界面
  • 第41节hbase架构详解
  • 第42节客户端数据读写流程以及zookeeper的作用
  • 第43节hbase架构详解
  • 第44节hbase高可用能力
  • 第45节hbase data model详解
  • 第46节数据操作实战.hbase工具功能
  • 第47节column family的进阶设置实战
  • 第48节二级索引技术解密
  • 第49节电商应用的二级索引设计实战
  • 第50节项目背景概述
  • 第51节第一版设计及问题分析
  • 第52节第二版设计及问题分析
  • 第53节第三版设计及问题分析
  • 第54节最终设计方案ddi
  • 第55节hive on hbase概述
  • 第56节hive on hbase实战.把产品成本表加载到hbase
  • 第57节phoenix及对比hive on hbase
  • 第58节phoenix实战.1.通过view映射hbase中的用户表并分析其特点
  • 第59节phoenix实战.2.通过table映射hbase中的用户表并分析其特点
  • 第60节phoenix实战.3.通过table映射hbase中的用户表并体会其特点
  • 第61节项目实战
  • 第62节hbase事务机制概述
  • 第63节hbase事务之mvcc详解以及和sql数据库的对比
  • 第64节hbase物理存储原理解析
  • 第65节和hbase存储机制有关的一个大坑
  • 第66节禁用掉自动split后如何维护
  • 第67节python_hbase开发实战
  • 第68节python_phoenix开发实战
  • 第69节项目实战.pythonhbasephoenix_用户行为分析
  • 第70节kylin概述和工作原理
  • 第71节数据仓库核心概念
  • 第72节cub的设计和构建过程
  • 第73节实时cube的设计和构建
  • 第74节案例实战
  • 第75节和传统bi工具的结合
  • 第76节运维管理
  • 第77节elk技术栈介绍
  • 第78节安装配置zookeeper
  • 第79节安装配置kafka
  • 第80节验证kafka安装成功
  • 第81节安装配置filebeat
  • 第82节验证filebeat配置成功
  • 第83节配置logstash
  • 第84节安装配置elasticsearch
  • 第85节安装配置kibina
  • 第86节安装ik索引做中文分词
  • 第87节几个辅助工具的安装演示
  • 第88节通过restapi操作Elasticsearch的演示
  • 第89节elasticsearch基本概念(index,type,setting,mapping)
  • 第90节深入解析mapping.字段类型
  • 第91节深入解析analyzer
  • 第92节索引机制详解
  • 第93节几个高级参数介绍–all、source、store、doc_values
  • 第94节动态映射
  • 第95节字段的动态mapping
  • 第96节字段的动态mapping之dynamic_template
  • 第97节index template详解
  • 第98节索引模版和索引别名
  • 第99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

赠送多终端加速播放软件(PC/Android/IOS)

试听地址

  • 第010节hive概述:链接:https://pan.baidu.com/s/1kQ_18I3Xfh3Il5qWUvWvwQ 密码:i1cb

资源大小

  • 5.45GB

加速播放方法

  • 使用赠送的加速播放软件即可1到2.5倍速度播放本视频教程,加快学习速度

视频截图

 


麦风资源网 » 价值1699元的深入大数据架构师之路,问鼎40万年薪