全部试看小节
本章将从什么是大数据说起,让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的,并不是遥不可及的。课程中,将介绍大数据的特性、大数据对我们带来的技术变革、大数据处理过程中涉及到的技术以及大数据典型应用。在这里,希望大家掌握学习的方法,得以真正不变应万变。...
本章中,将带领大家一起认识Hadoop:Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优势、Hadoop的三个核心组件(HDFS、YARN、MapReduce);探讨Hadoop生态圈的常用框架及职责,以及在工作中如何选择更适合的Hadoop的发行版,为后续深入学习打下坚实的基础。...
本章中,将从Hadoop的设计目标、架构及文件系统命令空间出发,带领大家快速搭建单节点伪分布式HDFS的环境。通过讲解使用hdfs shell以及Java API的方式操作HDFS文件系统,详细分析HDFS文件的读写流程以及安全模式在Hadoop中的使用,并结合HDFS API来实现词频统计案例,帮助大家对Hadoop分布式文件系统HDFS有深刻的认识并...
本章将从架构、编程模型等角度带大家认识Hadoop的分布式计算框架MapReduce,掌握MapReduce整体执行流程以及各个核心组件编程,并通过N个实战案例让大家深入掌握,如何结合各种不同场景的应用基于MapReduce进行开发。本章中会详细剖析如何在MapReduce中实现JOIN,这也是面试中经常被考察到的点,考察你的MapReduce功底以及优...
本章将从YARN的产生背景、YARN的架构及执行流程的角度,带大家认知Hadoop的资源调度框架YARN,能够快速搭建单节点伪分布式YARN的实验环境,掌握如何提交MapReduce作业提交到YARN上运行,以及资源调度器的配置、使用及区别。
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,在后续Hadoop高可用部署时,需要使用ZK来进行主备切换。在本章中,将带领同学们学习ZooKeeper在企业级应用中的使用,掌握ZooKeeper的部署以及命令行使用。
本章将带领大家搭建一个三个节点的分布式Hadoop集群环境,帮助大家掌握Hadoop集群的规划,掌握Hadoop HA的架构&原理 以及Hadoop集群的部署及测试,并能将项目实战案例轻松运行在分布式集群环境中。
本章将从Hive的产生背景、体系架构、Hive部署出发,帮助大家快速入门Hive,轻松掌握Hive的使用以及部署。
本章将带领大家,学习Hive中核心的DDL、DML操作、HiveQL的写法;掌握Hive表(内部表、外部表、分区表)的使用、Hive中多种不同数据的加载方式;在掌握JOIN MR的写法基础上通过执行计划,重点掌握Hive Join的底层的执行原理;并结合多案例实战,帮助大家轻松掌握Hive中窗口分析函数的用法。...
本章将带领大家掌握,针对复杂数据时如何使用复杂数据类型(如:array、map、struct)对数据进行处理;学习Hive中内置函数的使用,能够轻松应对当内置函数不满足我们的生产需求时,如何自定义开发UDF函数来完成需求。
生产上业务对应的Hive作业如何能高效的运行,这是作为一枚合格的大数据工程师的必备技能。本章节中,将带领大家一起针对Hive方方面面的调优进行探讨和学习,帮助大家认识Hive在生产上的必备的各种调优手段。
本章将带领大家学习Flume框架是什么、能做什么、核心组件的功能以及如何高效部署,帮助大家快速入门。
本章节将讲解,如何采用Flume来完成日志数据(文件&文件夹)的收集工作、Flume在生产上不同的场景的经典部署方案、Flume Agent的不同选型及配置、以及在生产环境Flume高可用的使用方式。
本章将介绍,Scala是什么、能为我们带来什么、Scala与Java开发方式的对比、帮助大家快速入门。
本章将带领大家,掌握Scala编程的基础语法、运算符&流程控制语句的使用、函数的定义以及默认参数、命名参数、可变参数的使用,为后续Scala进阶的学习打下基础。
在本章中,将带领大家系统学习基于Scala的面向对象编程;类、构造器、继承、重写、抽象类的使用;伴生类、伴生对象的使用;case class的使用;Trait的使用等Scala面向对象开发的重中之重的核心知识,每个知识点请大家【务必都要掌握】!...
本章中将带领大家,掌握Scala中数组、List、Set、Map、Tuple、Option等各种不同数据结构的集合在开发过程中的使用。
本章将带领大家,学习Scala中的模式匹配:基本、Array、类型、case class、Option等不同的模式匹配在Scala中的使用,以及Scala中异常处理方式。
本章节是Scala基于函数式编程的核心所在!!!将带领大家,掌握Scala中字符串的高级操作、匿名函数、偏函数以及高阶函数的使用和自定义实现【此处是重点呦】,为后续学习Spark、Flink等打下坚实的基础(Spark、Flink开发过程中的很多算子都是和Scala的非常类似)!...
隐式转换是Scala中的亮点所在,也是最难理解的部分!通过本章节,希望带领大家理解隐式转换的意义,掌握Scala中隐式转换、隐式类、隐式参数的使用(后续的Spark、Flink源码及开发中涉及到非常多的隐式转换)。
本章将结合对比Java泛型的使用,系统学习泛型在Scala中的使用。带领大家轻松掌握在Scala中如何使用泛型来为框架的开发提供更强的通用性;如何使用逆变和协变来对已有类型来进行增强和变化【这部分是面试过程中的常考点!!!】 ...
Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展的(Scalable)、弹性的(Resilient)、快速响应的(Responsive)应用程序的平台。本章节将带领大家,掌握基于Akka的编程模型,掌握基于Akka来完成实现Hadoop NameNode和DataNode的通信方式,并能实战模拟Hadoop中NN和DN的通信机制。...
本章重点介绍RPC通信机制及编程。将带大家通过阅读Hadoop的核心源码,彻底掌握Hadoop底层的工作机制及原理;掌握Hadoop中RPC的编程模型及开发、Hadoop源码中核心节点的启动流程、MapReduce作业的执行流程及数据分片原理,以及Hadoop源码中数据的读写流程。本章节是面试中的常考点,更是我们必须要拿下的得分项。 ...
Hive是一个将Hive QL翻译成底层分布式作业执行的框架,那么从Hive QL发起后,中间经历了哪些过程?是如何将Hive QL翻译成分布式作业并执行的呢?我们将在本章节中带领大家阅读Hive的源码来体会整个过程,本章节能快速提升对Hive的认知,掌握如何进行Debug Hive源码一步步的跟踪底层实现,并能轻松应付面试过程中关于Hiv...
本章节将系统讲解基于Hadoop的大数据离线数仓项目,通过四个业务帮助大家,从架构设计、数据采集、数据处理、可视化、调优、拓展思路的角度掌握框架的综合使用。课程中,将帮助大家,掌握通用的几种大数据离线处理架构,以达到举一反三的应用;掌握如何基于MapReduce实现数据清洗、数据质量;掌握基于Hive QL掌握各种业务...
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十二年互联网公司一线研发经验,担任大数据技术专家。主要从事基于Spark/Flink为核心打造的大数据公有云、私有云数据平台产品的研发。改造过Hadoop、Spark等框架的源码为云平台提供更高的执行性能。集群规模过万,有丰富的大数据项目实战经验以及授课经验(授课数千小时,深受学员好评)。
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