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大数据工程师是怎么炼成的

关键词:   发布时间:2019-09-01 08:00:01

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送走2018,迎来2019,今年也要充满斗志的工作学习哦!这是一份凌晨基础入门大数据的学习路线,和雷顿学院一起开启全新的学习之旅吧!



01 Hadoop生态体系

本章是学习大数据的入门必学课程,可以说没有Hadoop就没有大数据,几乎所有的大数据技术都是基于Hadoop来实现的。本课程涵盖以下内容:

  • Hadoop安装的三种模式

  • Hadoop配置文件解析

  • HDFS体系结构与存储原理

  • HDFS数据读写过程

  • MapReduce运行机制

  • MapReduce Shuffle过程


本章有关的学习课程链接

《Hadoop生态体系》

http://www.leidun.site/courseinfo/13.html

《大数据文件系统HDFS》

http://www.leidun.site/courseinfo/14.html

《MapReduce原理及实战》

http://www.leidun.site/courseinfo/15.html

02 Hive数据仓库技术

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供sql查询功能。在企业里,常用Hive来存储日志数据,历史交易数据等。本课程涵盖以下内容:

  • Hive的安装与部署

  • Hive数据类型与操作

  • Hive表类型、和传统数据库对比

  • Hive文件存储与压缩

  • Hive查询、函数、自定义函数

  • Hive数据倾斜与性能优化


本章有关的学习课程链接

《Hive数据仓库技术》

http://www.leidun.site/courseinfo/16.html

03 分布式数据库Hbase

HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库,可以实现大规模数据的即时查询,能够在毫秒级响应用户查询,常用作线上大数据查询引擎。本课程涵盖以下内容。

  • Hbase基本概念和数据模型

  • Hbase的系统架构

  • Hbase安装配置

  • Hbase Shell操作

  • Hbase表操作和数据操作

  • Hbase Schema设计

  • Hbase性能调优


本章有关学习课程链接

《分布式数据库Hbase》

http://www.leidun.site/courseinfo/12.html

04 Spark大数据技术

Spark为大数据处理提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。本课程涵盖以下内容。

  • Spark运行机制

  • Spark作业提交

  • Spark Rdd编程模型

  • Rdd转换与动作

  • Spark Hive操作

  • Spark Dstream工作原理

  • Dstream上的转换和输出

  • Spark实时计算性能调优

  • Spark Session介绍

  • Rdd与DataFrame转换

  • 加载数据源

  • Spark API使用

  • Spark Jdbc连接其他数据库

  • Spark配置和调优


本章有关学习课程链接

《Spark原理与算子操作》

http://www.leidun.site/courseinfo/20.html

《Spark Sql编程》

http://www.leidun.site/courseinfo/21.html

《Spark实时计算》

http://www.leidun.site/courseinfo/17.html


05 Kafka流式数据处理

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,在企业里,常被用作数据管道。本课程涵盖以下内容。

  • Kafka概念与功能

  • Kafka安装与架构设计详解

  • 消费者和生产者消息发布模式

  • 提交和偏移量

  • 管理Kafka

  • Kafka性能优化

  • Kafka的高可用


本章有关学习课程链接

《Kafka核心技术》

http://www.leidun.site/courseinfo/19.html

06 ElasticSearch大数据查询

如果我们要实现上亿条数据的实时查询响应,那么该如何选择存储引擎呢,答案是ElasticSearch,ES已经成为广泛使用的大数据查询引擎。本课程涵盖以下内容

  • ElasticSearch介绍

  • ElasticSearch安装部署

  • ES存储原理

  • ES数据的输入与输出

  • 分布式检索原理

  • ES查询、过滤、组合查询

  • ES优化技巧


本章有关学习课程链接

《ElasticSearch核心技术》
http://www.leidun.site/courseinfo/18.html

07 大数据技术综合实战应用

在学完前面6章的课程后,我们需要将所学技术综合运用才能更好的掌握它们,本章通过3个实战项目讲述了大数据技术的组合应用。本课程涵盖以下内容

  • Hbase表设计

  • Hbase批量读写数据和实时查询

  • Python爬虫

  • ElasticSearch查询引擎数据读写

  • 大数据可视化

  • Spark读取Hive数据

  • Spark大数据分析ETL过程


本章有关学习课程链接

《基于Hbase的网易云音乐项目实战》

http://www.leidun.site/courseinfo/34.html

《python爬虫+elasticsearch微博热搜大数据可视化》

http://www.leidun.site/courseinfo/31.html

《Spark+Hive淘宝商品大数据分析》

http://www.leidun.site/courseinfo/35.html


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