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大数据极限培训-某学堂

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发表于 2018-6-13 08:30:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
大数据极限培训-某学堂
2016年
ssxxtt
第一阶段:linux+搜索+hadoop体系! ?& T' @- I$ R; _# W
Linux大纲
1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
2) 了解机架服务器,采用真实机架服务器部署linux8 y6 Q) V9 A  Z0 \  V
3) Linux的常用命令:常用命令的介绍、常用命令的使用和练习
4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用;
5) Linux启动流程,运行级别详解,chkconfig详解$ m% Y% J! q  s+ D( l% U
6) VI、VIM编辑器:VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键
7) Linux用户和组账户管理:用户的管理、组管理* o1 d1 b2 Z$ v
8) Linux磁盘管理,lvm逻辑卷,nfs详解* C7 j6 N2 ?. h% i1 U
9) Linux系统文件权限管理:文件权限介绍、文件权限的操作
10) Linux的RPM软件包管理:RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作
11) yum命令,yum源搭建
12) Linux网络:Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护' ^6 `: j  }3 |( F/ g3 @2 L
13) Shell编程:Shell的介绍、Shell脚本的编写
14) Linux上常见软件的安装:安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署! i9 ^4 x7 N4 T- O! M/ H
8 x; d# O9 I* f8 e# b, N$ v
大型网站高并发处理0 K$ f5 k$ \4 g" P
1) 第四层负载均衡-Lvs负载均衡- 负载算法,NAT模式,直接路由模式(DR),隧道模式(TUN)- F5负载均衡器介绍  c: N+ [+ W6 B) L* [* t
2) 第七层负载均衡- Nginx -Apache% W- J& c$ _; O( d3 u$ e
3) Tomcat、jvm优化提高并发量
4) 缓存优化-Java缓存框架-i. Oscache,ehcache-缓存数据库- Redis,Memcached
5) Lvs+nginx+tomcat+redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理1 h6 w! ^7 F1 M8 P* g2 x
6) Haproxy
7) Fastdfs小文件独立存储管理( O' X$ s) `: @; |& {- E
8) Redis缓存系统 Redis基本使用  Redis sentinel高可用  Redis好友推荐算法: V! O% Q7 `5 m' Q$ U$ `
& H' N) M$ E- P7 m
Lucene课程. W( ^/ R# |7 e! g3 o+ t
1) Lucene介绍 " Y8 X9 U6 o! I4 ?" v$ U
2) Lucene 倒排索引原理 " ~% N. j2 q: f3 F
3) 建索引 IndexWriter
4) 搜索 IndexSearcher   e1 g. B- ~+ n5 ]! G7 \9 E6 j7 p
5) Query
6) Sort和 过滤 (filter)
7) 索引优化和高亮

Solr课程        5 ?6 V/ f5 ~/ r' |( [+ c4 w7 T
1) 什么是solr% Z& X* P6 K4 r+ {# G* k
2) 为什么工程中要使用solr# n" P% ^* q+ D* M! W
3) Solr的原理* G, T6 p: A/ D8 p
4) 如何在tomcat中运行solr
5) 如何利用solr进行索引与搜索
6) solr的各种查询
7) solr的Filter
8) solr的排序5 v4 t. b  U. V* @1 W+ a
9) solr的高亮4 m+ k. p6 Q: K* r' ?$ a! }* [' I
10) solr的某个域统计% M8 M$ I; l! L
11) solr的范围统计! H& E# E% c6 \7 X% @
12) solrcloud集群搭建: J  V7 K* ]4 L
. p8 d* F( r! w  D9 F5 U* {+ k; M. K
Hadoop离线计算大纲
一、初识hadoop+ q3 O4 H) l$ x  t
1) Hadoop生态环境介绍
2) Hadoop云计算中的位置和关系0 l. A4 e& F4 ], x( Y9 {
3) 国内外Hadoop应用案例介绍
4) Hadoop 概念、版本、历史( D6 ~% L$ n* i/ X$ X
5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构
6) Hadoop 的集群结构
7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤
8) 通过命令行和浏览器观察hadoop

二、 HDFS体系结构和shell以及java操作
1) HDFS底层工作原理  F1 x/ \7 r6 d$ @
2) HDFS datanode,namenode详解; y$ v) K" H3 o+ E; w  a
3) Hdfs shell
4) Hdfs java api* Y! U$ ?$ Q/ ]- A$ J! s
9 s/ |/ {1 ?) ^0 o# {
三、 详细讲解Mapreduce4 f# @/ b8 h$ e5 V& e9 f
1) Mapreduce四个阶段介绍
2) Writable, v; m0 |7 i2 z
3) InputSplit和OutputSplit3 ]+ U! u! j$ w& ]
4) Maptask
5) Shuffle:Sort,Partitioner,Group,Combiner0 g$ v3 N8 A7 Y! _8 C" q  `9 A
6) Reducer1 e3 U& s6 Y+ l9 g; W2 Q  o
2 t3 s+ O+ u* g( Q* K
四、 Mapreduce案例案例
1) 二次排序
2) 倒排序索引
3) 最优路径
4) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析(中国棱镜计划)
5) 社交好友推荐算法
6) 互联网精准广告推送 算法1 @( e  t3 l* D2 ]! R7 s
7) 阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》案例
8) Mapreduce实战pagerank算法
7 q' V6 T9 @" k3 |8 L8 j9 |
五、 Hadoop2.x集群搭建
1) Hadoop2.x集群结构体系介绍
2) Hadoop2.x集群搭建* o3 O5 L  `0 i, ]% N' m
3) NameNode的高可用性(HA)
4) HDFS Federation2 [7 G3 V4 o; I4 _$ x. `' i, K! q+ ]
5) ResourceManager 的高可用性(HA)
6) Hadoop集群常见问题和解决方法
7) Hadoop集群管理; z9 j% o8 _, N3 b/ A

分布式数据库' L3 U6 E( o6 n5 A* V( n
1) HBase定义. N7 c$ {5 a9 ^) E5 x3 P3 G' w( ^
2) HBase与RDBMS的对比# P  T* J; `% P
3) 数据模型
4) 系统架构
5) HBase上的MapReduce" H* d2 p2 v  i, z7 F8 v
6) 表的设计5 t8 j' A8 m: G" [
7) 集群的搭建过程讲解
8) 集群的监控$ K! U* @' Z7 a; D% w9 \/ Z5 I
9) 集群的管理
10) HBase Shell以及演示7 ~9 Z; g  |0 T- o! j7 q
11) Hbase 树形表设计
12) Hbase 一对多 和 多对多 表设计, X$ a" @) j$ g) q9 e
13) Hbase 微博 案例14) Hbase 订单案例* i" E; D4 S5 B4 ^- V# G+ l6 z
15) Hbase表级优化16) Hbase 写数据优化
17) Hbase 读数据优化

数据仓库Hive        1 O- U$ v! H* }7 p
1) 数据仓库基础知识" P1 _" i' x( M9 x
2) Hive定义
3) Hive体系结构简介- a# Y1 f8 s1 _' q3 I
4) Hive集群
5) 客户端简介. C7 E6 n  q3 m3 S
6) HiveQL定义. L+ i1 Y; E# s1 w: ?
7) HiveQL与SQL的比较
8) 数据类型7 |4 P) k7 H- O2 l
9) 外部表和分区表$ B+ ?( f- {3 g9 b: D8 s8 C' I$ S
10) ddl与CLI客户端演示4 b# a  ]9 V# i, J2 B$ K6 t
11) dml与CLI客户端演示
12) select与CLI客户端演示. K% B* Z  n- E2 }( ^# G& x3 l% r
13) Operators 和 functions与CLI客户端演示
14) Hive server2 与jdbc2 k1 a& t* }1 Q9 }5 \
15) 用户自定义函数(UDF 和 UDAF)的开发与演示
16) Hive 优化* x) P- `) v9 E: @
* a6 m/ ]2 ?* q. q- G# T: ~! U
数据迁移工具Sqoop        8 I/ K( n, S5 x; O" _6 K& l
1) 介绍 和 配置Sqoop7 n5 P- T8 N  M# S5 y. {4 e
2) Sqoop shell使用: I% e; E5 w/ }3 Z
3) Sqoop-import-DBMS-hdfs-DBMS-hive-DBMS-hbase9 \4 d1 s. S+ |4 Y2 ?6 g
4) Sqoop-export. X* C( @6 i0 V+ s3 s. z
Flume分布式, j! P1 |6 A, R" a* X" k; Y
日志框架        5 j. f  S3 S- f% c/ m8 V( h- u/ A
1) flume简介-基础知识+ l& B) H- P/ u3 q! B0 r; D3 F3 r* [9 G
2) flume安装与测试
3) flume部署方式0 \! O' x" s0 X) u7 ~( x
4) flume source相关配置及测试
5) flume sink相关配置及测试
6) flume selector 相关配置与案例分析9 O1 N- l% r% q- Q. i
7) flume Sink Processors相关配置和案例分析
8) flume Interceptors相关配置和案例分析
9) flume AVRO Client开发
10) flume 和kafka 的整合- [, _) b/ x$ n/ R& ^" Q" n! h
$ L' ^6 `2 r6 e
Zookeeper开发        2 k$ c6 w; Z2 a" s& L* H: e$ _. B
1) Zookeeper java api开发+ g9 I7 y& k8 {) r
2) Zookeeper rmi高可用分布式集群开发
3) Zookeeper redis高可用监控实现
4) Netty 异步io通信框架 / d5 u& C0 f9 b
5) Zookeeper实现netty分布式架构的高可用$ f6 j0 [. c5 v4 A! w1 I& L

项目实战
a) Web项目和云计算项目的整合, P( s. I( x' T9 e. p
b) Flume通过avro实时收集web项目中的日志 & o" R2 Q; q3 V8 E/ t% Z  }
c) 数据的ETL ! K! t4 `' K1 A( _2 W3 i  j' X
d) Hive 批量 sql执行
e) Hive 自定义函数 ' v1 ~& O# ]3 c
f) Hive和hbase整合。
g) Hbase 数据支持 sql查询分析 ' r: x) o' K7 Q5 U  w1 ~5 A+ J- `2 W
h) Mapreduce数据挖掘
i) Hbase dao处理
j) Sqoop 在项目中的使用。
k) Mapreduce 定时调用和监控

第二阶段:机器学习7 a0 U2 @7 {3 g& p2 b
R语言
1) R语言介绍,基本函数,数据类型; ^5 m/ z0 a, z
2) 线性回归
3) 朴素贝叶斯聚类
4) 决策树分类
5) k均值聚类-离群点检测6 N. ~& w* I. O5 q9 q
6) 关联规则探索
7) 神经网络
* R. D- v! c1 h
Mahout机器学习        
1) 介绍为什么使用它,它的前景
    a) 简单介绍Mahout     
    b) 简单介绍机器学习     
    c) 实例演示Mahout单机推荐程序  p  H2 w# N7 ]& y, @* {6 V
2) 配置安装(hadoop2.x版本的)编译安装步骤说明
    a) 命令行中测试运行协同过滤概念* a% n" a( V: M; Q/ V
3) 推荐
    a) 讲解基于用户的协同过滤     1 x  x: \8 ]9 @: V: z
    b) 讲解基于物品的协同过滤; C5 F! V2 L' i: S6 ]7 e5 q
4) 分类
    a) 分类概念     ) ~# Y( h; f# |' y3 d3 z4 I% S
    b) 分类的应用及Mahout分类优势     : A3 I$ w0 K) Z
    c) 分类和聚类、推荐的区别     . C/ [/ m! u1 R3 v6 `- O
    d) 分类工作原理
    e) 分类中概念术语     
    f) 分类项目工作流     6 L7 o9 Z  R5 B" |4 {& a8 [4 [1 J
    g) 如何定义预测变量     
    h) 线性分类器的介绍,及贝叶斯分类器! \; `, ~) W: V+ }# t. P' e6 R
    i) 决策树分类器的介绍,及随机森林分类器     " G1 q( J% @/ K2 g
    j) 如何使用贝叶斯分类器和随机森林分类器的代码展示
5) 聚类: R( \" H/ A% s4 m+ X9 {/ Y- @
    a) 聚类概念     b) 聚类步骤流程     c) 聚类中的距离测度     d) 讲解K-means聚类     e) K-means聚类算法展示/ `+ M: y8 e# Z: Q( T* \
    f) 聚类其他算法     g) 介绍TF-IDF     h) 归一化     i) 微博聚类案例
项目实战
微博营销数据挖掘项目
项目技术架构体系:1 u, g* |* @# G* L8 e
a) 分布式平台 Hadoop,MapReduce b) 数据采集 Flume c) 数据清洗 ETL d) 数据库 Hbase,Redis e) 机器学习 Mahout5 L% s+ q: O0 Y

第三阶段:storm流式计算( t3 {# ^1 R) ~$ @1 k
redis缓存系统课程大纲
1) redis特点、与其他数据库的比较4 Q0 d  r) F1 W
2) 如何安装redis
3) 如何使用命令行客户端
4) redis的字符串类型
5) redis的散列类型6 k8 v) f- t" o5 @" Q, }
6) redis的列表类型* I9 H. `- v6 P, ?: p
7) redis的集合类型4 u5 w) d1 J. G$ U) n. m
8) 如何使用java访问redis【a.python访问redis,scala访问redis】
9) redis的事务(transaction)7 o# {4 ~3 o8 Y7 U! p
10) redis的管道(pipeline)
11) redis持久化(AOF+RDB)# f4 ]- b+ P- _1 G
12) redis优化( h( r  Y8 }! }/ o
13) redis的主从复制
14) redis的sentinel高可用
15) twemproxy,codis实战. M) t5 e4 u1 A3 B) c
16) redis3.x集群安装配置" R& L; r# Y. }6 k# E/ V
9 V- o1 w" l1 ?, v# @* @8 f
Kafka课程/ A+ f1 @: F& q. g  M5 y
1) kafka是什么
2) kafka体系结构
3) kafka配置详解1 k# w3 m' a9 Q% K2 h8 _; ~
4) kafka的安装" h8 V3 ?5 y$ y' n- U# V7 l
5) kafka的存储策略
6) kafka分区特点; w. k  u1 I: Y* d, D$ J. B
7) kafka的发布与订阅
8) zookeeper协调管理
9) java编程操作kafka' t/ [2 a4 r# ?' t' @+ W
10) scala编程操作kafka
11) flume 和kafka 的整合5 r5 ]% e/ x* c. w, |( K- u9 e
12) Kafka 和storm 的整合
9 d' W& I, T0 z% i; ]9 ]
Storm实时数据处理        

项目技术架构体系:! _6 _2 s9 T: y3 z9 l
1) Storm的基本概念
2) Storm的应用场景
3) Storm和Hadoop的对比 ( Q6 s) b8 d2 z
4) Storm集群的安装的linux环境准备
5) zookeeper集群搭建 3 @% a; x8 g  @5 ?  b. J% C6 W
6) Storm集群搭建5 P4 t: e" |/ ?' c/ O' s
7) Storm配置文件配置项讲解
8) 集群搭建常见问题解决4 p7 x( }; S" i' p4 X" P( K0 x
9) Storm常用组件和编程API:Topology、 Spout、Bolt$ U: h4 k6 s9 K% d
10) Storm分组策略(stream groupings)- \3 p& ~! H" G2 V
11) 使用Strom开发一个WordCount例子
12) Storm程序本地模式debug、Storm程序远程debug
13) Storm事物处理
14) Storm消息可靠性及容错原理7 z9 J! F. U) x% d, `4 h' c- r
15) Storm结合消息队列Kafka:消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API; Y/ y0 ~4 U. \4 @" D" e8 x9 r
16) Storm Trident概念' R, l  z7 D9 V  n, p# b1 O
17) Trident state 原理0 }. \$ E5 ]" _# u8 [! \
18) Trident开发实例, T7 |6 z( \' ~
19) Storm DRPC(分布式远程调用)介绍0 t# ?  s! u/ y5 u  z; q
20) Storm DRPC实战讲解
21) Storm和Hadoop 2.x的整合:Storm on YarnStorm开发实战: Kafka+Storm+Hbase+redis项目实战,以及多个案例

项目实战
项目技术架构体系:Storm+hbase+kafka+flume+echarts& c4 A# c, c' z: ?1 P
a) flume实时采集日志
b) kafka缓冲队列
c) storm实时处理   d6 U) S+ L- I6 s/ I1 {4 g( N0 M: H
d) Hbase dao存储处理结果
e) 前端Web实时展示报表
. I* k# O: x- w, A# X
第四阶段:spark内存计算
Python课程        " {& p: @( J8 \. w( L, O
1) 介绍Python以及特点
2) Python的安装* [. ]: U0 q$ M" ?+ s
3) Python基本操作(注释、逻辑、字符串使用等)9 D, ?/ G5 a: v' m
4) Python数据结构(元组、列表、字典)
5) 使用Python进行批量重命名小例子( O& @, \3 Y: k: n& v6 D3 y
6) Python常见内建函数
7) 更多Python函数及使用常见技巧% z/ g& d, u6 N" X; c" ?
8) 异常
9) Python函数的参数讲解' Z+ Q. a; L( ^% o9 R
10) Python模块的导入. {- h( c" J/ {/ T* `
11) Python中的类与继承; ?/ Q6 E2 }( W' _
12) 网络爬虫案例
13) 数据库连接,以及pip安装模块
14) Mongodb基础入门
15) 讲解如何连接mongodb
16) Python的机器学习案例, L4 s# H2 ^4 A8 H+ Q, ?: W

Scala课程        
1) scala解释器、变量、常用数据类型等) l, `0 ^3 D* Z8 H# `
2) scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构) Y+ D, t6 X5 G* x. u
3) scala的函数、默认参数、变长参数等/ d. z+ p8 b8 I' }* B) y
4) scala的数组、变长数组、多维数组等
5) scala的映射、元组等操作
6) scala的类,包括bean属性、辅助构造器、主构造器等9 Y1 E/ H% Q+ v
7) scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等
8) scala的包、引入、继承等概念
9) scala的特质# ?% }9 e! w- w3 R
10) scala的操作符
11) scala的高阶函数
12) scala的集合
13) scala数据库连接+ i) n9 B0 P" q2 @; ]6 G% j
0 A& z& h$ ^1 ~
Spark  i( n' V) E# L. [
1) Spark介绍2) Spark应用场景: ?% e/ P& W# E) ]4 B) e
3) Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势# D! l- o7 v* m
4) RDD" ?( y8 R  I; s" n+ N  z
5) Transformation: K2 ]8 S# @7 I; S& u/ _0 O0 ]( j
6) Action; l. U% ]7 s( k  h  R. c
7) Spark计算PageRank
8) Lineage" Q) g0 j# H+ Z# }
9) Spark模型简介" L  Y/ W3 ^$ `2 S  h
10) Spark缓存策略和容错处理
11) 宽依赖与窄依赖7 }2 [5 {( t/ w5 a0 k* H) y+ [5 R* F
12) Spark配置讲解8 f) n  B( {- t; H% ?: K7 l
13) Spark集群搭建* k0 s* Y# P8 k  y3 z1 Q
14) 集群搭建常见问题解决
15) Spark原理核心组件和常用RDD
16) 数据本地性
17) 任务调度, z- m' v  v1 Z  E2 D* z8 F
18) DAGScheduler2 u+ D3 h" R4 X, V8 ]
19) TaskScheduler
20) Spark源码解读* Z: o+ I9 N$ \# w9 B1 v
21) 性能调优, z7 B" [3 @2 {" t' l& J8 C' F
22) Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn原理1 L6 t" \; t- ~9 [. o& z1 H
. d2 ?* ?/ Y$ h$ {, B% w
Spark Streaming实时计算
1) Spark Streaming:数据源和DStream/ ]7 W% Y4 p7 B* R3 T
2) 无状态transformation与有状态transformation
3) Streaming Window的操作* Z2 ~' m" T* W- l
4) sparksql 编程实战
5) spark的多语言操作7 U" ^( l  m+ W4 a: i
6) spark最新版本的新特性

Spark MLlib
1) 介绍-Spark MLlib组件介绍- 基本数据类型; r  K' G% E$ r. V/ [8 |5 n
2) 回归算法-广义线性模型- 逻辑回归9 Y; f( G/ V+ c6 l) r
3) 分类算法-朴素贝叶斯-决策树-随机森林
4) 第四章 推荐系统
5) 第五章 聚类-Kmeans -Sparse kmeans - Kmeans++-means II-Streaming kmeans- Gaussian Mixture Model-Spark GraphX
图计算* t$ Q; B8 ~+ e7 o  W! r
a) 二分图b) 概述c) 构造图d) 属性图e) PageRank+ |8 M/ C$ `% Q, ]
! n) `1 P# |7 X3 f% {& R
项目实战
a) 实时流处理 Kafka,Spark Streaming
b) 分布式运算 Hadoop,Spark
c) 数据库 Hbase,Redis
d) 机器学习 Spark Mllib
e) 前台web展示数据 Struts2,echart7 o8 [9 U' F. r, |/ r  [
7 Q( E, S& I3 |; `  a$ X2 A
手机软件推荐系统项目. p* R# Q$ p9 _3 Z
a) 分布式平台 Hadoop,Spark
b) 数据清洗 Hivec) 数据分析 R RStudiod) 推荐服务 Dubboxe) 规则过滤 Droolsf) 机器学习 MLlib) |! g* ~6 _' c8 ^8 \
网络流量异常检测项目
a) 数据存储 Hadoop b) 数据准备 Spark c) 数据分析 R RStudio d) 机器学习 MLlib e) 数据评价及调参& X* L; V- S$ {, a( I$ T0 F

第五阶段:云计算平台3 j. G. G7 U; N  X' s1 C
Docker 课程        Docker
1) 基本介绍* F$ p0 p$ X/ |; d: w' z
2) vm docker 对比
3) docker基本架构介绍
4) unfs cgroup namespace0 e6 R2 J! Q9 _& i6 O( U
5) 进程虚拟化 轻量级虚拟化2 s+ X& |5 M! j7 s
6) docker 安装& F4 ^& e9 [& |$ U" x( i
7) docker 镜像制作4 ~+ O+ W/ O/ \0 U
8) docker 常用命令
9) docker 镜像迁移
10) docker pipework【i.openvswitch】
11) docker weave
虚拟化KVM' x1 E- a9 M$ ?6 b$ F; k6 W
1) 虚拟化介绍,虚拟化适用场景等等. g( [% y* U4 o* ?
2) Qemu Libvirt & KVM' D* M3 R8 d% Z- ^$ _: x3 B) p
3) 安装KVM, Qemu, Libvirt6 Q3 u0 u5 m1 M6 ]" y3 E4 F. W
4) QEMU-KVM: 安装第一个能上网的虚拟机
5) Kvm虚拟机 nat,网桥基本原理  p; s. ^+ N* P/ S) \" a
6) kvm虚拟机克隆, m% j1 V/ ], P5 P/ L. Y
7) kvm虚拟机vnc配置
8) kvm虚拟机扩展磁盘空间- e4 v* o7 K2 S% \  c: o- c
9) Kvm快照10) Kvm 迁移' j8 r, ~. D8 L6 Z; L. s6 [4 z
11) Java,python,c语言编程控制kvm
12) 构建自己的虚拟云平台7 V. X& i' F- `; v2 o. _, c2 Q/ Z
云平台OpenStack        
1) openstack介绍和模块基本原理分析. ?! m6 n+ Y, G, m1 `2 f8 u
2) openstack多节点安装部署【a.采用centos6.x系统】6 `5 V7 \" R! Z! W/ ^" ~
3) Keystone基本原理
4) glance
5) Cinder
6) Swift
7) Neutron
8) Openstack api 二次开发9 {% s+ X) b1 K

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