BZ-大数据架构师进阶课课程介绍:
在大数据相关岗位当中,大数据架构师无疑是高级人才,对于技术要求比较高,同时薪资水平也是非常可观的.成为大数据架构师需要多年的学习培训,需要具有广泛的能力,而这些能力会随着领域的发展而增长。技能要求包括但不限于大数据需求分析、平台选择、技术架构设计、应用设计和开发、应用测试和部署等大数据实施全流程的跟踪,并在实施过程中带领技术团队,为设计和开发大规模集群的数据处理系统提供技术和管理。
课程目录:
——/大数据架构进阶/ ├──01-linux操作系统 | ├──章节1:Linux操作系统概述与安装 | ├──章节2:Linux常用命令 | ├──章节3:Linux用户权限和软件安装与管理 | └──章节4:ShellScript脚本编程 ├──02-大型网站高并发处理 | ├──章节1:Nginx的高并发处理 | └──章节2:Nginx和Keepalived高可用 ├──03-zookeeper分布式协调服务框架 | ├──章节1:ZooKeeper初探 | ├──章节2:ZooKeeper分布式集群实战 | ├──章节3:ZooKeeper底层原理剖析与命令实战 | ├──章节4:ZooKeeperAPI实战 | └──章节5:分布式RMI协调实战 ├──04-Hadoop分布式文件系统HDFS | ├──章节1:Hadoop分布式文件系统HDFS | └──新建文本文档.txt 0.31kb ├──05-Hadoop分布式计算框架MapReduce | ├──章节1:MapReduce原理和搭建 | ├──章节2:MapReduce源码分析 | ├──章节3:MapReduce开发实战 | └──章节4:MapReduce项目实战 ├──06-数据仓库Hive | ├──章节1:概述、搭建实战、sql语法、分区 | ├──章节2:运算符和函数、实战、动态分区、分桶 | └──章节3:视图、索引、安全认证、优化、高可用 ├──07-分布式数据库HBase | ├──章节1:hbase第1章 | ├──章节2:hbase第2章 | └──章节3:hbase第3章 ├──08-大型电商日志离线分析系统 | ├──章节10:项目优化、架构设计与项目总结 | ├──章节1:项目需求分析、系统架构设计 | ├──章节2:JS和JAVASDK数据源、Nginx本地日志存储 | ├──章节3:Flume日志收集 | ├──章节4:ETL日志处理 | ├──章节5:新增用户指标开发 | ├──章节6:活跃用户指标开发 | ├──章节7:Hive和HBase整合 | ├──章节8:Sqoop概述、安装、数据的导入和导出 | └──章节9:用户浏览深度SQL实现 ├──09-elasticsearch分布式搜索 | ├──章节1:ElasticSearch分布式搜索 | ├──1.txt 0.27kb | ├──软件.rar 1.42G | ├──文档.rar 8.55M | └──源码.rar 923.88kb ├──10-Redis缓存数据库 | ├──章节1:Redis分布式缓存数据库 | ├──01资料.rar 24.61M | ├──02笔记.rar 2.35M | └──1.txt 0.23kb ├──11-CDH集群管理 | ├──章节1:ClouderaManager简介及CDH简介 | ├──章节2:ClouderaManager安装及CDH安装 | ├──章节3:ClouderaManager平台操作使用 | └──章节4:hive&hue&impala&oozie使用 ├──12-Kylin数据仓库分析引擎 | ├──章节1:数据仓库理论基础及OLAP分析瓶颈 | ├──章节2:Kylin架构原理及实战操作 | └──章节3:Kylin算法及实战操作 ├──13-Scala分布式语言 | ├──章节1:Scala的基本语法 | ├──章节2:Scala的字符串和集合 | ├──章节3:Scala高级特性 | └──章节4:Scala的复习总结 ├──14-Spark分布式计算框架 | ├──章节1:Spark分布式计算框架核心基础 | ├──章节2:Spark集群搭建、任务提交资源申请核心原理 | ├──章节3:Spark算子实战及案例分析操作 | ├──章节4:Spark分布式计算框架核心源码分析 | ├──章节5:Spark分布式计算框架核心高阶进阶 | ├──章节6:Spark分布式计算框架之SparkSQL | └──章节7:Spark分布式计算框架之SparkStreaming ├──15-大数据任务流调度系统azkaban | ├──章节1:Azkaban系统基础原理及搭建 | └──章节2:Azkaban任务调度使用 ├──16-音乐数据中心数仓综合项目 | ├──章节1:数据仓库建模理论及模型设计 | ├──章节2:歌曲热度与歌手热度排行 | ├──章节3:机器详细信息统计及日活跃用户统计 | ├──章节4:商户及地区营收统计 | ├──章节5:实时业务统计 | └──章节6:Spark优化 ├──17-python数据挖掘语言 | ├──章节10:模块和列表推导式 | ├──章节11:数据库操作 | ├──章节12:Numpy | ├──章节1:python概述 | ├──章节2:安装下载及基础语法 | ├──章节3:逻辑判断和循环 | ├──章节4:集合类型 | ├──章节5:函数 | ├──章节6:文件操作 | ├──章节7:类和对象 | ├──章节8:设计模式 | └──章节9:异常 ├──18-机器学习与数据挖掘 | ├──章节1:PySpark及线性回归算法 | ├──章节2:贝叶斯算法、KNN算法及KMeans算法 | ├──章节3:微博聚类、逻辑回归及音乐分类 | ├──章节4:道路预测及逻辑回归优化 | └──章节5:决策树、随机森林算法 ├──19-推荐系统项目 | ├──章节1:推荐系统架构原理 | └──章节2:推荐系统流程实现 ├──20-Flink实时计算引擎 | ├──章节10:Flink性能优化 | ├──章节11:附录:常见面试题汇总讲解 | ├──章节1:初识Flink | ├──章节2:Flink快速入门 | ├──章节3:Flink的安装和部署 | ├──章节4:Flink的常用API详解 | ├──章节5:Flink的State管理与恢复 | ├──章节6:Flink的Window(窗口)详解 | ├──章节7:Flink的Time详解 | ├──章节8:TableAPI和Flink的SQL | └──章节9:Flink的复杂事件处理CEP编程 ├──21-Flink城市交通实时监控平台 | ├──章节1:实时卡扣监控 | ├──章节2:违法车辆预警 | ├──章节3:实时城市交通违法预警 | └──章节4:车辆实时分布 ├──22-大数据面试题精讲 | ├──章节1:企业面试高频SQL面试题解析 | └──资料.rar 2.26M ├──23-面试和成功求职的秘技 | ├──章节1:简历 | ├──章节2:面试前的准备 | ├──章节3:笔试和面试 | ├──章节4:offer和上班后,如何应对 | ├──1.txt 0.09kb | ├──boss直聘使用步骤.rar 3.63M | ├──PPT.rar 16.65M | └──参考简历.rar 1.37M └──24-入职后快速成长到CTO | ├──章节1:入职后三个月试用期要做的事 | ├──章节2:前三年需要学的技术 | └──章节3:前三年需要提高的软实力
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