大數(shù)據(jù)經(jīng)典學(xué)習(xí)路線

大數(shù)據(jù)經(jīng)典學(xué)習(xí)路線大數(shù)據(jù)經(jīng)典學(xué)習(xí)路線大數(shù)據(jù)經(jīng)典學(xué)習(xí)路線大數(shù)據(jù)經(jīng)典學(xué)習(xí)路線〔及供參照〕1.Linux根基和散布式集群技術(shù)學(xué)完此階段可掌握的核心能力：嫻熟使用Linux,嫻熟安裝Linux上的軟件,認(rèn)識(shí)熟習(xí)負(fù)載均衡、高靠譜等集群有關(guān)觀點(diǎn),搭建互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高靠譜的效力架構(gòu)；學(xué)完此階段可解決的現(xiàn)實(shí)問題：搭建負(fù)載均衡、高靠譜的效力器集群,能夠增大網(wǎng)站的并發(fā)接見量,保證效力不中斷地對(duì)外服務(wù)；學(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值：具備初級(jí)程序員必需具備的Linux效力器運(yùn)維能力.1.內(nèi)容介紹：在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域據(jù)的根基課程絡(luò)、防火墻、

,使用最多的操作系統(tǒng)就是Linux系列,而且?guī)缀醵际巧⒉际郊?該課程為大數(shù)主要介紹Linux操作系統(tǒng)、Linux常用命令、Linux常用軟件安裝、Linux網(wǎng)Shell編程等.2.事例：搭建互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高靠譜的效力架構(gòu).2.離線計(jì)算系統(tǒng)課程階段1.離線計(jì)算系統(tǒng)課程階段HADOOP核心技術(shù)框架學(xué)完此階段可掌握的核心能力：1、經(jīng)過對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生的背景和行業(yè)應(yīng)用事例認(rèn)識(shí)hadoop的作用；2、掌握hadoop底層散布式文件系統(tǒng)HDFS的原理、操作和應(yīng)用開發(fā)；3、掌握MAPREDUCE散布式運(yùn)算系統(tǒng)的工作原理和散布式剖析應(yīng)用開發(fā)；4、掌握HIVE數(shù)據(jù)庫房工具的工作原理及應(yīng)用開發(fā).學(xué)完此階段可解決的現(xiàn)實(shí)問題：1、嫻熟搭建海量數(shù)據(jù)離線計(jì)算平臺(tái)；2、依據(jù)詳細(xì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)儲(chǔ)存方案；3、依據(jù)詳細(xì)數(shù)據(jù)剖析需務(wù)實(shí)現(xiàn)鑒于mapreduce的散布式運(yùn)算程序；學(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值：具備公司數(shù)據(jù)部初級(jí)應(yīng)用開發(fā)人員的能力1.1HADOOP迅速入門1.1.1hadoop知識(shí)背景什么是hadoop、hadoop產(chǎn)生背景、hadoop在大數(shù)據(jù)云計(jì)算中的地點(diǎn)和關(guān)系、國內(nèi)hadoop的就業(yè)狀況剖析及課程綱領(lǐng)介紹國內(nèi)外hadoop應(yīng)用事例介紹散布式系統(tǒng)概括、hadoop生態(tài)圈及各構(gòu)成局部的簡介1.1.2HIVE迅速入門hive根本介紹、hive的使用、數(shù)據(jù)庫房根本知識(shí)1.1.3數(shù)據(jù)剖析流程事例web

點(diǎn)擊流日記數(shù)據(jù)發(fā)掘的需求剖析、

數(shù)據(jù)根源、辦理流程、數(shù)據(jù)剖析結(jié)果導(dǎo)出、數(shù)據(jù)顯現(xiàn)

1.1.4hadoop數(shù)據(jù)剖析系統(tǒng)集群搭建集群簡介、效力器介紹、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境設(shè)置、效力器系統(tǒng)環(huán)境設(shè)置、JDK環(huán)境安裝、hadoop集群安裝部署、集群啟動(dòng)、集群狀態(tài)測(cè)試HIVE的配置安裝、HIVE啟動(dòng)、HIVE使用測(cè)試1.2HDFS詳解1.2.1HDFS的觀點(diǎn)和特征什么是散布式文件系統(tǒng)、HDFS的設(shè)計(jì)目標(biāo)、HDFS與其余散布式儲(chǔ)存系統(tǒng)的好壞勢(shì)比較、HDFS的合用處景1.2.2HDFS的shell操作HDFS命令行客戶端啟動(dòng)、HDFS命令行客戶端的根本操作、命令行客戶端支持的常用命令、常用參數(shù)介紹1.2.3HDFS的工作體制HDFS系統(tǒng)的模塊架構(gòu)、HDFS寫數(shù)據(jù)流程、HDFS讀數(shù)據(jù)流程N(yùn)AMENODENAMENODE

工作體制、元數(shù)據(jù)儲(chǔ)存體制、元數(shù)據(jù)手動(dòng)查察、元數(shù)據(jù)checkpoint體制、故障恢復(fù)、DATANODE工作體制、DATANODE動(dòng)向增減、全局?jǐn)?shù)據(jù)負(fù)載均衡1.2.4HDFS的java應(yīng)用開發(fā)搭建開發(fā)環(huán)境、獲取api中的客戶端對(duì)象、HDFS的java客戶端所具備的常用功能、HDFS客戶端對(duì)文件的常用操作實(shí)現(xiàn)、利用HDFS的JAVA客戶端開發(fā)數(shù)據(jù)采集和儲(chǔ)存系統(tǒng)1.3MAPREDUCE詳解1.3.1MAPREDUCE迅速上手為何需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序運(yùn)轉(zhuǎn)演示、MAPREDUCE編程比如及編程標(biāo)準(zhǔn)、MAPREDUCE程序運(yùn)轉(zhuǎn)模式、MAPREDUCE程序調(diào)試debug的幾種方式1.3.2MAPREDUCE程序的運(yùn)轉(zhuǎn)體制MAPREDUCE

程序運(yùn)轉(zhuǎn)流程分析、

MAPTASK

并發(fā)數(shù)的決定體制、

MAPREDUCE

中的combiner

組件應(yīng)用、

MAPREDUCE

中的序列化框架及應(yīng)用、

MAPREDUCE

中的排序、MAPREDUCE

中的自定義分區(qū)實(shí)現(xiàn)、

MAPREDUCE

的

shuffle

體制、

MAPREDUCE

利用數(shù)據(jù)壓縮進(jìn)行優(yōu)化、

MAPREDUCE

程序與

YARN

之間的關(guān)系、

MAPREDUCE

參數(shù)優(yōu)化

經(jīng)過以上各組件的詳解,深刻理解MAPREDUCE的核心運(yùn)轉(zhuǎn)體制,進(jìn)而具備靈巧應(yīng)付各樣復(fù)雜應(yīng)用處景的能力MAPREDUCE實(shí)戰(zhàn)編程事例：經(jīng)過一個(gè)實(shí)戰(zhàn)事例來熟習(xí)復(fù)雜MAPREDUCE程序的開發(fā).該程序是從nginx效力器產(chǎn)生的接見效力器上當(dāng)算出每個(gè)訪客的接見次數(shù)及每次接見的時(shí)長.原始數(shù)據(jù)樣比以下：經(jīng)過一系列的MAPREDUCE程序——沖洗、過濾、接見次數(shù)及時(shí)間剖析,最后計(jì)算出需求所要的結(jié)果,用于支撐頁面顯現(xiàn)：1.4HIVE增強(qiáng)1.4.1HIVE根本觀點(diǎn)HIVE應(yīng)用處景、HIVE內(nèi)部架構(gòu)、HIVE與hadoop的關(guān)系、HIVE與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對(duì)比、HIVE的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存體制、HIVE的運(yùn)算履行體制1.4.2HIVE根本操作HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在的內(nèi)置函數(shù)應(yīng)用、HIVEshell的高級(jí)使用方式、TRANSFORM的使用技巧、HIVEUDF開發(fā)實(shí)例

HIVE中怎樣實(shí)現(xiàn)高效的JOIN查問、HIVEHIVE常用參數(shù)配置、HIVE自定義函數(shù)和1.4.3HIVE高級(jí)應(yīng)用HIVE履行過程剖析及優(yōu)化策略、HIVE在實(shí)戰(zhàn)中的最正的確踐事例、HIVE優(yōu)化分類詳解、HIVE實(shí)戰(zhàn)事例--數(shù)據(jù)ETL、HIVE實(shí)戰(zhàn)事例--用戶接見時(shí)長統(tǒng)計(jì)HIVE實(shí)戰(zhàn)事例--級(jí)聯(lián)乞降報(bào)表實(shí)例：離線數(shù)據(jù)發(fā)掘系統(tǒng)學(xué)完此階段可掌握的核心能力：1、經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)庫房知識(shí)的增強(qiáng)初步掌握數(shù)據(jù)庫房的核心觀點(diǎn)和設(shè)計(jì)流程;2、經(jīng)過對(duì)HADOOP生態(tài)圈重點(diǎn)協(xié)助工具的學(xué)習(xí)掌握hadoop剖析系統(tǒng)的整合能力;3、經(jīng)過電商系統(tǒng)點(diǎn)擊流日記數(shù)據(jù)發(fā)掘系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)工程,掌握hadoop離線數(shù)據(jù)發(fā)掘系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集、入庫、剖析及報(bào)表顯現(xiàn)的整套流程學(xué)完此階段可解決的現(xiàn)實(shí)問題：1、可依據(jù)公司詳細(xì)場(chǎng)景設(shè)計(jì)海量數(shù)據(jù)剖析系統(tǒng)的通用架構(gòu)2、依據(jù)詳細(xì)場(chǎng)景的特色有針對(duì)性地調(diào)整數(shù)據(jù)剖析各環(huán)節(jié)的技術(shù)選型;3、依據(jù)詳細(xì)需求搭建起整套離線數(shù)據(jù)剖析系統(tǒng);4、簡單數(shù)據(jù)庫房模型的設(shè)計(jì)和架構(gòu)5、各環(huán)節(jié)詳細(xì)功能模塊的開發(fā)實(shí)現(xiàn)學(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值：具備公司數(shù)據(jù)部中高級(jí)應(yīng)用開發(fā)和初級(jí)架構(gòu)師能力2.1數(shù)據(jù)庫房增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫房及數(shù)據(jù)模型入門什么是數(shù)據(jù)庫房、數(shù)據(jù)庫房的意義、數(shù)據(jù)庫房核心觀點(diǎn)、數(shù)據(jù)庫房的系統(tǒng)構(gòu)造2.1.2數(shù)據(jù)庫房設(shè)計(jì)成立數(shù)據(jù)庫房的步驟、數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)的變換、數(shù)據(jù)的加載、什么是數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)模型的常有種類、怎樣設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型、怎樣選擇數(shù)據(jù)建模的架構(gòu)典型數(shù)據(jù)模型——星型建模實(shí)例2.1.3數(shù)據(jù)庫房建模樣例業(yè)務(wù)建模、領(lǐng)域建模、邏輯建模、物理建模web點(diǎn)擊流日記剖析系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫房設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)：經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)特色和業(yè)務(wù)需求的剖析,關(guān)系梳理,設(shè)計(jì)出一個(gè)主題明確、層次合理的數(shù)據(jù)模型2.2離線協(xié)助系統(tǒng)2.2.1數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集觀點(diǎn)介紹FLUME日記采集框架介紹、FLUME工作體制、FLUME核心組件、FLUME參數(shù)配置說明、FLUME采集nginx日記實(shí)戰(zhàn)事例2.2.2任務(wù)調(diào)動(dòng)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)動(dòng)系統(tǒng)觀點(diǎn)介紹、常用任務(wù)調(diào)動(dòng)工具比較、OOZIE介紹、OOZIE核心觀點(diǎn)、OOZIE的配置說明、OOIZE實(shí)現(xiàn)mapreduce/hive等任務(wù)調(diào)動(dòng)實(shí)戰(zhàn)事例數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)導(dǎo)出觀點(diǎn)介紹、SQOOP根基知識(shí)、SQOOP原理及配置說明、SQOOP數(shù)據(jù)導(dǎo)入實(shí)戰(zhàn)、SQOOP數(shù)據(jù)導(dǎo)出實(shí)戰(zhàn)、SQOOP批量作業(yè)操作2.3web點(diǎn)擊流日記剖析系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)工程工程介紹1.在PC時(shí)代,營銷的核心是購買,在挪動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,其核心是怎樣實(shí)現(xiàn)用戶個(gè)性化互動(dòng),對(duì)用戶流傳更為精確化的內(nèi)容,而實(shí)現(xiàn)這一核心的根基就是對(duì)數(shù)據(jù)的管理和剖析——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型商業(yè)模型.2.各種互聯(lián)網(wǎng)效力產(chǎn)品(如網(wǎng)站、APP)都能夠經(jīng)過前端技術(shù)獲取用戶的詳盡行為數(shù)據(jù)(如訪問的頁面,點(diǎn)擊的地區(qū)、登岸的頻率、注冊(cè)行為、購買的行為等),將這些點(diǎn)擊流日記數(shù)據(jù)與后臺(tái)商業(yè)數(shù)據(jù)綜合起來,便可以發(fā)掘?qū)緺I運(yùn)決議意義非凡的商業(yè)價(jià)值

.3.本工程那么是一個(gè)用大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的點(diǎn)擊流日記剖析數(shù)據(jù)發(fā)掘系統(tǒng)

,工程內(nèi)容涵蓋一個(gè)典型數(shù)據(jù)發(fā)掘系統(tǒng)中,包含需求剖析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存管理、數(shù)據(jù)沖洗、數(shù)據(jù)庫房設(shè)計(jì)、ETL、業(yè)務(wù)模型統(tǒng)計(jì)剖析、數(shù)據(jù)可視化的所有流程.需求剖析什么是點(diǎn)擊流日記、點(diǎn)擊流日記的商業(yè)價(jià)值、點(diǎn)擊流日記剖析需求業(yè)務(wù)模型指標(biāo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)——流量剖析、根源剖析、受訪剖析、訪客剖析、轉(zhuǎn)變率剖析2.3.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)及開發(fā)1.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)及開發(fā)——數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)內(nèi)容剖析、數(shù)據(jù)生成規(guī)律、采集系統(tǒng)技術(shù)選型分析、FLUME采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存設(shè)計(jì)及開發(fā)——儲(chǔ)存技術(shù)選型、儲(chǔ)存業(yè)務(wù)流程分析、儲(chǔ)存目錄規(guī)劃及文件命名規(guī)那么、小文件歸并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)及開發(fā)——數(shù)據(jù)預(yù)辦理、數(shù)據(jù)加載、原始數(shù)據(jù)表的創(chuàng)辦、數(shù)據(jù)入庫、數(shù)據(jù)ETL5.報(bào)表統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)——數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、事實(shí)表設(shè)計(jì)、維度表梳理業(yè)務(wù)指標(biāo)設(shè)計(jì)及開發(fā)——PV統(tǒng)計(jì)(時(shí)間維度、終端維度、地區(qū)維度)、來訪次數(shù)統(tǒng)計(jì)(時(shí)間維度、地區(qū)維度、終端維度)、獨(dú)立訪客統(tǒng)計(jì)(時(shí)間維度、終端維度、地區(qū)維度)、受訪頁面統(tǒng)計(jì)(時(shí)間維度、欄目維度)、頁面熱門圖、轉(zhuǎn)變率剖析、根源重點(diǎn)詞剖析、根源搜尋引擎剖析、根源廣告推行剖析任務(wù)調(diào)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)動(dòng)單元實(shí)現(xiàn)、各環(huán)節(jié)任務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率及依靠關(guān)系梳理、工作流設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)、工作流定義配置上傳部署、工作流啟動(dòng)即狀態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可視化——結(jié)果報(bào)表顯現(xiàn)1.hive剖析結(jié)果使用sqoop導(dǎo)出到msyql數(shù)據(jù)庫2.報(bào)表顯現(xiàn)系統(tǒng)技術(shù)選型：后臺(tái)使用spingmvc+spring+mybatis前端頁面使用全靜態(tài)異步刷新技術(shù)Jquery+Echartsweb顯現(xiàn)程序架構(gòu)搭建,使用maven建立工程工程4.web顯現(xiàn)程序頁面設(shè)計(jì)開發(fā)：原型頁面設(shè)計(jì)、js代碼開發(fā)5.最后實(shí)現(xiàn)以下數(shù)據(jù)可視化成效：(1)流量概略可視化成效：根源地區(qū)剖析可視化成效：根源種類剖析可視化成效：

3.Storm及時(shí)計(jì)算局部階段及時(shí)課程分為兩個(gè)局部：流式計(jì)算核心技術(shù)和流式計(jì)算計(jì)算事例實(shí)戰(zhàn).1.流式計(jì)算核心技術(shù)流式計(jì)算核心技術(shù)主要分為兩個(gè)核心技術(shù)點(diǎn)：Storm和Kafka,學(xué)完此階段能夠掌握Storm開發(fā)及基層原理、Kafka的開發(fā)及基層原理、Kafka與Storm集成使用.具備開發(fā)鑒于storm及時(shí)計(jì)算程序的技術(shù)能力.學(xué)完此階段可掌握的核心能力：、理解及時(shí)計(jì)算及應(yīng)用處景(2)、掌握Storm程序的開發(fā)及基層原理、掌握Kafka信息行列的開發(fā)及基層原理、具備Kafka與Storm集成使用的能力學(xué)完此階段可解決的現(xiàn)實(shí)問題：具備開發(fā)鑒于storm的及時(shí)計(jì)算程序的能力學(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值：具備及時(shí)計(jì)算開發(fā)的技術(shù)能力、但理解公司業(yè)務(wù)的能力缺少1.1、流式計(jì)算一般構(gòu)造2021年在海量數(shù)據(jù)辦理領(lǐng)域,Hadoop是人們津津樂道的技術(shù),Hadoop不單能夠用來儲(chǔ)存海量數(shù)據(jù),還以用來計(jì)算海量數(shù)據(jù).因?yàn)槠涓咄掏?、高靠譜等特色,好多互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)使用Hadoop來建立數(shù)據(jù)庫房,高頻使用并促使了Hadoop生態(tài)圈的各項(xiàng)技術(shù)的展開.一般來講,根據(jù)業(yè)務(wù)需求,數(shù)據(jù)的辦理能夠分為離線辦理和及時(shí)辦理,在離線辦理方面的解決方案,可是針對(duì)海量數(shù)據(jù)的及時(shí)辦理卻向來沒有比較好的解決方案待的時(shí)間節(jié)點(diǎn),storm橫空出生,與生俱來的散布式、高靠譜、高吞吐的特征些流式計(jì)算框架,逐漸的成為了流式計(jì)算的首選框架.假如龐麥郎在的話我要的滑板鞋!

Hadoop供給了很好.就在人們翹首以橫掃市道上的一,他必定會(huì)說,這就是上圖是流式剖析的一般架構(gòu)圖,抽象出四個(gè)步驟就是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)緩沖、數(shù)據(jù)辦理、數(shù)據(jù)輸出.一般狀況下,我們采納Flume+kafka+Storm+Redis的構(gòu)造來進(jìn)行流式數(shù)據(jù)剖析.及時(shí)勢(shì)部的課程主假如針對(duì)Kafka、Storm進(jìn)行學(xué)習(xí)1.2、流式計(jì)算能夠用來干什么一淘-及時(shí)剖析系統(tǒng)：及時(shí)剖析用戶的屬性,并反響給搜尋引擎.最先,用戶屬性剖析是經(jīng)過每日在云梯上準(zhǔn)時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)的MRjob來達(dá)成的.為了知足及時(shí)性的要求,希望能夠及時(shí)剖析用戶的行為日記,將最新的用戶屬性反響給搜尋引擎,能夠?yàn)橛脩麸@現(xiàn)最切近其目前需求的結(jié)果.攜程-網(wǎng)站性能監(jiān)控：及時(shí)剖析系統(tǒng)監(jiān)控?cái)y程網(wǎng)的網(wǎng)站性能.利用HTML5供給的performance標(biāo)準(zhǔn)獲取可用的指標(biāo),并記錄日記.Storm集群及時(shí)剖析日記和入庫.使用DRPC聚合成報(bào)表,經(jīng)過歷史數(shù)據(jù)對(duì)比等判斷規(guī)那么,觸發(fā)預(yù)警事件

.一個(gè)游戲新版本上線,有一個(gè)及時(shí)剖析系統(tǒng),采集游戲中的數(shù)據(jù),營運(yùn)或許開發(fā)者能夠在上線后幾秒鐘獲取連續(xù)不停更新的游戲監(jiān)控報(bào)告和剖析結(jié)果,而后立刻針對(duì)游戲的參數(shù)和均衡性進(jìn)行調(diào)整.這樣便可以大大縮短游戲迭代周期,增強(qiáng)游戲的生命力.及時(shí)計(jì)算在騰訊的運(yùn)用：精確介紹(廣點(diǎn)通廣告介紹、新聞介紹、視頻介紹、游戲道具介紹及時(shí)剖析(微信營運(yùn)數(shù)據(jù)門戶、成效統(tǒng)計(jì)、訂單畫像剖析);及時(shí)監(jiān)控(及時(shí)監(jiān)控平臺(tái)、游戲內(nèi)接口調(diào)用)

);為了更為精確投放廣告,阿里媽媽后臺(tái)計(jì)算引擎需要保護(hù)每個(gè)用戶的興趣點(diǎn)(理想狀態(tài)是

,你對(duì)什么感興趣,就向你投放哪種廣告).用戶興趣主要鑒于用戶的歷史行為、用戶的及時(shí)查問、用戶的及時(shí)點(diǎn)擊、用戶的地理信息而得,此中及時(shí)查問、及時(shí)點(diǎn)擊等用戶行為都是及時(shí)數(shù)據(jù)

.考慮到系統(tǒng)的及時(shí)性,阿里媽媽使用Storm保護(hù)用戶興趣數(shù)據(jù),并在此根基長進(jìn)行受眾定向的廣告投放.1.3、Storm核心技術(shù)點(diǎn)根基技術(shù)點(diǎn)linux環(huán)境準(zhǔn)備、zookeeper集群搭建、Storm集群搭建、Storm配置文件配置項(xiàng)解說、集群搭建常有問題解決.Storm練習(xí)事例依據(jù)螞蟻金服供給的最新數(shù)據(jù)的2.23倍.這一數(shù)據(jù)也超出了

,今年雙十一的交易峰值為8.59萬筆/秒,是昨年3.85萬筆/秒6萬筆/秒的預(yù)估.怎樣及時(shí)的計(jì)算訂單金額,讓公司領(lǐng)導(dǎo)層看到呢?(圖為雙十一支付寶成交金額)Storm根基及原理Storm常用組件和編程API：Topology、Spout、Bolt、Storm分組策略(streamgroupings)、Storm工程maven環(huán)境搭建、使用Strom開發(fā)一個(gè)WordCount例子、Storm程序當(dāng)?shù)啬Ｊ絛ebug、Storm信息靠譜性及容錯(cuò)原理、Storm任務(wù)提溝通程、Strom信息容錯(cuò)體制.(圖為storm組件)1.4、Kafka核心技術(shù)點(diǎn)Storm聯(lián)合信息行列Kafka：信息行列根本觀點(diǎn)(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、信息行列Kafka使用處景、Storm聯(lián)合Kafka編程API、Kafka負(fù)載均衡、Kafka信息儲(chǔ)存原理等.(圖為Kafka信息行列原理)2.流式計(jì)算事例實(shí)戰(zhàn)實(shí)戰(zhàn)事例局部主要有三個(gè)公司實(shí)戰(zhàn)案列,分別是鑒于點(diǎn)擊流的日記剖析系統(tǒng)、鑒于系統(tǒng)日記的監(jiān)指控警系統(tǒng)、鑒于訂單系統(tǒng)的交易風(fēng)控系統(tǒng),三個(gè)案列是公司中的典型工程.學(xué)完此階段能夠獨(dú)立依據(jù)公司的業(yè)務(wù)性質(zhì)開發(fā)有關(guān)的storm程序.學(xué)完此階段可掌握的核心能力：1、掌握公司核心業(yè)務(wù)需求2、掌握及時(shí)系統(tǒng)常有的開發(fā)流程及營運(yùn)經(jīng)驗(yàn)學(xué)完此階段可解決的現(xiàn)實(shí)問題：能夠獨(dú)立開發(fā)storm程序來知足業(yè)務(wù)需求學(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值：嫻熟學(xué)習(xí)和掌握后,可知足公司開發(fā)的初級(jí)需求,依據(jù)市場(chǎng)反響數(shù)據(jù)看,薪資廣泛在15000-18000元/月.2.1、事例：流量日記剖析流量日記剖析之漏斗模型：大型電商網(wǎng)站,上億規(guī)模的用戶,千萬級(jí)其余開朗用戶,怎樣評(píng)估一個(gè)商品專題頁面的成效好不好呢?比方：閱讀次數(shù)、參加購物車次數(shù)、下單次數(shù)、支付次數(shù)、達(dá)成.(圖為日記剖析漏斗模型-數(shù)據(jù)部必備)流量日記剖析之根基數(shù)據(jù)剖析：電商網(wǎng)上商品數(shù)目在千萬級(jí)別,商鋪數(shù)目在百萬級(jí)別,怎樣實(shí)時(shí)的計(jì)算一個(gè)每個(gè)商品頁的接見數(shù)、用戶數(shù)、根源信息等根基信息呢?怎樣及時(shí)的計(jì)算每個(gè)商鋪的接見數(shù)、用戶數(shù)、根源信息等根基數(shù)據(jù)呢?(圖為頁面閱讀剖析-數(shù)據(jù)部必備)2.2、事例：一致監(jiān)指控警系統(tǒng)跟著公司業(yè)務(wù)展開,支撐公司業(yè)務(wù)的各樣系統(tǒng)愈來愈多,為了保證公司的業(yè)務(wù)正常展開,急需要對(duì)這些線上系統(tǒng)的運(yùn)前進(jìn)行監(jiān)控,做到問題的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和辦理,最大程度減少對(duì)業(yè)務(wù)的影響.不一樣業(yè)務(wù)的會(huì)有幾十上百臺(tái)效力器去支撐,大型公司可能是不計(jì)其數(shù)臺(tái)效力器,那么每臺(tái)效力器的硬件狀態(tài)、業(yè)務(wù)應(yīng)用狀態(tài)怎樣及時(shí)的監(jiān)控,做到及時(shí)發(fā)現(xiàn),迅速解決問題呢?(圖為公司產(chǎn)誕辰記的系統(tǒng)清單)一致監(jiān)控系統(tǒng)觸發(fā)的短信告警一致監(jiān)控系統(tǒng)觸發(fā)的郵件告警2.3、事例：交易風(fēng)控系統(tǒng)電子商務(wù)是以互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)的貿(mào)易新模式,它的一個(gè)最大特色是重申參加交易的各方和所合作的伙伴都要經(jīng)過Internet親密聯(lián)合起來,共同從事在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的商業(yè)電子化應(yīng)用.用戶信息簡單遇到計(jì)算機(jī)病毒、黑客的攻擊,商業(yè)信息和數(shù)據(jù)易于搭截偵聽、口令嘗試和盜取,為了防備用戶信息異樣給商家和用戶帶來不用要的損失,公司希望針對(duì)用戶的訂單進(jìn)行剖析,對(duì)觸發(fā)規(guī)那么的訂單進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,在必需狀況下進(jìn)行攔截及鎖定訂單.(圖為訂單異樣攔截)4.Spark內(nèi)存計(jì)算階段學(xué)完此階段可掌握的核心能力：1.掌握Scala函數(shù)式編程特征,嫻熟使用Scala開發(fā)程序,能夠看懂其余用Scala編寫源碼.2.搭建Spark集群、使用Scala編寫Spark計(jì)算程序,嫻熟掌握Spark原理,能夠閱讀Spark源碼.3.理解DataFrame和RDD之間的關(guān)系,嫻熟使用DataFrame的API,嫻熟使用SparkSQL辦理構(gòu)造化數(shù)據(jù),經(jīng)過SparkSQL對(duì)接各樣數(shù)據(jù)源,并將辦理后結(jié)果寫回到儲(chǔ)存介質(zhì)中.4.理解SparkStreaming的核心DStream,掌握DStream的編程API并編寫及時(shí)計(jì)算程序.學(xué)完此階段可解決的現(xiàn)實(shí)問題：嫻熟使用Scala迅速開發(fā)Spark大數(shù)據(jù)應(yīng)用,經(jīng)過計(jì)算剖析大批數(shù)據(jù),發(fā)掘出此中有價(jià)值的數(shù)據(jù),為公司供給決議依照.學(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值：學(xué)習(xí)完spark并掌握其內(nèi)容,將具備中級(jí)大數(shù)據(jù)工程師能力,薪資能夠抵達(dá)20K~25K.1.Scala函數(shù)式編程介紹：Scala是一門集面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式編程與一身的編程語言API、高效的性能等長處遇到愈來愈多程序員的喜愛.Spark果想完全掌握Spark,就一定學(xué)好Scala.

,其強(qiáng)盛的表達(dá)能力、優(yōu)雅的基層就是用Scala語言編寫,如事例：

Scala

編程實(shí)戰(zhàn)

,鑒于

Akka

框架,編寫一個(gè)簡單的散布式

RPC

通訊框架

2.使用Spark辦理離線數(shù)據(jù)介紹：

Spark

是鑒于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)并行計(jì)算框架

,擁有高容錯(cuò)性和高可