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Hadoop—Spark企业应用实战(免)

来源:数据挖掘入门与实战  2016-12-01 12:39:38    评论:0点击:



《Hadoop/Spark企业应用实战》——企业使用 Hadoop / Spark 的真实案列


资料  下载链接:(下边的两句文字不难读懂吧。。)


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第一周:企业级Hadoop/Spark应用概述,Hadoop/Spark生态系统与现有企业级应用的整合

  1. 企业级集群部署、数据管理、任务调度、集群监控

  2. Hadoop架构介绍、Spark / Shark 介绍

  3. Spark与Hadoop的关系

  4. 现有Hadoop架构的种种问题和限制,HA

  5. 企业数据仓库的选型,Hadoop世界与EDW世界中的TPC(TPC DS与TPC H)

  6. Hadoop世界中的DBA

  7. 成本考量 —— 人?物?物是人非……


第二周:Hadoop Eco System 进阶应用基础知识

  1. HDFS / MapReduce / Yarn / Hive / Impala / Oozie 进阶应用、资源分配及调优

  2. 玩转Hive ETL高级应用:权限管理、external table、partition、中文支持、HiveServer2 JDBC接口

  3. Hive的Windowing and Analytics Functions

  4. Hive 0.13的新功能

  5. Impala与Hive对比,各种Hints:Hive的Map Join,Impala的SHUFFLE Join(partitioned join)


第三周:进阶应用实例 — 物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop大数据应用

  1. 企业级应用实例1:物流行业 — 订单跟踪

  2. —〉 Hive通过external table、partition、动态partition与NFS结合使用创建数据表,避免LOAD DATA

  3. —〉 Hive和Impala的Join优化Hints,MapJoin、Shuffle Join 实例

  4. 企业级应用实例2:广告行业 — 基于用户行为分析的用户归类标签 (客户画像)

  5. —〉 Hive复合数据类型array

  6. —〉 array与collect_set、collect_list、array_contains、sort_array

  7. —〉 impala的group_concat

  8. —〉 array与lateral view、LATERAL VIEW OUTER

  9. 企业级应用实例3:电商/零售行业 — 简单的推荐系统 Recommender System 实现 (基于用户标签/客户画像)

  10. —〉 Hive复合数据类型map、str_to_map、map_keys、map_values,map与lateral view

  11. —〉 通过Hive、Impala转换函数进行数据保护,确保企业应用信息安全(通过translate进行简单数据脱敏Data Masking)

  12. —〉 HiveServer2 JDBC接口实例应用、中文支持Bug纠错

  13. —〉 Hive的窗口和分析函数入门(row_number、rank、dense_rank等)

  14. 企业级应用实例4:互联网行业 — 访问量业绩报表

  15. —〉 Hive的窗口和分析函数进阶(NTILE、CUME_DIST、PERCENT_RANK、LEAD、LAG、FIRST_VALUE、LAST_VALUE等)

  16.  ROWS BETWEEN ... AND ... (CURRENT ROW,rows PRECEDING,rows FOLLOWING)

  17. 本周总结 —— 物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop企业级大数据应用方案经验教训总结


第四周:Hadoop & Spark / Shark 进阶应用基础知识

  1. HBase / ZooKeeper / Sqoop / Graphite / Ganglia 进阶应用及调优,Spark / Spark SQL / Shark 简介

  2. HBase Shell 与 HBase REST API 应用

  3. HBase的Region进阶应用Compact、Split与Merge

  4. HBase进阶脚本应用:jruby script

  5. HBase与Hive的整合高级应用:binary(byte) value,lateral view explode

  6. Hive 0.13:posexplode

  7. Spark / Spark SQL / Shark 架构介绍、Spark Scala / Python 开发介绍


第五周:进阶应用实例 — Hadoop/Spark平台企业级开发框架

  1. Hadoop生态系统中为企业级开发提供的测试框架应用实例

  2. Spark实现“物流行业 — 订单跟踪 SLA”的实例,Scala语言及Python语言实现,Spark SQL + Parquet文件实现,Spark Scala Maven项目实例

  3. HBase开发实例:REST API使用、JRuby脚本编写、Region进阶应用

  4. Continuous Integration系统整合的可能

  5. —— 软件/互联网行业Hadoop企业级开发框架


第六周:Hadoop & Spark / Shark 企业级应用整合

  1. HBase与Hive整合的大坑

  2. HBase Python 客户端 happybase 使用介绍、编程实例

  3. HBase Coprocessor与HBase + Hive 特征特点比较、分别适用的场景

  4. 企业中应用 HBase,HiveImpalaSpark / Shark 的注意事项,资源分配方案

  5. Hadoop与现有企业级BI平台的整合

  6. Pentaho PDI / Kettle

  7. Oracle or In-Memory Database

  8. MicroStrategy / Tableau


第七周:进阶应用实例 — Hadoop / Spark 企业级大数据BI应用整合

  1. 互联网行业时间序列(time series data)数据处理实例 —— 整合 HBase 与 Hive:增量数据与全量数据,冷数据与热数据分治

  2. 互联网行业时间序列(time series data)数据处理实例 —— 整合 Spark 与 HBase

  3. Spark 访问 HBase 数据实例:通过 Spark 对 HBase 表进行 scan,Scala语言处理 HBase 返回值 Result 类中 KeyValue 对象的 ByteBuffer / ByteArray

  4. 通过 Kettle / Spoon 工具整合Hadoop与现有RDBMS的企业级BI解决方案

  5. 其它整合Hadoop与RDBMS构建企业级BI应用平台的可能(如使用PostgreSQL FDW,使用Presto的JDBC connector等)

  6. —— 互联网行业Hadoop企业级大数据BI应用整合方案


第八周:总结与展望

  1. 企业级大数据应用总结

  2. 构建企业大数据团队探讨

  3. Hadoop方面工作面试秘籍:应用开发方向、数据分析方向、技术架构方向、团队带头人

  4. 现有几大Hadoop平台比较:Cloudera CDH,Hortonworks HDP,MapR

  5. Hadoop大数据还能干什么?通过Spark整合Streaming与Batch processing?

  6. 金融 / 工业 / 能源 / 智慧城市 / 医疗行业 / Smart Data

  7. 德国汽车、新能源行业的大数据创新项目分享

  8. 德国医疗行业大数据应用现状

  9. Hadoop大数据企业应用面临的问题





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