yadan6388 发表于 2019-9-2 12:48:57

龙果学院深入大数据架构师之路,问鼎40万年薪-1699元

大数据在这几年火得一塌糊涂了,甚至上升到了国家战略的高度,职场上30万-50万年薪的职位比比皆是。无数先知先觉的小伙伴已经华丽转身,实现了人生的小目标,你还在观望吗,还不赶紧上车,做一只随风飞舞的猪?还想着下趟车会有卧铺!!!

大数据真的很难吗?不见得,如果你想做个开发工程师的话,map reduce、spark 的编程范式对于有一定开发经验的程序员来说,上手是很快的。但根据讲师自己多年的经验来说,单纯做程序员很容易思维固化、眼界局限,重复的发明轮子。但是要想再往高一层的level晋升,比如架构师级别,那hdfs、yarn、hive、hbase、kafka、zookeeper、impala、presto、phoenix、kylin、CAP、ELK、Solr一大堆面目可憎的小怪兽就成了拦路虎。

大数据的难点在于它的生态系统太庞杂,家族血统太混乱,面对一个企业场景有n多的方案说“我行,我不是一般人”。就好比吃顿午餐,既可以端着碗吃,也可以就着锅吃,甚至倒到桌上手抓。每种吃法都能吃饱,但有的吃相很自然、很舒服,有的吃法很别扭,很猥琐。如何温文尔雅、如沐春风这就体现架构师的水平了。

本课程根据老师多年在国内一线互联网公司实际工作经验,整理提炼的一套侧重培养大数据架构师级别的实战课程,讲重点介绍大数据在一线企业中的使用方案,对于各个组件,除了详细介绍必须掌握的操作要领,更重点介绍不同业务场景下的设计和应用技巧。绝不同于市面上大多数的操作手册朗读者。

本课程设计包括如下几个层面:
1.大数据集成:主要介绍目前很火的ELK框架中的filebeat和logstash,相比较flume更轻量、更容易上手。
2.大数据传输:主要介绍kafka的原理和使用技巧
3.大数据落地:主要介绍hive和hbase这两款标准组合的原理和使用,并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用。
4.大数据使用:主要介绍企业中最有用的sql on hive、sql on hbase的解决方案,如何让hive速度提升十倍,如何让hbase像个rdbms,如何在hive中实现scd2等实际问题。
5.大数据搜索引擎:主要介绍目前很火的ELK框架中Elasticsearch,并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。

相信通过本课程的学习,勤奋的您已经深入到大数据的架构师层面,剩下来的就是在工作中不断的填坑不断的打怪升级,最终圆满。

课程大纲
第1章 第一章
 第1讲 课程体系介绍 00:27:03
 第2讲 hadoop精讲之map reduce原理及代码演示 00:30:25
 第3讲 hadoop精讲之hdfs详解(1) 00:21:35
 第4讲 hadoop精讲之hdfs(2) 00:25:35
 第5讲 hadoop产品选型 00:15:58
 第6讲 实战.基于hadoop streaming的wordcount 00:23:47
 第7讲 实战.topn的实现原理和实战 00:17:31
 第8讲 实战.join的实现原理和实战 00:17:53
 第9讲 实战.对join实现的改进——优化reducer 00:12:45
 第10讲 hive概述 00:26:20
 第11讲 hive必须要会的操作演示 00:29:56
 第12讲 分区表和动态分区的使用 00:25:13
 第13讲 函数概述和udf演示 00:20:00
 第14讲 UDF实战:实现udf 00:15:56
 第15讲 UDAF实战:实现udaf 00:24:34
 第16讲 数据说明和重要操作演示 00:24:03
 第17讲 用户内容偏好实战 00:17:03
 第18讲 什么是SCD以及技术难点 00:20:25
 第19讲 如何在hive中实现sequence功能 00:13:49
 第20讲 数据仓库实战:在hive中实现 scd2的完整案例实战 00:21:18
 第21讲 数据仓库实战:在hive中实现事实表 00:24:33
 第22讲 presto是什么.presto的架构 00:27:52
 第23讲 presto运行机制和配置文件详解 00:19:58
 第24讲 presto on hive 实战.实现数据仓库的Scd2和fact 00:23:00
 第25讲 kafka架构深度剖析_1 00:15:20
 第26讲 kafka架构深度剖析_2 00:15:22
 第27讲 架构师装逼必备--CAP理论以及在架构设计中的应用 00:32:29
 第28讲 kafka数据复制高可用的原理 00:21:00
 第29讲 kafka数据复制演示 00:12:58
 第30讲 选学--深入解释leader和follower数据同步机制 00:16:56
 第31讲 kafka数据一致性参数详解 00:16:40
 第32讲 数据一致性的实战 00:10:22
 第33讲 配置zookeeper集群并验证 00:09:58
 第34讲 配置kafka集群并验证两个集群正常工作 00:09:02
 第35讲 修改kafka在zookeeper上的配置目录以及consumer的使用方式 00:06:18
 第36讲 kafka consumer 剖析 00:30:24
 第37讲 kafka consumer代码实战 00:17:13
 第38讲 kafka consumer balance 实战 00:18:48
 第39讲 实现轮询的producer 00:09:27
 第40讲 hbase概述和web界面 00:19:36
 第41讲 hbase架构详解.1 00:22:06
 第42讲 客户端数据读写流程以及zookeeper的作用 00:12:46
 第43讲 hbase架构详解.2 00:22:54
 第44讲 hbase高可用能力 00:15:30
 第45讲 hbase data model详解 00:20:42
 第46讲 数据操作实战.hbase工具功能 00:30:33
 第47讲 column family的进阶设置实战 00:21:01
 第48讲 二级索引技术解密 00:31:59
 第49讲 电商应用的二级索引设计实战 00:15:49
 第50讲 项目背景概述 00:20:07
 第51讲 第一版设计及问题分析 00:10:51
 第52讲 第二版设计及问题分析 00:04:40
 第53讲 第三版设计及问题分析 00:07:12
 第54讲 最终设计方案ddi 00:07:49
 第55讲 hive on hbase概述 00:18:36
 第56讲 hive on hbase实战.把产品成本表加载到hbase 00:14:27
 第57讲 phoenix及对比hive on hbase 00:15:40
 第58讲 phoenix实战.1.通过view映射hbase中的用户表并分析其特点 00:20:23
 第59讲 phoenix实战.2.通过table映射hbase中的用户表并分析其特点 00:05:30
 第60讲 phoenix实战.3.通过table映射hbase中的用户表并体会其特点 00:08:26
 第61讲 项目实战 00:13:58
 第62讲 hbase事务机制概述 00:16:38
 第63讲 hbase事务之mvcc详解以及和sql数据库的对比 00:22:09
 第64讲 hbase物理存储原理解析 00:22:34
 第65讲 和hbase存储机制有关的一个大坑 00:13:46
 第66讲 禁用掉自动split后如何维护 00:24:15
 第67讲 python_hbase开发实战 00:23:01
 第68讲 python_phoenix开发实战 00:14:50
 第69讲 项目实战.python_hbase_phoenix_用户行为分析 00:29:37
 第70讲 kylin概述和工作原理 00:24:26
 第71讲 数据仓库核心概念 00:30:54
 第72讲 cub的设计和构建过程 00:35:06
 第73讲 实时cube的设计和构建 00:19:18
 第74讲 案例实战 00:34:40
 第75讲 和传统bi工具的结合 00:06:34
 第76讲 运维管理 00:24:37
 第77讲 elk技术栈介绍 00:24:11
 第78讲 安装配置zookeeper 00:03:46
 第79讲 安装配置kafka 00:05:34
 第80讲 验证kafka安装成功 00:05:47
 第81讲 安装配置filebeat 00:10:55
 第82讲 验证filebeat配置成功 00:04:53
 第83讲 配置logstash 00:03:05
 第84讲 安装配置elasticsearch 00:03:13
 第85讲 安装配置kibina 00:05:25
 第86讲 安装ik索引做中文分词 00:20:03
 第87讲 几个辅助工具的安装演示 00:21:34
 第88讲 通过restapi操作Elasticsearch的演示 00:20:39
 第89讲 elasticsearch基本概念(index,type,setting,mapping) 00:25:27
 第90讲 深入解析mapping.字段类型 00:28:50
 第91讲 深入解析analyzer 00:21:00
 第92讲 索引机制详解 00:31:18
 第93讲 几个高级参数介绍--all、source、store、doc_values 00:30:17
 第94讲 动态映射 00:10:51
 第95讲 字段的动态mapping 00:15:50
 第96讲 字段的动态mapping之dynamic_template 00:06:47
 第97讲 index template详解 00:07:17
 第98讲 索引模版和索引别名 00:18:48
 第99讲 最简单的logstash演示 00:10:20
 第100讲 实战2.多个输出目标 00:05:44
 第101讲 实战3.解析日志内容 00:11:13
 第102讲 实战4.解析json格式日志 00:05:12
 第103讲 实战5.如何把@timestamp修复成本地时间 00:10:28
 第104讲 实战6.把logstash收集的数据保存到hdfs 00:10:25
 第105讲 实战7.如何用access_time替代@timestamp 00:07:45
 第106讲 实战8.利用插件获取更多的信息 00:06:07
 第107讲 查询语法总结 00:16:18
 第108讲 match搜索 00:13:03
 第109讲 range搜索 00:05:35
 第110讲 term搜索 00:08:16
 第111讲 terms进阶用法-关联查询 00:10:17
 第112讲 exists和not exists 00:04:55
 第113讲 bool查询 00:08:29
 第114讲 filter查询 00:10:57
 第115讲 聚合功能概述以及度量函数说明 00:09:51
 第116讲 聚合功能概述值度量函数的使用演示 00:15:20
 第117讲 聚合功能概述之分组聚合函数说明 00:09:32
 第118讲 聚合功能之分组函数实战之terms实战 00:14:23
 第119讲 聚合功能之分组函数实战之histgram和range 00:10:45
 第120讲 聚合同能之分组函数实战之data_histgram 00:04:49
 第121讲 聚合功能之分组函数实战之filter and filters 00:06:45
 第122讲 terms分组统计 vs query中的term terms 00:18:04
 第123讲 向桶中添加统计指标 00:05:40
 第124讲 桶中桶和联机OLAP 00:12:10

下载地址:

**** Hidden Message *****

xiaoxiong_abc 发表于 2019-10-10 16:29:44

果断回帖,如果沉了就是我弄沉的很有成就感

Mellivora 发表于 2019-12-21 14:17:41

牛逼了   学习一下

zengcheng 发表于 2020-2-16 23:57:46

:lol:lol:lol

lucifel 发表于 2020-5-4 16:32:18

take a look

adacaosw 发表于 2020-5-5 00:24:40

龙果学院深入大数据架构师之路

cyj 发表于 2020-5-16 16:16:46

啥也不说了,楼主就是给力!

likernel 发表于 2020-5-28 08:41:51

哥顶的不是帖子,是寂寞!

jimang 发表于 2020-5-31 08:34:20

膜拜神贴,后面的请保持队形~

xuxiqwer 发表于 2020-6-11 10:00:34

不管你信不信,反正我是信了。

Postgre叮当牛i 发表于 2020-7-30 17:26:24

你会变得很

yzxcj 发表于 2020-8-7 16:58:29

啥也不说了,楼主就是给力!

fengxiatao 发表于 2020-8-7 17:14:27

受到福斯的

金元宝大王 发表于 2020-8-10 11:21:52

看了LZ的帖子,我只想说一句很好很强大!

aaa2485665 发表于 2020-8-12 21:45:14

不错,又占了一个沙发!

zeus123 发表于 2020-8-30 10:10:27

啥也不说了,楼主就是给力!

mastermind 发表于 2020-9-8 16:50:27

啥也不说了,楼主就是给力!

月夜 发表于 2020-9-11 12:59:10

看帖看完了至少要顶一下,还可以加入到淘帖哦!

cwxgg 发表于 2020-9-11 16:25:57

果断MARK,前十有我必火!

baa1130 发表于 2020-10-19 21:41:39

see u today ...
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