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2018-12-10 21:17 来源:新浪中医

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2017-12-8 17:30| 发布者: 岸岸| 查看: 21823| 评论: 0|原作者: 岸岸

安全 大数据 Oracle Spark Kafka

快速报名入口
      本门课程来源于一线生产项目, 所有代码都是在现网大数据集群上稳定运行, 拒绝Demo。 本门课程涵盖了离线分析、实时分析绝大部分的场景,通过三个实际生产项目教授如何优雅地集成Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Oracle、ElasticSearch等相关大数据技术, 并实际落地 。

     本门课程全程实操, 不用担心基础不好, 老师将会从每个项目的演进过程详细分析, 手把手搭建开发环境, 每个功能点都有代码实操, 拿到生产上可以直接使用。

     本门课程大量生产上的较佳实践, 不仅能为技术选型提供参考, 也能大幅度提升个人的知识和技术水平, 学完可以胜任PB级大数据的开发和优化,面试中说出来都是亮点, 是跳槽、转型、加薪的利器 , 让你轻松实现华丽转身。  只要你有一点Hadoop、Spark和Scala基础,并且能保持学习的热情, 那么就跟随老师来吧。

课程大纲:

第一课:  生产项目的演进和改造思路
1. 三大生产项目(离线日志分析、企业预警实时监控、安全日志上报之Spark Streaming+Kafka保证数据零丢失)业务介绍
2. 离线分析和实时分析的场景介绍
3. 改造思路
4. Hadoop、Spark、Hbase、Kafka、ElasticSearch等项目软件选型

第二课:  手把手从零搭建开发环境
1. Hadoop、Spark、Hbase、Kafka、ElasticSearch软件安装
2. IDEA安装
3. Maven工程构建
4. IDEA调试Spark项目
5. Spark源码编译
6. Spark作业提交方式

第三课:安全日志上报之Spark Streaming+Kafka保证数据零丢失(一)

1. Spark Streaming 整合Kafka的几种方式对比
2. 彻底搞懂Kafka 消息检索原理
3. 使用Spark Streaming进行Kafka 的Offset管理(Checkpoints、Hbase、Zookeeper、Kafka)
4. Spark Streaming保存offset到zookeeper乱码处理

第四课:安全日志上报之Spark Streaming+Kafka保证数据零丢失(二)
1. 实时作业的at most once、at least once、exactly once语义
2. 方案选型和对比(四种方案)
3. Spark Streming + Kafka 如何获取每条消息的offset、partition以及每批次的from offset、end offset、count。
4. Spark Streming + Kafka(消费) +  Kafka(清洗后入)方案和代码实操

第五课: 安全日志上报之Spark Streaming+Kafka保证数据零丢失(三)
1. SQL on Hbase 实现的几种方式
2. Spark Streming + Kafka(消费) + Hbase(清洗后入)实现exactly once语义方案
3. 代码实操
4. SQL on Hbase 性能优化

第六课: 安全日志上报之Spark Streaming+Kafka保证数据零丢失(四)
1.  Spark 整合Elasticsearch要点和案例实操
2.  Spark Streming + Kafka(消费) + Elasticsearch实现exactly once语义方案
3.  Spark Streming + Kafka(消费) +Oracle实现exactly once语义方案
4.  代码实操
5  Spark 整合Elasticsearch性能优化

第七课: 离线日志分析项目(一)
1. 第一版问题分析
2. ETL流程分析
3. Flume+Nginx整合, 数据采集,日志分割
4. Flume如何实现负载均衡和高可用
5. 日志收集系统架构(可用性、可靠性、可扩展性)

第八课:  离线日志分析项目(二)
1. 文件存储格式对比
2. Spark 整合 Hive
3. 第二版项目方案的演进和代码实操
4. 解决小文件问题
5. 数据质量监控

第九课:  离线日志分析项目(三)
1. 理解Spark的Stage划分,如何定位导致数据倾斜代码,数据倾斜的场景和需要注意的地方
2. 广播变量使用的坑
3. Spark整合Oracle的表需要注意的地方
4. Spark作业调度异常问题案例汇总

第十课: 企业预警实时监控
1. 第一版: 使用Spark Streaming清洗数据(Hive动态分区等) + 代码实操
2. 第一版存在的问题分析
3. 第二版项目方案的演进和代码实操
4. 中文乱码问题解决

第十一课: 通用解决方案
1. Hbase 二级索引
2. Hbase + ElasticSearch整合, 实现海量数据查询
3. 不通场景下, Spark 写数据到Oracle的方案(集群和Oracle服务器网络是否连通等. )
4. Driver内存调优
5. 其他

授课时间:
课程将于2018-12-10开课,课程持续时间大约为15周。

授课对象:
了解过Hadoop、Spark的即可。 针对Hbase、Kafka、ES等基础不足的同学,讲师会根据项目需要对其核心部分进行详细介绍。

预期收获:
1. 掌握生产上企业级大数据的开发流程。
2. 可以胜任PB级大数据的开发和优化
3. 达到3年大数据从业经验的水平

授课讲师:
cqfrog,一线大数据架构和开发工程师,负责PB级大数据的技术架构和研发, 熟悉大数据技术平台选型、规划和实施,  主导了多个大数据项目的迭代和优化,积累了丰富的经验。

课程试听:

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:Spark企业级大数据项目实战
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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