上课地点:杭州
优就业大数据课程基本都是从基础知识开始学的,所以主要内容有:阶段Java基础、第二阶段JavaEE核心、第三阶段Hadoop生态体系、第四阶段Spark生态体系、第五阶段项目实战+机器学习。
大数据实时数据分析
StormStorm
是大数据行业中流行的大数据实时分析框架之一,是一个分布式的、高容错的实时计算系统,能够实现具有可靠性保障的分布式实时数据处理,在行业中广泛应用。在课程中讲解包括
Storm 基础、可靠性增加、并发控制、实现原理、Topology、
StormSpout、StormBolt、StormStream、行业应用等相关内容。
KafkaKafka
是一种具有高吞吐能力的分布式发布订阅消息系统,具有传统消息队列相关特性,此外具有一些独特的设计,可以实现分布式持久化的消息队列,在实时处理过程中通常用做数据缓存,为实时处理系统提供缓冲能力。在课程中包括
kafka 的安装配置、基本概念、实现原理、可靠性保障等相关理论及应用相关内容。
分布式编程思想大数据问题的本质是海量数据,大数据解决方案的核心理念是分布式,分布式场景有其独特的问题、解决方案、设计思想,本节通过讨论分布式在各种技术背景、业务场景下的应用,揭示分布式技术的原理及应用原则。
网站流量分析项目项目名称:电商网站流量分析项目学习目标:通过电商网站流量分析项目掌握企业级大数据离线分析、实时分析的的架构设计、技术应用及业务背景:网站在运营过程中除了产生大量的业务数据外还会产生大量的用户行为数据,包括用户访问网站时鼠标点击、浏览器信息、会话信息、语言环境、所处地域等相关信息,网站流量分析项目通过大数据离线、实时分析技术,分析用户产生的大量行为数据,得到网站运行方关注的各项业务指标数据,引导网站改进其页面布局、广告投放等相关运营行为,提升网站运行效率。应用的技术:通过在网站的前台页面中进行
js 埋点收集用户访问网站的行为信息;通过Ngnix 和 Tomcat 服务器集群收集用户产生的行为数据,并通过 Flume来进行收集、汇聚数据并分发到HDFS
和 Kafka 为离线分析和实时分析提供数据来源;离线分析中通过 MR、Hive 等技术实现业务指标的离线计算,并通过 Sqoop
导出结果数据到关系型数据库;实时分析中通过 Storm 消费 Kafka 中的数据实现实时计算,中间数据通过 HBase 进行存储,结果数据通过JDBC
写出到关系型数据库中;较终通过大数据可视化技术将结果数据展示给较终用户。计算指标包括网站的 PV、UV、VV、Bounce Rate、独立
ip、平均在线时长、新独立访客、访问深度等信息。整个系统分为数据收集、数据传递、数据分析三部分,数据分析又分为离线数据分析和实时数据分析,应对数据分析的不同的实时性需求。
课程名称 | 课程分类 | 上课时间 | 上课班型 | 价格 |
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