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总共23天课程，全部是干货。

十八掌大数据课程体系图 
1.javase+mysql+jdbc-2.linux--3.Hadoop---4.Avro---5.ProtoBuf----6.Hive---7.HBase 
----8.flume---9.Kafka---10.Sqoop---11.pig---12.storm---13.scala---14.spark--15.mahout 
---16.R语言---17.elk-----18.FLink----19.Docker--20.电商项目---21.友盟项目 
基础入门课程 
1.java：https://ke.qq.com/course/199985#tuin=a8b0dc23 
2.linux：https://ke.qq.com/course/218011#tuin=a8b0dc23 
3.hadoop：https://ke.qq.com/course/224212#tuin=a8b0dc23 
中级课程 
4.Avro：  https://ke.qq.com/course/201554#tuin=a8b0dc23 
5.ProtoBuf https://ke.qq.com/course/201556#tuin=a8b0dc23 
6.flume https://ke.qq.com/course/203969#tuin=a8b0dc23 
9.Kafka https://ke.qq.com/course/203974#tuin=a8b0dc23 
10.Sqoop与Pig https://ke.qq.com/course/207192#tuin=a8b0dc23 
高级课程 
12.storm https://ke.qq.com/course/207193#tuin=a8b0dc23 
13scala  https://ke.qq.com/course/223181#tuin=a8b0dc23 
14.spark：https://ke.qq.com/course/212488#tuin=a8b0dc23 
15 mahout： https://ke.qq.com/course/212214#tuin=a8b0dc23 
16.R语言https://ke.qq.com/course/201919#tuin=a8b0dc23 
17.elk-https://ke.qq.com/course/203869#tuin=a8b0dc23 
18.FLink https://ke.qq.com/course/214776#tuin=a8b0dc23 
项目篇 
项目1：友盟数据平台大数据实战项目 
https://ke.qq.com/course/221501#tuin=a8b0dc23 
项目2：2017年大数据完整版教程之电商项目 
https://ke.qq.com/course/197619#tuin=a8b0dc23 
项目3：2017年互联网常用的大数据指标 
https://ke.qq.com/course/207394#tuin=a8b0dc23 
项目4：Spark从入门到实战（11天完整版） 
https://ke.qq.com/course/203704#tuin=a8b0dc23 

课程目录：
第1天
01.java基础
02.java引入ide-eclipse
03.java基础知识-循环-类型转换
04.循环-函数-数组-重载
05.多为数组-冒泡-折半-选择排序
06.oop-封装-继承-static-final-private

第2天
01.多态-接口-异常体系
02.适配器
03.多线程-yield-join-daemon-synchronized
04.多线程-同步代码块-同步方法
05.多线程-生产消费问题
06.多线程-死锁问题
07.字符集问题
08.String-StringBuffer-StringBuilder
09.集合-list-arrayList-linkedlist
10.集合-hashset-hashmap-迭代器-entryset
11.快捷键设置

第3天
01.IO
02.IO2
03.文件归档和解档
04.TCP+udp协议-广播
05.UDP实现屏广程序-教师端
06.UDP实现屏广程序-教师端2
07.GOF-设计模式

第4天
01.qq消息通信
02.qq消息通信2
03.qq消息通信-群聊
04.qq消息通信-群聊-手动刷新好友列表-下线通知
05.qq消息通信-群聊-私聊消息
06.qq消息通信-群聊-私聊消息2
07.虚拟机内存结构-反射
08.虚拟机内存结构-JVM-

第5天
01.代理模式
02.RDBMS
03.MySQL安装
04.MySQL常用命令-CRUD
05.java JDBC-insert
06.java JDBC-sql注入问题-preparedstatemnt
07.java 事务管理-批量插入
08.java事务管理-批量插入-存储过程
09.java mysql 函数
10.java mysql LongBlob + Text类型
11.连接查询
12.事务并发现象-脏读-幻读-不可重复读-隔离级别
13.隔离级别-并发现象展示-避免
14.表级锁-行级锁-forupdate
15.mysql数据源连接池
16.NIO

第6天
day06-01.NIO程序
day06-02.Vmware安装-client centos7机安装
day06-03.centos文件权限-常用命令
day06-04.网络静态ip-NAT连接方式-YUM安装
day06-05.常用命令
day06-06.for-while-if-nc
day06-07.jdk安装-环境变量配置
day06-08.hadoop安装-配置
day06-09.hadoop伪分布模式
day06-10.编写分发脚本-xcall-rsync
day06-11.hadoop完全分布式-hdfs体验

第7天
day01-01hadoop的架构原理图
day01-1临时文件
day01-02hadoop的简单介绍
day01-03通过京东的流程讲解hadoop的处理过程
day01-04项目流程图
day01-05架构2
day01-06跑一个应用程序
day01-07hadoop的搭建的复习
day01-08脚本分析的过程
day01-09开启和关闭一个进程
day01-10hadoop常用的命令和关闭防火墙
day01-11hadoop存储为何是128M
day01-11hadoop的存储问题
day01-12hadoop的高可用
day01-13配置hadoop临时目录
day01-14hadoop的hdfs的jar包
day01-15hadoop的存储问题
day01-16hadoop的hdfs常用的命令
day01-17hadoop的存储过程
day01-18hadoop的大数据节点

第8天
day08-01.hdfs-maven-hdfs API访问
day08-02.hdfs-maven-idea的集成处理
day08-03.hdfs-block大小-副本数设定
day08-04.hdfs-网络拓扑-写入剖析
day08-05.hdfs-写入剖析2-packet-chunk
day08-06.hdfs-压缩编解码器
day08-07.hdfs-MR原理
day08-08.hdfs-wordcount
day08-09.hadoop-mapreduce-切片演示-mapper
day08-10.hadoop-mapreduce-url演示

第9天
01.job提交流程剖析
02.job split计算法则-读取切片的法则
03.job seqfile
04.job 全排序-自定义分区类
05.job二次排序
06.从db输入数据进行mr计算
07.输出数据到db中
08.NLineInputFormat
09.KeyValueTextInputFormat
10.join mapper端连接
11.join reduce端连接

第10天
01.hadoop Namenode HA配置
02.avro串行化
03.google pb串行化
04.hive安装-使用
05.hive beeline-hiveserver2
06.hive beeline-外部表-内部标
07.hive 分区表-桶表
08.hive word count
09.hive连接查询-union查询-load数据

第11天
01.hbase概述
02.zk架构-集群搭建-容灾演练avi
03.zk API-观察者-临时节点-序列节点-leader选举
04.hadoop namenode HA自动容灾
05.hadoop RM HA自动容灾
06.hbase集群搭建
07.hbase名字空间-表
08.hbase大批量操作
09.hbase架构-表和区域切割
10.hbase架构-区域的合并
11.hbase get-scan-范围指定
12.扫描缓存-超时-切片
 
第12天
01.hbase的HA配置演示-和Hadoop的HA集成
02.hbase版本机制
03.hbase-ttl-min-versions-keep-deleted-cells
04.keep-deleted-cells控制是否保留删除的shell
05.过滤器rowkey-family
06.过滤器-分页-row-col
07.filterList
08.rowkey
09.区域观察者
10.区域观察者实现和部署
11.重写区域观察者的postPut和postScannext方法实现数据统一处理
12.hbase的bulkload命令实现hbase集群之间数据的传输
13.hive同hbase集成，统计hbase数据表信息
14.使用TableInputFormat进行MR编程
15.使用phoenix交互hbase
16.squirrel工具

第13天
01.flume简介
02.nc收集日志
03.hdfs sink收集日志到hdfs
04.使用spooldir实现批量收集
05.使用exec结合tail命令实现实时收集
06.使用seq源和压力源实现测试
07.使用avro源
08.导入avro maven-avro-client
09.avro source与avro sink实现hop跃点收集数据
10.使用hbasesink收集日志到hbase数据库
11.内存通道配置
12.source的通道选择器-复制策略-multiplexing
13.source的数据流程
14.sinkgroup的处理器-loadbalance
15.sinkgroup的处理器-failover
16.kafka简介
17.kafka集群安装与启动
18.kafka创建主题以及查看主题结构
19.考察zk中kafka结构
20.kafka分区服务器服务方式
21.kafka编程API实现生产者和消费者
22.kafka手动修改zk的偏移量实现消费处理
23.kafka与flume集成-source集成
24.kafka与flume集成-sink集成
25.kafka与flume集成-channel集成

第14天
01.SSM-mybatis
02.SSM-使用生成key自动回传数据库id值
03.SSM-crud操作
04.SSM-多对一关联映射操作
05.SSM-一对多关联映射操作
06.spring-01体验
07.spring-02.IOC控制反转思想
08.spring-03.aop面向切面编程思想
09.体验springmvc
10.springmvc参数传递-数据回传
11.数据服务平台业务模型介绍
12.数据平台架构分析
13.手机端程序-模拟数据生成-上传日志
14.收集日志web程序
15.通过firefox测试数据发送和服务器接受程序
16.启动kafka集群测试日志收集情况
17.自定义flume拦截器收集kafka上报的消息-写入到hdfs分区目录上
18.使用linux调度cron实现hive数据从hdfs上的批量周期加载
19.启动hive使用shell命令行查询hive的分区表数据
20.自定义udf函数-注册注意事项