大数据基础班教程(理论+实践+作业)

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大数据机器学习实战班 ( 共33门 )

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老师介绍

  • 徐老师

    徐老师

    多年开发和教学经验,技术全才。精通Java,大数据,Python等编程语言和技术框架; 授课10年,被学生称为顶尖高手! 讲课特点: 全部干货,拒绝忽悠,拒绝废话,上来就干! 庖丁解牛,剥茧抽丝,行云流水,大彻大悟,让你听课听到兴奋!
简  介 大数据基础班教程,不仅注重理论更注重实战,本套适合想学习大数据的学员,值得反复观看学习。
课程咨询和资料获取请加老师QQ  1011800132    

大数据的4V特征:
数据量大,TB->PB
数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;
商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;
处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,功能也越来越强大,先列举一些常见的:

  • 文件存储:Hadoop HDFS

  • 离线计算:Hadoop MapReduce

  • 流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、Flink

  • K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB、Kudu

  • 资源管理:YARN

  • 日志收集:Flume

  • 消息系统:Kafka、RabbitMQ

  • 查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin

  • 分布式协调服务:Zookeeper

  • 集群管理与监控:Ambari、Ganglia等

  • 数据挖掘、机器学习:Spark MLLib

  • 数据同步:Sqoop

  • 任务调度:Oozie、Azkaban


本套教程为你学习以上知识夯实基础,不仅注重理论更注重实操,由于大数据的很多组件是Java开发的,因此入门篇从Java基础开始学习,逐步掌握JavaSE、JVM、设计模式、JVM、MySQL、JDBC、反射、内省等,为后续高级学习打下良好的基础。
 

学员评价:
1.这是我学过的第三个Java基础教程,这个确实在基础这块,讲的太好了,一句话,学了这个,我感觉前面两个有点小儿科!只是教了相关API怎么用,这个教程你只要可以用心花1-2个月,啃下来,过面试小case!

2.这是我见过的最强Java教程 不但讲了Java语言本身还穿插了设计模式 最后还讲了jvm的知识等等 真的内容十分的充实,很好的教程。学了Java的人再看这个视频也有很大收获!!

3.讲得很好,很仔细,很深入,老师功底深厚。

* 课程提供者:张长志

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