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某機構(gòu)大數(shù)據(jù)全套視頻教程（視頻、源碼完整版）
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第1階段 linux和高并發(fā)
因為大數(shù)據(jù)相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關技術(shù)會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡環(huán)境配置，能少踩很多坑。 主要內(nèi)容： 1.linux操作系統(tǒng) 2.linux基本命令 3.linux軟件安裝 4.shell編程 5.網(wǎng)絡基礎知識 6.lvs集群和高并發(fā) 7.nginx集群和高并發(fā) 8.keepalived和單點故障 第2階段 hadoop體系之離線計算 Hadoop 是一款支持數(shù)據(jù)密集型分布式應用并以 Apache 2.0 許可協(xié)議發(fā)布的開源軟件框架，它能搭建大型數(shù)據(jù)倉庫，PB 級別數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析、統(tǒng)計等業(yè)務。編程語言你可以選，但 Hadoop 一定是大數(shù)據(jù)必學內(nèi)容。 主要內(nèi)容： 1.hdfs分布式文件系統(tǒng) 2.mapreduce分布式計算 3.YARN-資源管理和任務調(diào)度 4.MAPREDUCE 案例 5.hive 6.hbase數(shù)據(jù)庫 7.ZOOKEEPER協(xié)同處理 8.EL SEARCH搜索引擎 9.REDIS內(nèi)存數(shù)據(jù) 第3階段 spark體系之分布式計算 Spark 和 Hadoop 都是大數(shù)據(jù)框架。Hadoop 提供了 Spark 所沒有的功能特性，比如分布式文件系統(tǒng)，而 Spark 為需要它的那些數(shù)據(jù)集提供了實時內(nèi)存處理。所以學習 Spark 也非常必要。 主要內(nèi)容： 1.kafka分布式消息隊列 2.scala分布式計算機開發(fā)語言 3.spark-core之離線計算 4.spark-sql 5.spark-stream流式計算 6.STORM流式框架 第4階段 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)和機器學習經(jīng)常一起出現(xiàn)，因為我們會使用機器學習這個工具做大數(shù)據(jù)的分析工作。機器學習是一種讓計算機利用數(shù)據(jù)而不是指令來進行各種工作的方法。可以把機器學習看做我們做大數(shù)據(jù)分析的一個比較好用的工具。數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的信息。數(shù)據(jù)挖掘可以看成是對大數(shù)據(jù)處理的一種方式，但是大數(shù)據(jù)的處理方式并不止數(shù)據(jù)挖掘。 主要內(nèi)容： 1.Python語言基礎 2.回歸算法 3.分類算法 4.聚類算法 5.推薦算法 第5階段 大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn) 通過大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)項目，對常用技能進行系統(tǒng)運用，例如使用常用的機器學習進行建模、分析和運算，這是成為大數(shù)據(jù)工程師過程中的重要一步。 主要內(nèi)容：1.大型電商日志分析項目本項目主要是對hadoop生態(tài)體系的某些技術(shù)做一個總結(jié)，利用學到的技術(shù)做一個企業(yè)級的項目，了解各個技術(shù)在企業(yè)級項目中是如何使用的。本項目以電商網(wǎng)站做為基礎，通過各種日志數(shù)據(jù)進行分析，對公司的產(chǎn)品做一些決策。 2.智慧交通卡口分析項目城市中每時每刻都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，應用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和可視化技術(shù)，分析出的數(shù)據(jù)可以改進城市規(guī)劃，緩解交通擁堵，抓捕罪犯，利于大數(shù)據(jù)為交通決策提供輔助。智慧交通卡口分析項目就是基于海量數(shù)據(jù)挖據(jù)出問題卡口，問題通道，分析主干道擁堵情況，為決策者決策提供輔助。 3.智能APP推薦項目推薦系統(tǒng)是當前在機器學習領域非�；馃岬募夹g(shù)之一，商品推薦，產(chǎn)品推薦，個性化推薦，精準推薦都離不開推薦系統(tǒng)。智能app推薦項目主要是用戶手機中應用商店中海量app給用戶做個性化推薦app，提高用戶體驗度。
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發(fā)表于 2019-4-18 08:08:27
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