大数据开发周末高端提升班
学习对象
1、具备一定工作经验，想要谋求多元发展；
2、能够承受高压，希望以zui短时间学习大数据开发开发核心内容，并使之成为职场加分项；
3、想要学习大数据完成弯道提升，打破现处职业瓶颈；
4、千锋所有老学员，为自己追加竞争资本；
培训周期
培训时间：10天
上课时间：周末 （AM 9:00-12:00，PM 14:00-17:00）
上课要求：自带电脑
学习费用
大数据开发高端提升班学费10800元，千锋老学员可享受半价优惠！（咨询详情）
入学方式
报名后由专业职业规划师面试入学（咨询详情）
视频下载
学员入学前可下载观看千锋互联录制的大数据开发相关教学视频，提前预习，学习效果更佳！（咨询下载视频教程地址）
课程大纲
a) Lvs负载均衡
b) F5负载均衡器介绍
a) Nginx
b) Apache
a) Java缓存框架
b) 缓存数据库
a) Redis基本使用
b) Redis sentinel高可用
c) Redis好友推荐算法
1) Hadoop生态环境介绍
2) Hadoop云计算中的位置和关系
3) 国内外Hadoop应用案例介绍
4) Hadoop 概念、版本、历史
5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构
6) Hadoop 的集群结构
7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤
8) 经过命令行和浏览器观察hadoop
1) HDFS底层工作原理
2) HDFS datanode,namenode详解
3) Hdfs shell
4) Hdfs java api
1) Mapreduce四个阶段介绍
2) Writable
3) InputSplit和OutputSplit
4) Maptask
5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner
6) Reducer
1) 二次排序
2) 倒排序索引
3) zui优路径
4) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析（中国棱镜计划）
5) 社交好友推荐算法
6) 互联网精准广告推送 算法
7) 阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》案例
8) Mapreduce实战pagerank算法
1) Hadoop2.x集群结构体系介绍
2) Hadoop2.x集群搭建
3) NameNode的高可用性（HA）
4) HDFS Federation
5) ResourceManager 的高可用性（HA）
6) Hadoop集群常见问题和解决方法
7) Hadoop集群管理
a) DBMS-hdfs
b) DBMS-hive
c) DBMS-hbase
a) Web项目和云计算项目的整合
b) Flume经过avro实时收集web项目中的日志
c) 数据的ETL
d) Hive 批量 sql执行
e) Hive 自定义函数
f) Hive和hbase整合。
g) Hbase 数据支持 sql查询分析
h) Mapreduce数据挖掘
i) Hbase dao处理
j) Sqoop 在项目中的使用。
k) Mapreduce 定时调用和监控
第1阶段、Linux&&Hadoop生态体系
课程名称
重点内容
目标
一、Linux大纲
1) 第四层负载均衡
2) 了解机架服务器，采用真实机架服务器部署linux
3) Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习；
4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；
5) Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解；
6) VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键；
7) Linux用户和组账户管理：用户的管理、组管理；
8) Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解；
9) Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作；
10) Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作；
11) yum命令，yum源搭建；
12) Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护；
13) Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写；
14) Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署；
这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。
二、大型网站高并发处理
1) 第四层负载均衡
2) 第七层负载均衡
3) Tomcat、jvm优化提高并发量
4) 缓存优化
5) Lvs nginx tomcat redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理
6) Haproxy
7) Fastdfs小文件独立存储管理
8) Redis缓存系统
本章的学习大家将会了解大数据的源头，数据从何而来，继而更好的了解大数据。并且经过学习何果处理大型网站高并发问题反向更深入的学习了Linux，同时站在了更高的角度去触探了架构。
三、Lucene课程
1) Lucene介绍
2) Lucene 倒排索引原理
3) 建索引 IndexWriter
4) 搜索 IndexSearcher
5) Query
6) Sort和 过滤 （filter）
7) 索引优化和高亮
在大数据里面文本数据的搜索是很重要的一块，特别是里面的分词技术，是后面机器学习里面文本挖掘的基石，我们需要深入学习java领域里面的搜索核心技术lucene，同时也可以了解到百度 google这样的搜索系统是怎么架构实现的。
四、Solr课程
1) 什么是solr
2) 为什么工程中要使用solr
3) Solr的原理
4) 如何在tomcat中运行solr
5) 如何利用solr进行索引与搜索
6) solr的各种查询
7) solr的Filter
8) solr的排序
9) solr的高亮
10) solr的某个域统计
11) solr的范围统计
12) solrcloud集群搭建
接着前面lucene技术搜索，如果把lucene技术比如为发动机，那solr就是一两成型的汽车了。学习完solr可以帮助你在企业里面**的架构搜索系统。首先Solr是基于Lucene做的，Lucene是一套信息检索工具包，但并不包含搜索引擎系统，它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能，因此在使用Lucene时你仍需要关注搜索引擎系统，例如数据获取、解析、分词等方面的东西。而Solr的目标是打造一款企业级的搜索引擎系统，因此它更接近于我们认识到的搜索引擎系统，它是一个搜索引擎服务，经过各种API可以让你的应用使用搜索服务，而不需要将搜索逻辑耦合在应用中。而且Solr可以根据配置文件定义数据解析的方式，更像是一个搜索框架，它也支持主从、热换库等操作。还添加了飘红、facet等搜索引擎常见功能的支持。
五、Hadoop离线计算大纲
一、
二、
三、
四、Mapreducer案例
五、
一、初识hadoop听过大数据，必听过hadoop，此部分带领大家了解hadoop的用途，在大数据中的用途，以及**搭建一个hadoop的实验环境，在本过程中不仅将用到前面的Linux知识，而且会对hadoop的架构有深入的理解，并为你以后架构大数据项目打下坚实基础。
二、HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析HDFS，从知晓原理到开发网盘的项目让大家打好学习大数据的基础，大数据之于分布式，分布式学习从学习分布式文件系统（HDFS）开始。
三、 详细讲解MapreduceMapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。
五、 Hadoop2.x集群搭建前面带领大家开发了大量的MapReduce程序
六、分布式数据库Hbase
1) HBase与RDBMS的对比
2) 数据模型
3) 系统架构
4) HBase上的MapReduce
5) 表的设计
6) 集群的搭建过程讲解
7) 集群的监控
8) 集群的管理
9) HBase Shell以及演示
10) Hbase 树形表设计
11) Hbase 一对多 和 多对多 表设计
12) Hbase 微博 案例
13) Hbase 订单案例
14) Hbase表级优化
15) Hbase 写数据优化
16) Hbase 读数据优化
大数据中使用Hbase的案例多的举不胜举，也可凸显大家学习的必要性。即使工作多年的大数据工程师Hbase的优化也是需要好好学习的重点。
七、数据仓库Hive
1) 数据仓库基础知识
2) Hive定义
3) Hive体系结构简介
4) Hive集群
5) 客户端简介
6) HiveQL定义
7) HiveQL与SQL的比较
8) 数据类型
9) 外部表和分区表
10) ddl与CLI客户端演示
11) dml与CLI客户端演示
12) select与CLI客户端演示
13) Operators 和 functions与CLI客户端演示
14) Hive server2 与jdbc
15) 用户自定义函数（UDF 和 UDAF）的开发与演示
16) Hive 优化
Hive是使用sql进行计算的hadoop框架，工作中常用到的部分，也是面试的重点，此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用，任何细节都将给大家涉及到。
八、数据迁移工具Sqoop
1) 介绍 和 配置Sqoop
2) Sqoop shell使用
3) Sqoop-import
4) Sqoop-export
sqoop适用于关系型数据库和HDFS分布式数据系统之间进行数据转换，在企业中，是构建数据仓库的一大工具。
九、Flume分布式日志框架
1) flume简介-基础知识
2) flume安装与测试
3) flume部署方式
4) flume source相关配置及测试
5) flume sink相关配置及测试
6) flume selector 相关配置与案例分析
7) flume Sink Processors相关配置和案例分析
8) flume Interceptors相关配置和案例分析
9) flume AVRO Client开发
10) flume 和kafka 的整合
Flume是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。大家学习完此节后不但可以掌握Flume的使用，而且可以进行对于Flume的开发。
十、Zookeeper开发
1) Zookeeper java api开发
2) Zookeeper rmi高可用分布式集群开发
3) Zookeeper redis高可用监控实现
4) Netty 异步io通信框架
5) Zookeeper实现netty分布式架构的高可用
Zookeeper在分布式集群（Hadoop生态圈）中的地位越来越突出，对分布式应用的开发也提供了极大便利，这也是这里我们带领大家深初入学习 Zookeeper的原因。本课程主要内容包括Zookeeper深入、客户端开发（Java编程，案例开发）、日常运维、Web界面监控。大家这里学好Zookeeper，对后面学习其他技术至关重要。
十一、某一线公司的真实项目
项目技术架构体系：
某大型的一线网站的日志分析和订单管理在实战中学习，技术点非常多，怎么样实际运用这些点是我们在自学过程中体验不到的。Cookie日志分析包括：pv、uv，跳出率，二跳率、广告转化率、搜索引擎优化等，订单模块有：产品推荐，商家排名，历史订单查询，订单报表统计等。
第二阶段、云计算体系
课程名称
重点内容
目标
一、Docker 课程
1) 基本介绍
2) vm docker 对比
3) docker基本架构介绍
4) unfs cgroup namespace
5) 进程虚拟化 轻量级虚拟化
6) docker 安装
7) docker 镜像制作
8) docker 常用命令
9) docker 镜像迁移
10) docker pipework【i.openvswitch】
11) docker weave
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。
二、虚拟化KVM
1) 虚拟化介绍，虚拟化适用场景等等
2) Qemu Libvirt & KVM
3) 安装KVM, Qemu, Libvirt
4) QEMU-KVM: 安装第1个能上网的虚拟机
5) Kvm虚拟机 nat,网桥基本原理
6) kvm虚拟机克隆
7) kvm虚拟机vnc配置
8) kvm虚拟机扩展磁盘空间
9) Kvm快照
10) Kvm 迁移
11) Java,python,c语言编程控制kvm
12) 构建自己的虚拟云平台
云计算平台，比如openstack，cloudstack 底层采用的技术都是虚拟化方案，现在以kvm市场占有率高，我们要深入的去学习这些原生的虚拟化，才能深入了解和架构openstack这样的云计算的平台，也才更有能力去开发自己的云计算平台
三、云平台OpenStack
1) openstack介绍和模块基本原理分析
2) openstack多节点安装部署【a.采用centos6.x系统】
3) Keystone基本原理
4) glance
5) Cinder
6) Swift
7) Neutron
8) Openstack api 二次开发
在实战中学习，课程绝不是纸上谈兵，经过搭建和调试一个真实的openstack平台，深入浅出， 详细讲解openstack的各个组成模块：keystone, glance, nova, cinder, neutron, horizen。课程中遇到的各种实际问题，不仅演示了如何解决，更是要教会大家学会去找到解决问题的方法。难点问题全面讲解。在云计算的各种技术当中，网络部分是zui难，也是zui复杂多样的。课程中针对虚拟网络进行了详细的讲解，包括基本原理，以及实际环境搭建，问题的跟踪和解决。讲师拥有丰富的移动集团工作经验，负责云平台的各方面工作，讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。
第三阶段、大数据计算框架体系
课程名称
重点内容
目标
一、Python课程
1) 介绍Python以及特点
2) Python的安装
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