Hadoop storm大数据分析 知识体系结构

2019-03-02 23:52|来源: 网路

最近工作工作有用到hadoop 和storm,最近看到一个网站上例句的hadoop 和storm的知识体系。所以列出来供大家了解和学习。来自哪个网站就不写了以免以为我做广告额。

目录结构知识点还是挺全的,可以按照点学习。

一、Hadoop入门,了解什么是Hadoop 二、分布式文件系统HDFS,是数据库管理员的基础课程

1、Hadoop产生背景

2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系

3、国内外Hadoop应用案例介绍

4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

5、分布式系统概述

6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介

7、Hadoop核心MapReduce例子说明

1、分布式文件系统HDFS简介

2、HDFS的系统组成介绍

3、HDFS的组成部分详解

4、副本存放策略及路由规则

5、NameNode Federation

6、命令行接口

7、Java接口

8、客户端与HDFS的数据流讲解

9、HDFS的可用性(HA)

三、初级MapReduce,成为Hadoop开发人员的基础课程 四、高级MapReduce,高级Hadoop开发人员的关键课程

1、如何理解map、reduce计算模型

2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程

3、Yarn模型

4、序列化

5、MapReduce的类型与格式

6、MapReduce开发环境搭建

7、MapReduce应用开发

8、更多示例讲解,熟悉MapReduce算法原理

1、使用压缩分隔减少输入规模

2、利用Combiner减少中间数据

3、编写Partitioner优化负载均衡

4、如何自定义排序规则

5、如何自定义分组规则

6、MapReduce优化

7、编程实战

五、Hadoop集群与管理,是数据库管理员的高级课程 六、ZooKeeper基础知识,构建分布式系统的基础框架

1、Hadoop集群的搭建

2、Hadoop集群的监控

3、Hadoop集群的管理

4、集群下运行MapReduce程序

1、ZooKeeper体现结构

2、ZooKeeper集群的安装

3、操作ZooKeeper

七、HBase基础知识,面向列的实时分布式数据库 八、HBase集群及其管理

1、HBase定义

2、HBase与RDBMS的对比

3、数据模型

4、系统架构

5、HBase上的MapReduce

6、表的设计

1、集群的搭建过程讲解

2、集群的监控

3、集群的管理

九、HBase客户端 十、Pig基础知识,进行Hadoop计算的另一种框架

1、HBase Shell以及演示

2、Java客户端以及代码演示

1、Pig概述

2、安装Pig

3、使用Pig完成手机流量统计业务

十一、Hive,使用SQL进行计算的Hadoop框架 十二、Sqoop,Hadoop与rdbms进行数据转换的框架

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、表与表分区概念

10、表的操作与CLI客户端演示

11、数据导入与CLI客户端演示

12、查询数据与CLI客户端演示

13、数据的连接与CLI客户端演示

14、用户自定义函数(UDF)的开发与演示

1、配置Sqoop

2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中

3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中

十三、Storm

1、Storm基础知识:包括Storm的基本概念和Storm应用
     场景,体系结构与基本原理,Storm和Hadoop的对比

2、Storm集群搭建:详细讲述Storm集群的安装和安装时
     常见问题

3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等

4、Storm消息可靠性:消息失败的重发

5、Hadoop 2.0和Storm的整合:Storm on YARN

6、Storm编程实战

十四、论坛日志分析项目

该项目的数据来自于某网站论坛的日志,它是为本课程量身定做的,非常适合我们Hadoop课程学习。有的同学觉得应该介绍更多项目,其实做过几个项目后,就会发现项目的思路是相同的,只是业务不同而已。

大家写过这个项目后,就对Hadoop的各个框架在项目中是如何使用的,以及Hadoop与JavaEE结合有一个比较清晰的认识与了解。


转自:http://www.cnblogs.com/ExMan/p/3877180

相关问答

更多
  • 计算机体系结构的定义:程序员所看到的计算机的属性,即概念性结构与功能特性。l 按照计算机系统的多级层次结构,不同级程序员所看到的计算机具有不同的属性。lAmdahl提出的体系结构:传统机器级的体系结构。 定义二:l 计算机系统结构主要研究软硬件功能分配和对软硬件界面的确定 计算机系统由软件、硬件和固器组成,它们在功能上是同等的。同一种功能可以用硬件实现,也可以用软件或固件实现。不同的组成只是性能和价格不同。 传统机器级所具有的属性 即一般所说的机器语言程序员所看到的传统机器级所具有的属性。 对于通用寄存器型 ...
  • 大数据分析工具有哪些,有什么特点? 答:1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
  • Hadoop被设计用来在大型数据集上能进行有效的工作。Hadoop有一个专为大尺寸文件(如几G)设计的文件系统(HDFS)。因此,如果你的数据文件尺寸只是几M的话,建议你合并(通过zip或tar)多个文件到一个文件中,使其尺寸在几百M到几G范围内。HDFS把大文件们拆分存储到以64MB或128MB或更大的块单元中。 如果你的数据集相对较小,那它就不会是hadoop的巨型生态系统的最佳使用之地。这需要你去对你的数据比以往理解更多一些,分析需要什么类型的查询,看看你的数据是否真得“大”。另一方面,只是通过数据库 ...
  • 做运维 ,又不需要太好的java ,最基础的Linux 环境配置,
  • 学习这个了会比较好,也可以不学这个,学别的替代Hadoop,看你之后想往哪一方面发展
  • HADOOP是一种分布式结构的数据库,但是仅仅学会这个还不够,你还得学会ORACLE、SQL SERVER等传统的数据库,最好学会GA等网络分析工具,因为大数据必然是在互联网方面优势更大(尤其是移动互联网),还有要学会EXCEL、SPSS或SAS等分析软件,同时你还要懂业务,否则数据分析也是无源之水。
  • R语言和Hadoop让我们体会到了,两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度,都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大,为什么还要结合R语言? 问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,和R语言的区别是什么?下面我尝试着做一个解答:问题1: Hadoop的家族如此之强大,为什么还要结合R语言? a. Hadoop家族的强大之处,在于对大数据的处理,让原来的不可能(TB,PB数据量计算),成为了可能。 b. R语言的强大之处,在于统计分析,在没有Hadoop之前,我们 ...
  • 目前国内hadoop社区还是非常火的,各种培训机构也是如雨后春笋,我觉得要做数据分析的话,你只要掌握hadoop使用就行了,当然学习的话肯定要从搭建开发环境开始,然后自己写MapReduce程序,相关的框架hive。hbase也要去学习。。基础的话,Java。Python。Linux
  • 以Python Disco项目为例。 好。 玩这个 使用RHIPE包并查找玩具数据集和问题区域。 精细。 也玩这个。 不要发现“大”数据集。 即使是小数据集也是非常有趣的问题。 的确,任何数据集都是一个起点。 我曾经建立了一个小星空模式来分析一个组织的6000万美元预算。 源数据是电子表格,基本上是不可理解的。 所以我把它卸载成一个星型模式,并在Python中编写了几个分析程序来创建相关数字的简化报告。 找到正确的信息,以便我决定是否需要从RDBMS类型的数据库移动到NoSQL 这很容易 首先,获取数据仓库 ...
  • 您可以使用Sqoop将数据从RDBMS导入Hadoop。 Hadoop会处理非结构化数据,因为您将约束(创建结构化数据)推到了最后。 这也允许创建什么样的结构,这将定义您可以提取的信息类型。 永远不会说您无法处理结构化数据,但获得的里程数很低。 RDBMS可以高效地处理结构化数据。 You can use Sqoop to import data from RDBMS to Hadoop. Hadoop shines at processing unstructured data because you a ...