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大数据实时分析项目实践
本课程主要运用Spark计算框架的核心组件对电商数据进行分析，以项目形式呈现，其内容涵盖环境搭建、数据分析、数据持久化和数据可视化, 涉及JavaEE、ECharts、Hadoop、HBase、Spark、Kafka等技术点的综合应用。针对项目开发过程的每个环节都进行了深入讲解，使读者由浅入深的了解每个知识点
课程概览
授课讲师
技术经验： 4年专业后端开发经验，专注于构建高效、可维护的软件系统。 擅长领域： 后端系统架构设计 数据库管理和优化 API开发与集成 微服务架构实施 教学风格： 细致、风趣、充满激情，擅长激发学生的学习兴趣和参与热情。 职业素养： 强烈的责任心，致力于提供高质量的教学和指导，深受学生好评。 专业认可： 作为优秀讲师，在技术传授、教学方法和学生指导方面获得广泛认可。
课程大纲
- 第1章安装Hadoop
-
第1节 Hadoop安装前准备
-
第2节 Hadoop安装
- 第2章Hadoop的操作
-
第1节 Hadoop的shell操作
-
第2节 HDFS的工作机制
-
第3节 HDFS的API操作
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第4节 MapReduce
- 第3章Scala入门
-
第1节 Scala基础语法
-
第2节 Scala面向对象
- 第4章Spark
-
第1节 Spark入门级安装
-
第2节 Spark词频统计
-
第3节 SparkRDD
-
第4节 SparkSQL
-
第5节 SparkSQL案例
- 第5章Hbase
-
第1节 Hbase入门及安装
-
第2节 Hbase Shell操作
-
第3节 HbaseAPI操作
-
第4节 Hbase原理进阶
- 第6章Kafka
-
第1节 Kafka的基本原理
-
第2节 Kafka的命令操作
-
第3节 KafkaAPI操作
-
第4节 KafkaStream
-
第5节 SparkStream和DStream转换操作
-
第6节 DStream窗口和输出
-
第7节 Redis入门
- 第7章Spark实时计算案例
-
第1节 项目搭建及生成订单
-
第2节 Redis连接操作
-
第3节 搭建SpringMVC
-
第4节 数据展示
实验列表
| 节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
| 第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
| 第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
| 第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
| 第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
| 第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
| 第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
| 第8节 | 17:00 - 17:40 |
| 天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
|---|
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