百战大数据架构师进阶课

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BZ-大数据架构师进阶课课程介绍:

在大数据相关岗位当中，大数据架构师无疑是高级人才，对于技术要求比较高，同时薪资水平也是非常可观的.成为大数据架构师需要多年的学习培训，需要具有广泛的能力，而这些能力会随着领域的发展而增长。技能要求包括但不限于大数据需求分析、平台选择、技术架构设计、应用设计和开发、应用测试和部署等大数据实施全流程的跟踪，并在实施过程中带领技术团队，为设计和开发大规模集群的数据处理系统提供技术和管理。

课程目录:

——/大数据架构进阶/
├──01-linux操作系统
| ├──章节1：Linux操作系统概述与安装
| ├──章节2：Linux常用命令
| ├──章节3：Linux用户权限和软件安装与管理
| └──章节4：ShellScript脚本编程
├──02-大型网站高并发处理
| ├──章节1：Nginx的高并发处理
| └──章节2：Nginx和Keepalived高可用
├──03-zookeeper分布式协调服务框架
| ├──章节1：ZooKeeper初探
| ├──章节2：ZooKeeper分布式集群实战
| ├──章节3：ZooKeeper底层原理剖析与命令实战
| ├──章节4：ZooKeeperAPI实战
| └──章节5：分布式RMI协调实战
├──04-Hadoop分布式文件系统HDFS
| ├──章节1：Hadoop分布式文件系统HDFS
| └──新建文本文档.txt 0.31kb
├──05-Hadoop分布式计算框架MapReduce
| ├──章节1：MapReduce原理和搭建
| ├──章节2：MapReduce源码分析
| ├──章节3：MapReduce开发实战
| └──章节4：MapReduce项目实战
├──06-数据仓库Hive
| ├──章节1：概述、搭建实战、sql语法、分区
| ├──章节2：运算符和函数、实战、动态分区、分桶
| └──章节3：视图、索引、安全认证、优化、高可用
├──07-分布式数据库HBase
| ├──章节1：hbase第1章
| ├──章节2：hbase第2章
| └──章节3：hbase第3章
├──08-大型电商日志离线分析系统
| ├──章节10：项目优化、架构设计与项目总结
| ├──章节1：项目需求分析、系统架构设计
| ├──章节2：JS和JAVASDK数据源、Nginx本地日志存储
| ├──章节3：Flume日志收集
| ├──章节4：ETL日志处理
| ├──章节5：新增用户指标开发
| ├──章节6：活跃用户指标开发
| ├──章节7：Hive和HBase整合
| ├──章节8：Sqoop概述、安装、数据的导入和导出
| └──章节9：用户浏览深度SQL实现
├──09-elasticsearch分布式搜索
| ├──章节1：ElasticSearch分布式搜索
| ├──1.txt 0.27kb
| ├──软件.rar 1.42G
| ├──文档.rar 8.55M
| └──源码.rar 923.88kb
├──10-Redis缓存数据库
| ├──章节1：Redis分布式缓存数据库
| ├──01资料.rar 24.61M
| ├──02笔记.rar 2.35M
| └──1.txt 0.23kb
├──11-CDH集群管理
| ├──章节1：ClouderaManager简介及CDH简介
| ├──章节2：ClouderaManager安装及CDH安装
| ├──章节3：ClouderaManager平台操作使用
| └──章节4：hive&hue&impala&oozie使用
├──12-Kylin数据仓库分析引擎
| ├──章节1：数据仓库理论基础及OLAP分析瓶颈
| ├──章节2：Kylin架构原理及实战操作
| └──章节3：Kylin算法及实战操作
├──13-Scala分布式语言
| ├──章节1：Scala的基本语法
| ├──章节2：Scala的字符串和集合
| ├──章节3：Scala高级特性
| └──章节4：Scala的复习总结
├──14-Spark分布式计算框架
| ├──章节1：Spark分布式计算框架核心基础
| ├──章节2：Spark集群搭建、任务提交资源申请核心原理
| ├──章节3：Spark算子实战及案例分析操作
| ├──章节4：Spark分布式计算框架核心源码分析
| ├──章节5：Spark分布式计算框架核心高阶进阶
| ├──章节6：Spark分布式计算框架之SparkSQL
| └──章节7：Spark分布式计算框架之SparkStreaming
├──15-大数据任务流调度系统azkaban
| ├──章节1：Azkaban系统基础原理及搭建
| └──章节2：Azkaban任务调度使用
├──16-音乐数据中心数仓综合项目
| ├──章节1：数据仓库建模理论及模型设计
| ├──章节2：歌曲热度与歌手热度排行
| ├──章节3：机器详细信息统计及日活跃用户统计
| ├──章节4：商户及地区营收统计
| ├──章节5：实时业务统计
| └──章节6：Spark优化
├──17-python数据挖掘语言
| ├──章节10：模块和列表推导式
| ├──章节11：数据库操作
| ├──章节12：Numpy
| ├──章节1：python概述
| ├──章节2：安装下载及基础语法
| ├──章节3：逻辑判断和循环
| ├──章节4：集合类型
| ├──章节5：函数
| ├──章节6：文件操作
| ├──章节7：类和对象
| ├──章节8：设计模式
| └──章节9：异常
├──18-机器学习与数据挖掘
| ├──章节1：PySpark及线性回归算法
| ├──章节2：贝叶斯算法、KNN算法及KMeans算法
| ├──章节3：微博聚类、逻辑回归及音乐分类
| ├──章节4：道路预测及逻辑回归优化
| └──章节5：决策树、随机森林算法
├──19-推荐系统项目
| ├──章节1：推荐系统架构原理
| └──章节2：推荐系统流程实现
├──20-Flink实时计算引擎
| ├──章节10：Flink性能优化
| ├──章节11：附录：常见面试题汇总讲解
| ├──章节1：初识Flink
| ├──章节2：Flink快速入门
| ├──章节3：Flink的安装和部署
| ├──章节4：Flink的常用API详解
| ├──章节5：Flink的State管理与恢复
| ├──章节6：Flink的Window(窗口)详解
| ├──章节7：Flink的Time详解
| ├──章节8：TableAPI和Flink的SQL
| └──章节9：Flink的复杂事件处理CEP编程
├──21-Flink城市交通实时监控平台
| ├──章节1：实时卡扣监控
| ├──章节2：违法车辆预警
| ├──章节3：实时城市交通违法预警
| └──章节4：车辆实时分布
├──22-大数据面试题精讲
| ├──章节1：企业面试高频SQL面试题解析
| └──资料.rar 2.26M
├──23-面试和成功求职的秘技
| ├──章节1：简历
| ├──章节2：面试前的准备
| ├──章节3：笔试和面试
| ├──章节4：offer和上班后，如何应对
| ├──1.txt 0.09kb
| ├──boss直聘使用步骤.rar 3.63M
| ├──PPT.rar 16.65M
| └──参考简历.rar 1.37M
└──24-入职后快速成长到CTO
| ├──章节1：入职后三个月试用期要做的事
| ├──章节2：前三年需要学的技术
| └──章节3：前三年需要提高的软实力

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