线上线下相结合的科学教学模式
严苛的教学管理体系和先进的课程研发理念
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大数据开发学习课程
发布日期：
大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。
& 大数据课程优势 &
1. 来自清华、北大、北航的实战讲师和上市企业的骨灰级大咖授课&&
2. 根据企业需求设计课程，并且定期更新，引入最新技术&&
3. 配备了价值上百万的开发服务器，可实时感受分布式开发和云计算等&&
4. 16小时老师全程陪伴，不怕学不会&&
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6. 学员管理以人为本，不忘初心，致力培养眼界高、技术牛、做人好的职场员工。
大数据在各行各业中应用广泛 没有什么能逃出你的掌心
大数据特点 数据量大 数据种类多 要求实时性强 主导气质无法掩盖
大数据hadoop
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金融机构大数据应用
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大数据工程师都是一路高歌猛进，当之无愧的互联网贵族！
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据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
潮流技能 颠覆性课程
拒绝用老掉牙的淘汰项目练手 要做就做前沿
覆盖大数据行业主流技术岗位，课程半年升级一次，紧跟市场与企业步伐
01 大数据入门基础课程
1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet
02 大数据Hadoop基础
1.大数据概论；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系统；4.MapReduce计算模型；5.全真实训项目
03 大数据离线分析
1.Hive数据仓库；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真实训项目
04 大数据实时计算
1.Zookeeper分布式协调系统；2.HBase分布式数据库；3.Redis数据库；4.mogDB数据库；5.Kudu列式存储系统；6.Storm实时数据处理平台；7.Kafka分布式发布订阅消息系统；8.Flume海量日志采集系统；9.全真实训综合项目
05 Spark数据计算
1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬虫；13.ElasticSearch；14.Lucene
Hadoop基础实战
项目名称：搜狗搜索日志分析系统
数据体量：5000W+/日
硬件环境：Hadoop集群 12台
软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述：搜狗每天产生大量的日志数据，从日志数据里面能提取到有用的数据包括每个用户的ID、浏览次数、月/日浏览频率、访问源、浏览内容等等，提取这些内容、统计数据分析每个用户行为，从而做出有利的决定。
大数据离线实战
项目名称：新浪微博数据分析系统
日均数据体量：3GB+
硬件环境：Hadoop集群 50台
软件环境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
项目描述：此次项目我们需要处理微博产生的数据，通过对数据的处理得到所需的数据，微博拥有大量的用户，大量的用户潜在的价值是巨大，怎么挖掘这些潜在的宝藏就是我们项目最直接的目的，为了能够实时的进行数据处理使用Storm流式计算系统，和HBase、Zookeeper、Kafka组成框架，对数据进行处理，当然这些都是建立在hadoop集群上实现的，底层的存储还是HDFS。
大数据实时计算
项目名称：网络流量流向异常账号统计项目
数据体量：每天1000亿，每秒峰值100 000
硬件环境：Hadoop集群 600台
软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述：运营商骨干网上采集现网流量流向信息，根据这些原始信息检测账号是否存在异常，如果多个终端使用同一个宽带账号，超过一定阈值则触发报警机制，例如阈值为5时，同一个账号同时连接的终端数量不能超过该值，如果超过则报警。
Spark阶段项目
项目名称：京东网上商城数据统计分析平台
数据体量：5000W+/日
硬件环境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3)
软件环境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日处理的数据量：3GB
项目描述：基于京东网上商城数据统计分析平台--该项目采用了目前大数据领域非常流行的技术&&Spark。本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括:统计和分析UV、PV、登录、留存、热门商品离线统计、广告流量实时统计3个业务模块。
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毕业于北京大学，12年以上JAVA企业项目架构和开发经验。曾在二炮科技处、UPS科技、日本UCI科技等多家知名企业担任过项目经理和研发总监。
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毕业于清华大学，13年以上开发经验。先后就职于IBM、摩托罗拉、甲骨文，现任Oracle公司高级技术顾问，精通Oracle数据库和大数据Hadoop的管理和开发。
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由全球网络存储工业协会(SNIA)和计算机世界报社共同主办的“网络存储世界2012中国(SNW2012中国)”大会日前在北京召开。
此次以“创建云架构，魅力大数据”为主题的大会吸引了来自国内各应用行业的IT用户代表、存储领域的应用技术人员和研究人员、与存储相关的系统集成商和厂商以及媒体记者等出席大会，大会将特别邀请国际、国内存储专家和国际著名分析机构的分析师阐释未来技术发展方向，同时，典型行业用户CIO也将在会上与听众分享其成功案例，业内领先的存储厂商将在会上展示了其先进的产品和解决方案。
享誉存储业界的著名国际品牌大会——网络存储世界(Storage Networking World，SNW)大会是由美国ComputerWorld和SNIA共同发起的存储业界最具影响力的存储盛会，至今在美国已经举办了十几年，目前已成为全球范围内存储行业中规模最大、最具影响力的行业盛会。SNW荟萃了存储领域的新技术和新产品，反映了存储领域的最新发展趋势，是存储技术未来发展的风向标。SNIA与计算机世界报社2005年首次合作在中国举办SNW大会，并使这一大会成为中国存储业界的年度盛会。
当前，人类已经进入了数据大爆炸时代，信息量的快速膨胀需要新的存储技术和数据管理技术来应对。在我国“十二五”规划纲要中，培育发展战略性新兴产业成为重要任务之一，而在重点发展的新一代信息技术产业中，云计算占有重要一席。云计算热潮带动了各区域信息化基础设施的建设，各地云计算中心、云计算产业园迎来了大规模建设时期，促进了数据中心市场的快速增长。云计算、大数据时代的到来使数据中心建设和运维的需求大量增加，对先进数据中心管理技术及解决方案的需求日益迫切。同时，据IDC最新发布的《2011外部磁盘存储市场报告》显示，2011年，中国存储市场持续走高，同比增长27.5%;未来5年，中国存储市场将继续表现出良好的增长趋势，平均增长率约为14.6%。
面对这些发展需求，本次大会将云计算、大数据、数据中心、存储新技术以及数据保护作为研讨重点，特别设置了大会主题、分论坛技术讲座、共赢沙龙、动手实验室(The Hands-On Lab)、SNIA存储课堂(SNIA Tutorial)等环节，其中动手实验室和SNIA存储课堂是SNW大会独有的特色，而共赢沙龙也是在中国首次亮相。
本次SNW大会上，惠普、戴尔、EMC、怡敏信、Nutanix等厂商展示了最新的产品和解决方案，并在分论坛与用户进行了交流。
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大数据课程基础内容都应该包含哪些
大数据课程基础内容都应该包含哪些
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编辑：薛永青
大数据的火爆我们是有目共睹的，学习大数据无疑都会选择一家专业的大数据培训学校，因为一般自学的效果都不是很好，毕竟大数据包含的技术知识太多了，首先要先了解大数据的一些基本概念。
大数据课程基础内容都应该包含哪些
大数据的火爆我们是有目共睹的，学习大数据无疑都会选择一家专业的大数据培训学校，因为一般自学的效果都不是很好，毕竟大数据包含的技术知识太多了，首先要先了解大数据的一些基本概念。
一、基本概念
在讲什么是大数据之前，我们首先需要理清几个基本概念。
关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。
直观地说，表达某种客观事实的数值是很容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中极易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，都是立足于数值数据的。
传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。
2.数据可视化
对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指**图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。
3.数据分析
这一概念狭义上，指统计分析，即**统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如：针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
4.数据挖掘
这个概念的定义也是众说纷纭，落到实际，主要是在传统统计学的基础上，结合机器学习的算法，对数据进行更深层次的分析，并从中获取一些传统统计学方法无法提供的Insights(比如预测)。
简单而言：针对某个特定问题构建一个数学模型(可以把这个模型想象成一个或多个公式)，其中包含一些具体取值未知的参数。我们将收集到的相关领域的若干数据(这些数据称为训练数据)代入模型，**运算(运算过程称为训练)，得出那些参数的值。然后再用这个已经确定了参数的模型，去计算一些全新的数据，得出相应结果。这一过程叫做机器学习。
机器学习的算法纷繁复杂，常用的主要有回归分析、关联规则、分类、聚类、神经网络、决策树等。
千锋大数据课程基础内容开发采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。此外千锋大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。千锋打造精品大数据课程，力争将同学们的技术打造地更加精致，成就美好未来！
咨询电话：010- 金老师
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大数据基础
所属微专业：
= 学员请注意 =出于“完整学习课程、老师便于全程带班指导”的考虑，本微专业不支持单课购买。第期开班将于日24截止报名。如需课程咨询，请联系客服（）。&课程体系：本微专业除了【专业课程】，还提供：专业导读、课程测验、课程辅导等【多层教学服务】。【专业课程：】做为一名大数据工程师，不仅仅要了解核心技术，还需要了解技术架构是如何和商业环境、业务需求相匹配的。本课程先对大数据技术进行整体介绍，包括它的概念和商业应用状况，并讲解存储、处理和管理大数据的技术架构，介绍 Hadoop 生态系统和 MapReduce 框架是如何支持大数据管理的，并结合企业需求，阐述大数据技术架构是如何高效地实现需求，以及如何灵活支持需求的变更。【多层教学服务】专业导读“Boolan博览网”微专业开班前，会邀请课程讲师及其他业内大牛来给大家进行专业导学，讲解如何学好该微专业，帮助大家做好开课前的准备。课程测验该课程更新期间，会根据线上课程内容布置课程测验题，结课后在规定时间内提交（具体见开课后公告）。课程辅导开课期间，将邀请老师进行：学前导读、课程答疑、作业练习；另外还会邀请行业大牛为大家带来小专题辅导，帮助大家更好的掌握。&
各课程成绩评分方式：编程作业（每周发布1次），占总成绩60%学习笔记（每周1篇），占总成绩30%讨论分享，占总成绩10%微专业证书申请条件：5门课程均合格（&=60分），可申请合格证书；3门课程优秀（&=85分），其余课程合格，可申请优秀证书。
基本的程序设计经验面向对象编程的概念对脚本语言有基本了解。如果熟悉 PERL 或 RUBY，会很有帮助概率论基础Linux/Unix 操作系统基本操作熟悉 Java 程序设计熟悉基本的 SQL 语句
大数据基础大数据简介大数据的商业应用【实验】辨识大数据的商业应用大数据处理技术理解&Hadoop&生态系统【实验】本地安装Hadoop和HiveMapReduce&基础【实验】单节点安装Hbase管理大数据生态系统大数据技术基础【实验】单节点安装&Pig大数据管理系统——数据库和数据仓库【实验】安装&Apache&Flume分析大数据【实验】安装&Sqoop并连接到MySQL数据集成、实时数据和大数据实现【实验】安装&ZooKeeper大数据解决方案和动态数据【实验】安装&MongoDB每一节都有小测验，学习者需在发布后两周内完成所有课程测验和实验&
见“大数据开发工程师”微专业常见问题
所属微专业
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关注我们：发布于 05/24 12:14
1.Linux基础和分布式集群技术
学完此阶段可掌握的核心能力：
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
学完此阶段可解决的现实问题：
搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；
学完此阶段可拥有的市场价值：
具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。
1.内容介绍：
在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。
2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。大数据学习QQ群：
2.离线计算系统课程阶段
1. 离线计算系统课程阶段
Hadoop核心技术框架
学完此阶段可掌握的核心能力：
1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握hIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。
学完此阶段可解决的现实问题：
1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序；
学完此阶段可拥有的市场价值：
具备企业数据部初级应用开发人员的能力
1.1 HADOOP快速入门
1.1.1 hadoop知识背景
什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoop在大数据云计算中的位置和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍
国内外hadoop应用案例介绍
分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介
1.1.2 HIVE快速入门
hive基本介绍、hive的使用、数据仓库基本知识
1.1.3 数据分析流程案例
web点击流日志数据挖掘的需求分析、数据来源、处理流程、数据分析结果导出、数据展现
1.1.4 hadoop数据分析系统集群搭建
集群简介、服务器介绍、网络环境设置、服务器系统环境设置、JDK环境安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试
HIVE的配置安装、HIVE启动、HIVE使用测试
1.2 HDFS详解
1.2.1 HDFS的概念和特性
什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景
1.2.2 HDFS的shell操作
HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍
1.2.3 HDFS的工作机制
HDFS系统的模块架构、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程
NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡
1.2.4 HDFS的java应用开发
搭建开发环境、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统
1.3 MAPREDUCE详解
1.3.1 MAPREDUCE快速上手
为什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序运行演示、MAPREDUCE编程示例及编程规范、MAPREDUCE程序运行模式、MAPREDUCE程序调试debug的几种方式
1.3.2 MAPREDUCE程序的运行机制
MAPREDUCE程序运行流程解析、MAPTASK并发数的决定机制、MAPREDUCE中的combiner组件应用、MAPREDUCE中的序列化框架及应用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定义分区实现、MAPREDUCE的shuffle机制、MAPREDUCE利用数据压缩进行优化、MAPREDUCE程序与YARN之间的关系、MAPREDUCE参数优化
通过以上各组件的详解，深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制，从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力
MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：
通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要的结果，用于支撑页面展现：
1.4 HIVE增强 大数据QQ群：
1.4.1 HIVE基本概念
HIVE应用场景、HIVE内部架构、HIVE与hadoop的关系、HIVE与传统数据库对比、HIVE的数据存储机制、HIVE的运算执行机制
1.4.2 HIVE基本操作
HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在HIVE中如何实现高效的JOIN查询、HIVE的内置函数应用、HIVE shell的高级使用方式、HIVE常用参数配置、HIVE自定义函数和TRANSFORM的使用技巧、HIVE UDF开发实例
1.4.3 HIVE高级应用
HIVE执行过程分析及优化策略、HIVE在实战中的最佳实践案例、HIVE优化分类详解、HIVE实战案例--数据ETL、HIVE实战案例--用户访问时长统计
HIVE实战案例--级联求和报表实例：
离线数据挖掘系统
学完此阶段可掌握的核心能力：
1、通过对数据仓库知识的加强初步掌握数据仓库的核心概念和设计流程;2、通过对HADOOP生态圈关键辅助工具的学习掌握hadoop分析系统的整合能力;3、通过电商系统点击流日志数据挖掘系统实战项目，掌握hadoop离线数据挖掘系统从数据采集、入库、分析及报表展现的整套流程
学完此阶段可解决的现实问题：
1、可根据企业具体场景设计海量数据分析系统的通用架构2、根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型;3、根据具体需求搭建起整套离线数据分析系统;4、简单数据仓库模型的设计和架构5、各环节具体功能模块的开发实现
学完此阶段可拥有的市场价值：
具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力
2.1 数据仓库增强
2.1.1 数据仓库及数据模型入门
什么是数据仓库、数据仓库的意义、数据仓库核心概念、数据仓库的体系结构
2.1.2 数据仓库设计
建立数据仓库的步骤、数据的抽取、数据的转换、数据的加载、什么是数据模型、数据模型的常见类型、如何设计数据模型、如何选择数据建模的架构
典型数据模型——星型建模实例
2.1.3 数据仓库建模样例
业务建模、领域建模、逻辑建模、物理建模
web点击流日志分析系统数据仓库设计实战：
通过对数据特点和业务需求的分析，关系梳理，设计出一个主题明确、层次合理的数据模型
2.2 离线辅助系统
2.2.1 数据采集系统
数据采集概念介绍
FLUME日志采集框架介绍、FLUME工作机制、FLUME核心组件、FLUME参数配置说明、FLUME采集nginx日志实战案例
2.2.2 任务调度系统
任务调度系统概念介绍、常用任务调度工具比较、OOZIE介绍、OOZIE核心概念、OOZIE的配置说明、OOIZE实现mapreduce/hive等任务调度实战案例
2.2.3 数据导出
数据导出概念介绍、SQOOP基础知识、SQOOP原理及配置说明、SQOOP数据导入实战、SQOOP数据导出实战、SQOOP批量作业操作
2.3 web点击流日志分析系统实战项目
2.3.1 项目介绍
1. 在PC时代，营销的核心是购买，在移动互联网时代，其核心是如何实现用户个性化互动，对用户传播更为精准化的内容，而实现这一核心的基础就是对数据的管理和分析——数据驱动型商业模型。
2. 各类互联网服务产品(如网站、APP)都可以通过前端技术获取用户的详细行为数据(如访问的页面，点击的区域、登陆的频次、注册行为、购买的行为等)，将这些点击流日志数据与后台商业数据综合起来，就可以挖掘对公司运营决策意义非凡的商业价值。
3. 本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统，项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中，包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程。
2.3.2 需求分析
什么是点击流日志、点击流日志的商业价值、点击流日志分析需求
业务模型指标体系设计——流量分析、来源分析、受访分析、访客分析、转化率分析
2.3.3 系统设计及开发
1. 系统架构设计
2. 数据采集设计及开发——数据格式、数据内容分析、数据生成规律、采集系统技术选型解析、FLUME采集系统实现
3. 数据存储设计及开发——存储技术选型、存储业务流程解析、存储目录规划及文件命名规则、小文件合并实现
4. 数据统计设计及开发——数据预处理、数据加载、原始数据表的创建、数据入库、数据ETL
5. 报表统计设计——数据模型设计、事实表设计、维度表梳理
6. 业务指标设计及开发——PV统计(时间维度、终端维度、地域维度)、来访次数统计(时间维度、地域维度、终端维度)、独立访客统计(时间维度、终端维度、地域维度)、受访页面统计(时间维度、栏目维度)、页面热点图、转化率分析、来源关键词分析、来源搜索引分析、来源广告推广分析
2.3.4 任务调度系统设计实现
任务调度单元实现、各环节任务运行频次及依赖关系梳理、工作流设计及实现、工作流定义配置上传部署、工作流启动即状态监控
2.3.5 数据可视化——结果报表展现
1. hive分析结果使用sqoop导出到msyql数据库
2. 报表展现系统技术选型：
后台使用spingmvc + spring + mybatis
前端页面使用全静态异步刷新技术jQuery + Echarts
3. web展现程序架构搭建，使用maven构建项目工程
4. web展现程序页面设计开发：原型页面设计、js代码开发
5. 最终实现以下数据可视化效果：
(1)流量概况可视化效果：
(2)来源地域分析可视化效果：
(3)来源类型分析可视化效果：
3.Storm实时计算部分阶段
实时课程分为两个部分：流式计算核心技术和流式计算计算案例实战。
1.流式计算核心技术
流式计算核心技术主要分为两个核心技术点：Storm和Kafka，学完此阶段能够掌握Storm开发及底层原理、Kafka的开发及底层原理、Kafka与Storm集成使用。具备开发基于storm实时计算程序的技术能力。
学完此阶段可掌握的核心能力：
(1)、理解实时计算及应用场景
(2)、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理
(3)、具备Kafka与Storm集成使用的能力
学完此阶段可解决的现实问题：
具备开发基于storm的实时计算程序的能力
学完此阶段可拥有的市场价值：
具备实时计算开发的技术能力、但理解企业业务的能力不足
1.1、流式计算一般结构
2011年在海量数据处理领域，Hadoop是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点，storm横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋!
上图是流式分析的一般架构图，抽象出四个步骤就是数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出。一般情况下，我们采用Flume+kafka+Storm+Redis的结构来进行流式数据分析。实时部分的课程主要是针对Kafka、Storm进行学习
1.2、流式计算可以用来干什么
一淘-实时分析系统：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎。最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。
携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。
一个游戏新版本上线，有一个实时分析系统，收集游戏中的数据，运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏监控报告和分析结果，然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期，加强游戏的生命力。
实时计算在腾讯的运用：精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时监控(实时监控平台、游戏内接口调用)
为了更加精准投放广告，阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点(理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得，其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性，阿里妈妈使用Storm维护用户兴趣数据，并在此基础上进行受众定向的广告投放。
1.3、Storm核心技术点
基础技术点
linux环境准备、zookeeper集群搭建、Storm集群搭建、Storm配置文件配置项讲解、集群搭建常见问题解决。
Storm练习案例
根据蚂蚁金服提供的最新数据，今年双十一的交易峰值为8.59万笔/秒，是去年3.85万笔/秒的2.23倍。这一数据也超过了6万笔/秒的预估。如何实时的计算订单金额，让公司领导层看到呢?
(图为双十一支付宝成交金额)
Storm基础及原理
Storm常用组件和编程API：Topology、 Spout、Bolt、Storm分组策略(stream groupings)、Storm项目maven环境搭建、使用Strom开发一个WordCount例子、Storm程序本地模式debug、Storm消息可靠性及容错原理、Storm任务提交流程、Strom消息容错机制。
(图为storm组件)
1.4、Kafka核心技术点
Storm结合消息队列Kafka：消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API、Kafka负载均衡、Kafka消息存储原理等。
(图为Kafka消息队列原理)
2.流式计算案例实战
实战案例部分主要有三个企业实战案列，分别是基于点击流的日志分析系统、基于系统日志的监控告警系统、基于订单系统的交易风控系统，三个案列是企业中的典型项目。学完此阶段能够独立根据企业的业务性质开发相关的storm程序。
学完此阶段可掌握的核心能力：
1、掌握企业核心业务需求
2、掌握实时系统常见的开发流程及运营经验
学完此阶段可解决的现实问题：
可以独立开发storm程序来满足业务需求
学完此阶段可拥有的市场价值：
熟练学习和掌握后，可满足企业开发的初级需求，根据市场反馈数据看，薪资普遍在 元/月。
2.1、案例：流量日志分析
流量日志分析之漏斗模型：大型电商网站，上亿规模的用户，千万级别的活跃用户，如何评估一个商品专题页面的效果好不好呢?比如：浏览次数、加入购物车次数、下单次数、支付次数、完成。
(图为日志分析漏斗模型-数据部必备)
流量日志分析之基础数据分析：电商网上商品数量在千万级别，店铺数量在百万级别，如何实时的计算一个每个商品页的访问数、用户数、来源信息等基础信息呢?如何实时的计算每个店铺的访问数、用户数、来源信息等基础数据呢?
(图为页面浏览分析-数据部必备)
2.2、案例：统一监控告警系统
随着公司业务发展，支撑公司业务的各种系统越来越多，为了保证公司的业务正常发展，急需要对这些线上系统的运行进行监控，做到问题的及时发现和处理，最大程度减少对业务的影响。不同业务的会有几十上百台服务器去支撑，大型企业可能是成千上万台服务器，那么每台服务器的硬件状态、业务应用状态如何实时的监控，做到及时发现，快速解决问题呢?
(图为企业产生日志的系统清单)
统一监控系统触发的短信告警
统一监控系统触发的邮件告警
2.3、案例：交易风控系统
电子商务是以互联网络为平台的贸易新模式，它的一个最大特点是强调参加交易的各方和所合作的伙伴都要通过Internet密切结合起来，共同从事在网络环境下的商业电子化应用。用户信息容易受到计算机病毒、黑客的攻击，商业信息和数据易于搭截侦听、口令试探和窃取，为了防止用户信息异常给商家和用户带来不必要的损失，企业期望针对用户的订单进行分析，对触发规则的订单进行风险预警，在必要情况下进行拦截及锁定订单。
(图为订单异常拦截)
4.Spark内存计算阶段
学完此阶段可掌握的核心能力：
1.掌握Scala函数式编程特性，熟练使用Scala开发程序，可以看懂其他用Scala编写源码。
2.搭建Spark集群、使用Scala编写Spark计算程序，熟练掌握Spark原理，可以阅读Spark源码。
3.理解DataFrame和RDD之间的关系，熟练使用DataFrame的API，熟练使用Spark SQL处理结构化数据，通过Spark SQL对接各种数据源，并将处理后结果写回到存储介质中。
4.理解Spark Streaming的核心DStream，掌握DStream的编程API并编写实时计算程序。
学完此阶段可解决的现实问题：
熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，通过计算分析大量数据，挖掘出其中有价值的数据，为企业提供决策依据。
学完此阶段可拥有的市场价值：
学习完spark并掌握其内容，将具备中级大数据工程师能力，薪水可以达到 20K~25K。
1.Scala函数式编程
介绍：Scala是一门集面向对象和函数式编程与一身的编程语言，其强大的表达能力、优雅的API、高效的性能等优点受到越来越多程序员的青睐。Spark底层就是用Scala语言编写，如果想彻底掌握Spark，就必须学好Scala。
案例：Scala编程实战，基于Akka框架，编写一个简单的分布式RPC通信框架
2.使用Spark处理离线数据
介绍：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，具有高容错性和高可伸缩性，可以在大量廉价硬件之上部署大规模集群，在同等条件下要比Hadoop快10到100倍。
3.使用Spark SQL处理结构化数据
介绍：Spark SQL的前身是Shark，专门用来处理结构化的数据，类似Hive，是将SQL转换成一系列RDD任务提交到Spark集群中运行，由于是在内存中完成计算，要比hive的性能高很多，并且简化了开发Spark程序的难度同时提高了开发效率。
4.使用Spark Streaming完成实时计算
介绍：Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数据库等。另外Spark Streaming也能和MLlib(机器学习)以及Graphx完美融合
5.Spark综合项目：
介绍：该项目使用了Spark SQL和Spark Streaming对游戏整个生命周期产生的数据进行了分析，从玩家第一次登录游戏到每天产生的游戏日志，通过大量的数据来分析该游戏的运营情况和玩家的各种行为：如活跃用户、用户留存、充值比例、游戏收人、外挂分析等。
通过玩家登录游戏产生的数据分析一天之内各个时间段进入游戏的情况
通过玩家登陆游戏产生的数据分析玩家在全国地区的分步情况，调整广告投放策略
用户留存指标可以分析游戏对玩家的吸引力，分析用户流失原因
用户等级信息可以分析玩家等等级分布情况、调整装备爆率和游戏难度
通过上面游戏各个数据指标的分析，可以让游戏运维者了解游戏的运维情况，为运维者提供各种个性化的调
整策略，从而保证游戏健康、稳定的运营。
大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师 02.数据分析师 03.大数据科学家 04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
由于本人曾是大数据工程师的角色，我就这个方向做一些介绍
本回答目录: 一、大数据工程师的技能要求 二、大数据学习路径 三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）
一、大数据工程师的技能要求 &&大数据QQ群：
附上二份比较权威的大数据工程师技能图（图侵删）
必须技能10条: 01.Java高级(虚拟机、并发) 02.Linux 基本操作 03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ） 04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ） 05.Hive(Hql基本操作和原理理解） 06.Kafka 07.Storm 08.Scala需要 09.Python 10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
高阶技能6条: 11.机器学习算法以及mahout库加MLlib 12.R语言 13.Lambda 架构 14.Kappa架构 15.Kylin 16.Aluxio
二、学习路径
由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。
第一阶段: 01.Linux学习 02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）
第二阶段: 03.Hadoop （董西成的书） 04.HBase（《HBase权威指南》） 05.Hive（《Hive开发指南》） 06.Scala（《快学Scala》） 07.Spark （《Spark 快速大数据分析》） 08.Python&
第三阶段: 对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，
我把最重要的事情(要学什么告诉你了)， 剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了
当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。
最后但却很重要一点:要多关注技术动向，持续学习。大数据QQ群：
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