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  • 玩转热门框架 用企业级思维 开发通用够硬的大数据平台

    玩转热门框架 用企业级思维 开发通用够硬的大数据平台 最后编辑:2022-12-04
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    第1章 课程导学与学习指南
    1-1 导学【课程背景、项目速览】 (11:53)
    1-2 怎么更好的使用慕课平台
    1-3 你真的会问问题吗?
    第2章 认识企业中的大数据平台
    2-1 课程简介与学习建议 (07:32)
    2-2 什么是大数据平台 (05:34)
    2-3 【讨论题】怎样入门大数据?
    2-4 为什么要建设大数据平台【三个解决、两个提升】 (05:57)
    2-5 大数据平台常用技术栈有哪些【知识体系梳理、我们要用哪些】 (04:28)
    2-6 各大企业大数据平台对比【作业:画出我们的平台架构和这些对比一下】 (07:54)
    第3章 大数据平台 —— 数据仓库之离线&实时
    3-1 数据仓库VS数据库 (10:11)
    3-2 数据仓库分层建设 (08:52)
    3-3 Hive是什么【上期思考揭秘:分层的弊端,如何解决】 (06:40)
    3-4 Hive安装部署【课下任务:预习Hive和Mysql的区别,Hive都有哪些表?】 (09:52)
    3-5 【实操手册】Hive安装部署
    3-6 Hive基本使用(上)Hive数据类型/分区/基础语法 (10:37)
    3-7 Hive基本使用(中)内部表/外部表/分区表/分桶表 (11:44)
    3-8 Hive基本使用(下)内置函数/自定义函数/实现UDF (10:55)
    3-9 【作业解答】Hive自定义函数注册
    3-10 Hive存储结构 ORCFile (10:38)
    3-11 【梳理】Hive知识梳理总结
    3-12 Hive常见面试题 (13:45)
    3-13 离线数仓VS实时数仓 (05:23)
    3-14 图解Lambda架构数据流程 (06:46)
    3-15 Kappa 架构 VS Lambda (04:36)
    3-16 主流大公司的实时数仓架构 (05:43)
    第4章 大数据平台——数据仓库之权限管理
    4-1 权限管理(上)Hadoop/Hive自带权限控制 (05:55)
    4-2 权限管理(下)实操Hive的权限操作 (12:46)
    4-3 Kerberos认证简介【对称/非对称加密、数字证书、图解Kerberos流程】 (10:44)
    4-4 Apache Ranger简介【图解Ranger架构、Ranger管理HDFS、Hive、Yarn举例】 (08:54)
    4-5 【讨论题】数据安全问题
    4-6 Apache Rangr安装 (06:13)
    4-7 Ranger HDFS Plugin安装 (09:46)
    4-8 Ranger Hive Plugin安装 (05:31)
    4-9 【实操手册】Apache Ranger安装部署
    4-10 Ranger Api Java开发之User管理 (22:54)
    4-11 Ranger Api Java开发之Policy管理 (15:10)
    4-12 数据采集介绍【图解数据采集流程】 (04:14)
    4-13 常用数据采集工具【图解Sqoop、Flume、DataX】 (08:36)
    4-14 Datax数据采集实战 (18:11)
    4-15 【作业解答】Datax完成数据的导入导出
    4-16 数据治理简介【要解决的问题、元数据、数据血缘】 (06:58)
    4-17 Apache Atlas数据治理【图解Atlas架构】 (07:46)
    4-18 数据仓库常见面试题 (10:43)
    第5章 大数据平台 —— 调度系统
    5-1 我们需要一个调度系统【任务处理现状、调度系统通用功能】 (07:49)
    5-2 Azkaban介绍【常用开源调度框架对比】 (06:03)
    5-3 Azkaban架构与调度流程【图解核心交互流程】 (06:56)
    5-4 Azkaban安装部署 (11:34)
    5-5 提交Azkaban任务 (10:43)
    5-6 【实操手册】Azkaban安装部署及基础使用
    5-7 Azkaban用户代理 (10:50)
    5-8 Java程序操作Azkaban Api (上) (14:17)
    5-9 Java程序操作Azkaban Api(下) (10:30)
    5-10 调度系统相关面试指导 (07:21)
    第6章 大数据平台 —— 计算引擎
    6-1 Spark简介【Hadoop VS Spark、图解Spark生态】 (08:58)
    6-2 Spark架构及执行流程【根据图解了解Spark名词】 (11:24)
    6-3 RDD简介及特性【图解WordCount示例中RDD如何转换】 (08:08)
    6-4 RDD依赖关系【图解Stage划分】 (06:25)
    6-5 Spark三种部署模式实战 (12:54)
    6-6 【实操手册】Spark三种部署模式及基本操作
    6-7 Spark程序开发 (13:40)
    6-8 SparkSQL简介【RDD VS DataFrame】 (06:45)
    6-9 SparkSQL程序开发 (10:59)
    6-10 Spark 自定义UDF开发 (05:08)
    6-11 Spark程序开发原则与基础优化【常见调优策略、持久化级别】 (11:30)
    6-12 Spark 数据倾斜调优 (07:32)
    6-13 【实操手册】Zeppelin安装与使用
    6-14 Spark面试题答疑 (13:09)
    6-15 【面试题】你遇到过哪些记忆深刻的大数据面试题
    第7章 大数据平台建设 —— SQL查询引擎
    7-1 大数据查询引擎Presto简介【作业:了解其他的SQL on Hadoop方案】 (08:07)
    7-2 【讨论题】大数据就是做一个SQL Boy吗
    7-3 Presto架构与执行流程 (09:13)
    7-4 Presto安装部署 (08:10)
    7-5 通过Jdbc操作Presto (09:40)
    7-6 Presto UDF开发(上) (11:16)
    7-7 Presto UDF开发(下) (08:58)
    7-8 Presto EventListener开发 (15:22)
    7-9 【实操手册】Presto on Yarn
    7-10 Presto配置优化 (12:06)
    7-11 Presto章节小结 (06:58)
    第8章 大数据平台建设 —— 监控预警
    8-1 监控系统介绍 (03:45)
    8-2 【讨论题】经常需要值班的大数据开发人员如何提高幸福感?
    8-3 常用开源监控项目对比【Zabbix VS OpenFalcon VS Prometheus】 (09:12)
    8-4 OpenFalcon各个组件介绍 (05:48)
    8-5 OpenFalcon单机版部署 (14:17)
    8-6 【实战手册】OpenFalcon 安装
    8-7 OpenFalcon基本使用 (15:33)
    8-8 OpenFalcon邮件网关安装 (05:34)
    8-9 实现OpenFalcon对Hadoop服务状态报警 (07:47)
    8-10 自定义Plugin开发 (12:28)
    8-11 Push数据脚本开发 (04:19)
    8-12 【实操手册】Grafana安装并使用OpenFalcon数据源
    8-13 Grafana监控大盘配置 (07:30)
    8-14 监控系统 章节小结 (05:08)
    第9章 大数据平台建设 —— 管理整合、任务定制
    9-1 Naga数据平台介绍 (09:02)
    9-2 Naga大数据平台功能介绍 (07:13)
    9-3 Naga 开发工具及基本类介绍 (13:08)
    9-4 集群概览模块实体类开发 (15:17)
    9-5 集群概览模块核心功能开发 (12:09)
    9-6 集群概览接口开发及测试 (05:54)
    9-7 业务线Entity开发 (10:25)
    9-8 Hadoop及Hive Client开发 (11:06)
    9-9 业务线Controller开发 (09:05)
    9-10 任务管理模块介绍 (10:25)
    9-11 插件抽象及解析代码开发 (12:27)
    9-12 插件接口及测试 (07:11)
    9-13 任务流程实体类开发 (04:09)
    9-14 创建流程及提交流程开发 (09:43)
    9-15 【实操手册】生成azkaban job文件
    9-16 插件参数及变量介绍 (08:57)
    9-17 引用参数解析方法开发 (08:00)
    9-18 插件SDK模块开发 (08:58)
    9-19 Java插件开发示例 (05:54)
    9-20 Spark插件开发示例 (03:24)
    9-21 【实操手册】Naga Plugin Python SDK开发
    第10章 系统集成及可视化
    10-1 数据查询架构介绍 (04:22)
    10-2 QueryObject开发 (04:48)
    10-3 【实操手册】Java DataFrame设计
    10-4 DataFrame Wrapper开发 (07:03)
    10-5 数据查询缓存 (04:59)
    10-6 数据查询接口开发 (07:36)
    10-7 数据可视化模块介绍 (04:40)
    10-8 多种图表setting抽象 (10:06)
    10-9 图表数据查询类 (08:31)
    10-10 可视化接口开发及测试 (03:46)
    10-11 Naga平台用户模型介绍 (04:35)
    10-12 用户登录认证功能 (09:02)
    10-13 用户权限认证功能 (03:56)
    10-14 审计日志功能 (05:38)
    10-15 【梳理介绍】 Naga大数据平台前端框架介绍
    10-16 前端开发框架运行 (06:35)
    10-17 前端开发及前后端联调实现 (08:55)
    10-18 【实操手册】业务线管理前端开发
    10-19 【实操手册】数据查询功能界面开发
    10-20 【实操手册】可视化图表界面开发
    10-21 【梳理总结】前端开发过程中常见问题
    10-22 【彩蛋加餐】Naga 数据平台操作手册
    10-23 课程总结 (13:16)

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