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标签： 大数据

  • 云计算与大数据零基础特训班

    云计算与大数据零基础特训班

    云计算与大数据零基础特训班

    王继峰主讲

    云计算是指通过互联网连接的远程服务器提供的计算资源和服务，而大数据则是指处理和分析大量数据的技术和方法。

    1、大数据(BigData)又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    2、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

    3、移动互联网的大数据主要来自四个方面

    · 内容数据：Web2.0时代以后，每个人都成为了媒体，都在网络上生产内容，包括文字、图片、视频等等。
    · 电商数据：随着电子商务的发展，线上交易量已经占据整个零售业交易的大部分。每一笔交易都包含了买家、卖家以及商品背后的整条价值链条的信息。
    · 社交数据：随着移动社交成为最主要的社交方式，社交不仅仅只有人与人之间的交流作用，社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。
    · 物联网数据：各行各业都出现了物联网的需求和解决方案，每时每刻都在产生巨量的监测数据。那么如此之多的数据，包含着很多有价值的信息，这些信息并不是以直观的形式呈现出来的，需要有办法对这些数据进行处理，无论是计算、存储还是通信，都提出了很高的要求，云计算的相关技术就是对巨量数据的计算、存储和通信的解决方案。

    云计算
    云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。

    数据中心
    数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet的网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息，数据中心大部分电子元件都是由低压直流电源驱动运行的。数据中心面临的物理问题是服务器本身和用来连接这些服务器到其他应用环境的电缆。

    大数据、云计算、数据中心三者的区别与联系

    1、大数据和云计算的概念区别：大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。

    2、大数据与云计算的关系：大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

    3、数据中心是云计算的基础设施，我们通常讲到的服务器资源分配，带宽分配，业务支撑能力，流量防护和清洗能力，都是基于数据中心的大小和其带宽的容量。数据中心分布在不同的核心城市，辐射到周边城市，为网络通信提供基础支撑。云计算是在数据中心的基础上提供的从基础服务到增值服务的一种闲置资源利用。但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。

    可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心的“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心的壮大又为云计算发展提供了坚实的基础。大数据、云计算、数据中心三者起到相互依存，互相促进的作用。

    课程目录：

    课件
    9.Docker实战操作（下）
    8.Docker实战操作（中）
    7.Docker实战操作（上）
    6.虚拟化Docker讲解
    5.Linux基础与应用（下）
    4.Linux基础与应用（中）
    30.Storm讲解与实战
    3.Linux基础与应用（上）
    29.Scala推荐程序实例
    28.Scala讲解与实战
    27.Spark讲解
    26.Hive讲解
    25.Flume讲解
    24.HBase实战（下）
    23.HBase实战（上）
    22.HBase讲解
    21.Hadoop实战（下）
    20.Hadoop实战（上）
    2.大数据云计算介绍和基础（下）
    19.Hadoop正式讲解
    18.GIT使用指南
    17.Spring Cloud 微服务实战
    16.Spring Cloud 微服务（下）
    15.Spring Cloud 微服务（上）
    14.微服务
    13.K8s集群实战（下）
    12.K8s集群实战（上）
    11.容器编排（下）
    10.容器编排（上）
    1.大数据云计算介绍和基础（上）

  • 李希沅P7大数据架构师5期课程

    李希沅P7大数据架构师5期课程

    李希沅P7大数据架构师5期课程

    P7大数据架构师五期|价值26999元

    奈学教育P7大数据架构师网盘无密分享，本课程深度剖析了各个基础技术的源码，对这些基础技术知识动态的排列组合，形成大数据全局架构观，并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面，打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台，真正赋能前台业务。

    同时，在企业万亿级真实项目落地环节，采用高性能、高可用、高扩展的架构设计原则，技术上更是融合了企业级主流的离线架构和实时架构，带领大家构建PB级的大数据中台，真正落地“企业千亿级的数据仓库中台”，实现“企业级数据中心平台”，搞定“企业千亿级广告统一数据流智能分析平台”，掌握“企业级Hadoop平台全方位二次源码开发”，让学员面对企业各种海量复杂业务场景，给出优雅的大数据架构设计方案。

    奈学大数据架构师由互联网大厂P8+级讲师亲自授课,大数据存储体系，处理体系，资源管理体系。深入浅出，刨根问底式教学。

    适合人群:

    1-5年大数据工作经验,想要深挖大数据技术的工程师,3-5年开发经验,想寻找大数据解决方案的Java工程师,期望更好主导公司技术体系的技术负责人。

    李希沅简介：

    前58转转公司大数据资深架构师，Hadoop平台负责人，带头研发了公司任务调度平台，即席查询平台等核心平台，曾任东方国信大数据架构师，大数据技术经理，负责《联通全流量查询平台》《联通IP溯源平台》等多个PB级数据知名项目，曾架构管理联通10000+台机器大数据集群，并为中国平安，中国移动等多家企业内训，有丰富的授课经验。

    大数据岗位的晋升发展规划以及如何努力？

    初入职场的 3 年，主要的工作内容就是夯实基础，此时基本处于「完成上级交付的任务」这样的阶段。但在这过程中，要不断思考自己做的事情需求是怎么来的，用于解决什么问题，有没有更好的解决方案等。

    之后的 3 年，也就是职业生涯的 3-5 年，作为大数据开发工程师，需要达到一个小 leader 的层级，即带领一个小团队负责某一个模块或是功能的开发，此时在上个阶段积累的经验和关于解决方案的各种想法的作用便凸显出来。

    工作经验的 5-8 年，此时大数据工程师应该成长为大数据技术负责人，可以独立负责某一个产品的研发，成功推动产品从 0 到1 的阶段，此时更多需要关注的便是跨部门之间的合作与沟通，确保研发行程的按时交付。与此同时，更多地关注一些产品设计方面的内容，会对进一步的晋升有很大的帮助。

    最后一个阶段，工作 10 年以上，此时达到研发总监或是更高的职位会是一个比较理想的状态，而对于这个层次的要求，要对整个行业有比较深入的理解与判断，感知未来技术发展的方向并为公司的技术发展布局。

    这个课会不会很难学或者听不懂？

    李希沅：不会的，我们几个讲师会从最基础的内容讲起，其实大数据里面的开发难度并不大，讲师会手把手带着大家做开发，所以很难学或者听不懂这些问题大可不必担心，认真跟着听课是没有问题的。同时，我们也会多录制 Java 课程赠送给大家，让大家打好语言基础。

    奈学教育-P7大数据架构师5期课程目录：

    ├── 00-《大数据架构师》第五期开班典礼.mp4
    ├── 01. 《大数据架构师5期》—企业级Hadoop源码二次开发（1）.mp4
    ├── 02. 《大数据架构师5期》—企业级Hadoop源码二次开发（2）.mp4
    ├── 03. 《大数据架构师5期》—企业级Hadoop源码二次开发（3）.mp4
    ├── 04. 《大数据架构师5期》—企业级Hadoop源码二次开发（4）.mp4
    ├── 05. 《大数据架构师5期》—企业级Hadoop源码二次开发（5）.mp4
    ├── 06. 《大数据架构师5期》—图解Kafka源码（1）.mp4
    ├── 07. 《大数据架构师5期》—图解Kafka源码（2）.mp4
    ├── 08. 《大数据架构师5期》—图解Kafka源码（3）.mp4
    ├── 09. 《大数据架构师5期》—图解Kafka源码（4）.mp4
    ├── 10. 《大数据架构师期》— ZooKeeper架构设计深度解剖.mp4
    ├── 11. 《大数据架构师期》—ZooKeeper企业最佳实战.mp4
    ├── 12. 《大数据架构师期》— ZooKeeper源码剖析1-服务启动.mp4
    ├── 13. 《大数据架构师期》—ZooKeeper源码剖析2--读写操作.mp4
    ├── 14. 《大数据架构师5期》— Hive的企业最佳实践.mp4
    ├── 15. 《大数据架构师期》—Hive史诗级调优大全.mp4
    ├── 16. 《大数据架构师5期》—Hive的源码级原理剖析.mp4
    ├── 17. 《大数据架构师5期》 -深入浅出Flink(1).mp4
    ├── 18. 《大数据架构师期》—深入浅出Flink(2).mp4
    ├── 19. 《大数据架构师》-深入浅出Flink(3).mp4
    ├── 20. 《大数据架构师》-深入浅出Flink(4).mp4
    ├── 21. 《大数据架构师》-深入浅出Flink(5).mp4
    ├── 22. 《大数据架构师》—深入浅出Flink(6).mp4
    ├── 23. 《大数据架构师》 -Flink 源码深度剖析（一）.mp4
    ├── 24. 《大数据架构师》 -Flink 源码深度剖析（二）.mp4
    ├── 25. 《大数据架构师》 -Flink 源码详解（三）.mp4
    ├── 26. 《大数据架构师》Flink 源码深度剖析（四）.mp4
    ├── 27. 《大数据架构师》Flink 源码深度剖析（五）.mp4
    ├── 28. 《大数据架构师》-Flink 源码深度剖析（六）.mp4
    ├── 29. 《大数据架构师》 -海量定时调度引擎架构设计与实践（一）.mp4
    ├── 31.《大数据架构师》海量定时调度引擎架构设计与实践（三）.mp4
    ├── 32. 《大数据架构师》 -海量实时广告流平台架构设计与实践（一）.mp4
    ├── 33. 《大数据架构师》海量实时广告流平台架构设计与实践（二）.mp4
    ├── 34.《大数据架构师》YARN 架构设计完全剖析 （一）.mp4
    ├── 35.《大数据架构师》YARN 架构设计完全剖析 （二）.mp4
    ├── 36. 《大数据架构师》YARN 架构设计完全剖析 （三）.mp4
    ├── 37. 《大数据架构师》YARN 架构设计完全剖析 （四）.mp4
    ├── 38. 《大数据架构师》YARN 架构设计完全剖析 （五）.mp4
    ├── 39. 《大数据架构师》HBase 内核架构深度剖析（一）.mp4
    ├── 40. 《大数据架构师》HBase 内核架构深度剖析（二）.mp4
    ├── 41. 《大数据架构师》HBase 内核架构深度剖析（三）.mp4
    └── 资料/

  • 尚硅谷2020大数据课程

    尚硅谷2020大数据课程

    尚硅谷2020大数据最新课程完整版

    大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

    大数据学习路线：
    文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
    离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
    流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
    K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
    资源管理：YARN、Mesos
    日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
    消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
    查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
    分布式协调服务：Zookeeper
    集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
    数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
    数据同步：Sqoop
    任务调度：Oozie

    数据生产

    数据的生产方式多种多样，不管你是在服务器上埋点收集日志，还是直接采集数据到数据库，或者通过爬虫爬取数据，调用第三方接口等都可以生产大量的数据。生产数据很简单，但是要保证数据的有效性和可靠性就需要花费大量的精力去维护了。数据的生产是进行各种业务的源头，没有数据就没法进行分析和挖掘。

    1.日志埋点收集

    日志收集是在集群中每台服务器安装日志收集客户端，最后把日志汇总收集到服务端，注意客户端一定要限制CPU占用率、网络带宽，同时要定期清理日志或者做成滚动日志，日志采用异步的方式传输，一般会有延迟，如果日志堆积，可能面临日志丢失风险。

    2.数据采集

    由客户行为或者传感器收集数据，上传到服务器并且保存到数据库。

    3.爬虫

    爬虫会有针对性的抓取互联网上的公共数据。

    4.数据接入

    可以通过服务访问第三方的数据，接入数据或者提供数据接入的时候一定要评估好容量。避免过多的访问导致服务奔溃。

    数据管理

    数据管理包括2部分，一部分是对数据的信息进行管理，即对数据的基础信息做存储，方便查找对应的数据，类似图书馆的图书管理系统。另一部分就是根据数据的结构和对应的场景，保存数据到对应的数据库中。

    1.元信息管理

    MySQL

    2.数据库

    Hadoop
    Hbase [Vedio] - 尚硅谷HBase教程(hbase框架快速入门)
    MySQL [Vedio] - MySQL从入门到精通视频教程 (46集全)
    Redis [Vedio] - 尚硅谷Redis视频教程
    图数据库 [Vedio] - Neo4j图数据库实战

    数据处理

    数据的处理包括2部分，一部分是离线计算，这部分的数据对实时性的要求不是太高，处理完的数据可以T+1，T+2, T+7上线。另一部分是在线实时计算，对数据实时性要求高的场合，如风控、营销、推荐等场合。

    1.离线计算

    apache spark [Vedio] - 尚硅谷大数据Spark-2019版最新

    2.实时计算

    apache flink [Vedio] - 尚硅谷_2019最新 大数据工程师 Flink技术与实战
    apache storm

    数据可视化

    数据可视化分为数据生产的可视化，还有数据展示的可视化，数据的整个流向等。比较典型的例子是数据看板。

    1.开源库

    d3.js [Vedio] - 数据可视化教程@基于D3.js

    2.可视化工具

    数据分析

    数据分析主要是对上述生成好的数据制定一些测量，可以用统计学的方法，也可以采用机器学习的方法，也可以采用图表进行辅助。数据分析就是为了得出一些结论，或者方法来处理数据，或者指导公司的发展。

    1.数据分析工具

    python pandas
    excel

    2.分析结果

    规则
    模型

  • 数据分析&数据可视化核心大师训练营

    数据分析&数据可视化核心大师训练营

    数据分析&数据可视化核心大师训练营

    在「大数据」浪潮当中，「数据分析」是这个时代的不二「掘金技能」，社会对拥有「数据分析」和「数据可视化」技能的人才爱不释手。薪资和未来自然也是不用堪忧。

    一周进步打磨出了全网绝无仅有的数据清洗整理&建模分析&视觉化呈现三位一体课程，另外配有综合实战，深度培养你的数据&视觉化思维，让你的数据可视化能力上升一个新的高度，老板同事从此对你刮目相看。

    无论你做产品，运营，商务，人事，还是做研发，「数据分析＋数据可视化」其实都是基本功，他不是职位，而是必备技能。具备数据分析能力的人才，也是社会上抢手的“香悖悖”，数据分析就业前景非常广，能够覆盖咨询会计、快消金融、互联网等多个热门行业。

    越是优秀的管理者，越是优秀的公司，对数据的把握，就愈发清晰。

    因为数据分析可以直接反馈业务的真实情况，几乎所有知名互联网企业，都会有自己的「大数据中心」用来分析数据，提供给公司业务部门，辅助业务决策。

    几乎每一个公司的决策层，都会需要每个部门定时的汇报数据报表。领导层看到公司业务中的各种关键数据指标，以及总体情况之后将公司的最近发生的事情，一览无余。

    而这些数据报表，就是典型的「数据可视化」的产品，能够最大化的展现数据的价值，辅助管理者决策。

    现实是，无论你做产品，运营，商务，人事，还是做研发，「数据分析+数据可视化」其实都是基本功，他不是职位，而是必备技能。

    接近50%的岗位都需要具备「数据分析」能力，现在几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出「具备数据分析能力」这样的招聘条件。

    无论是销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

    具备数据分析能力的人才，也是社会上抢手的“香饽饽”，数据分析就业前景非常广，能够覆盖咨询会计、快消金融、互联网等多个热门行业。