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原创 大数据培训免费入门视频推荐

发布时间:2019-08-30 14:40:43 浏览 1150 来源:博学谷资讯 作者:照照

    博学谷作为一个高端IT在线教育平台,为学员提供零基础入门,技能提升及职业生涯规划为一体的IT在线学习服务。想要学习大数据的小伙伴,也可以在这里找到一些优质的免费学习视频资源。下面小编就来为大家介绍部分大数据免费课程。

     

    大数据培训免费

     

    一、企业级数仓实战

     

    该课程主要讲述企业级数仓实战,包含数据湖、数据中台、企业级书藏建设思路与实战等内容。干货满满,并附有课程源码与笔记。适合有一定编程基础或是Java工程师想转行大数据工程师的IT人员学习。主讲内容:

     

    1、深入理解数仓概念及其演进

     

    2、什么是数据湖、数据中台

     

    3、传统数仓和数仓平台的区别

     

    4、企业级数仓建设思路与实战

     

    5、数据治理的深度思考与探索

     

    二、MapReduce从入门到实战

     

    MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念Map(映射)和Reduce(归约)是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。该课程适合有一定Java基础的人学习,主讲内容如下:

     

    1、MapReduce运算框架主体工作流程

     

    2、MapReduce程序提交到集群模式运行

     

    3、MapReduce的本地模式运行,用于开发与测试

     

    4、MapReduce的分区原理及自定义实现

     

    5、自定义排序及序列化

     

    6、MapReduce的计数器

     

    三、云计算大数据之zookeeper教程

     

    zookeeper作为大数据一个重要组件,学完此课程可以让学生在以后的大数据学习中奠定扎实的基础。该课程适合有一定大数据基础的学员,课程大纲如下:

     

    第一章ZooKeeper简介

     

    01.概述和特性

     

    02.集群角色

     

    03.集群搭建上--描述&JDK安装

     

    04.集群搭建下--配置文件修改&启动

     

    05.数据模型

     

    06.节点类型

     

    07.节点属性

     

    第二章 ZooKeeper shell

     

    01.连接集群&创建节点

     

    02.节点查看&更新&删除

     

    03.quota限制&其他命令

     

    第三章 ZooKeeper Watcher和JAVA API

     

    01.Watcher-介绍&通知状态事件类型

     

    02.Watcher--shell操作Watcher

     

    03.JAVA API--介绍&创建节点

     

    04.JAVA API--watcher操作

     

    第四章 ZooKeeper 选举机制和典型应用

     

    01.Watcher-介绍&通知状态事件类型

     

    02.Watcher--shell操作Watcher

     

    03.JAVA API--介绍&创建节点

     

    04.JAVA API--watcher操作

     

    第五章 网络编程

     

    01.概述&网络通信要素模拟思路

     

    02.网络通信三要素

     

    03.了解网络模型

     

    04.socket--概述

     

    05.socket--基于UDP客户端编程

     

    06.socket--基于UDP服务端编程

     

    07.socket--基于TCP协议编程

     

    08.IO通信模型--BIO&NIO

     

    09.IO通信模型--阻塞等概念

     

    10.了解RPC

     

    四、大数据hadoop入门教程

     

    该课程是大数据学科的入门教程,将会为您讲述hadoop的具体内容,对大数据感兴趣的你一定不要错过哦!Hadoop实现了一个分布式文件系统,简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求,可以以流的形式访问文件系统中的数据。Hadoop中的分布式计算框架,使的分布式编程更简单,能够很好的处理存储在hdfs上的海量数据。该课程适合.想要转行大数据开发的在职程序员或是想了解大数据处理的所有人员。课程大纲如下:

     

    第一章 Apache Hadoop简介

     

    01.Hadoop介绍

     

    02.Hadoop发展简史

     

    03.Hadoop特性优点&国内外应用

     

    第二章 Apache Hadoop—集群搭建

     

    01.集群搭建--发行版本&集群简介

     

    02.集群搭建--服务器环境准备

     

    03.集群搭建--JDK环境安装

     

    04.集群搭建--安装包目录结构

     

    05.集群搭建--配置文件修改上

     

    06.集群搭建--配置文件修改下

     

    07.集群搭建--配置文件注意事项

     

    08.集群搭建--namenode格式化

     

    09.集群搭建--启动方式

     

    10.集群搭建--集群ui&初体验

     

    第三章 Apache Hadoop—HDFS

     

    01.HDFS--介绍&模拟实现思路

     

    02.HDFS--设计目标

     

    03.HDFS--重要特性

     

    04.HDFS--shell客户端

     

    05.HDFS--shell常用命令介绍

     

    06.HDFS基本原理--NameNode概述

     

    07.HDFS基本原理--DataNode概述

     

    08.HDFS工作机制--概述

     

    09.HDFS工作机制--写数据流程--上

     

    10.HDFS工作机制--写数据流程--下

     

    11.HDFS工作机制--读数据流程

     

    12.HDFS应用开发--JAVA api环境&对象

     

    13.HDFS应用开发--创建目录&客户端身份设置

     

    14.HDFS应用开发--下载文件&本地hadoop环境配置

     

    15.HDFS应用开发--其他api&Stream操作

     

    16.案例:shell定时采集数据至hdfs--需求分析

     

    17.案例:shell定时采集数据至hdfs--实现

     

    第四章 Hadoop MapReduce

     

    01.理解MapReduce思想

     

    02.MapReduce计算模拟实现思路

     

    03.MapReduce设计构思

     

    04.MapReduce框架结构&编程规范

     

    05.WordCount案例--Mapper编写:mr数据类型

     

    06.WordCount案例--Mapper编写:map方法

     

    07.WordCount案例--Reducer编写:类型确定&如何调用

     

    08.WordCount案例--Reducer编写:reduce方法编程

     

    09.WordCount案例--运行主类Job编程

     

    10.程序运行模型--集群运行模式

     

    11.程序运行模型--本地运行模式

     

    12.MapReduce的输入和输出

     

    第五章 MapReduce数据分区&分区规则及编程案例

     

    01.理解MapReduce思想

     

    02.MapReduce计算模拟实现思路

     

    03.MapReduce设计构思

     

    04.MapReduce框架结构&编程规范

     

    05.WordCount案例--Mapper编写:mr数据类型

     

    06.WordCount案例--Mapper编写:map方法

     

    07.WordCount案例--Reducer编写:类型确定&如何调用

     

    08.WordCount案例--Reducer编写:reduce方法编程

     

    09.WordCount案例--运行主类Job编程

     

    10.程序运行模型--集群运行模式

     

    11.程序运行模型--本地运行模式

     

    12.MapReduce的输入和输出

     

    第六章 Apache Flume概述及案例讲解

     

    01.概述&运行机制

     

    02.安装部署&netcat-logger

     

    03.案例--采集目录至HDFS

     

    04.案例--spooldir使用注意事项

     

    05.案例--采集文件至HDFS

     

    06.高级功能--load balance

     

    07.高级功能--failover

     

    08.实战案例--采集日志汇总&拦截器使用

     

    09.扩展了解--自定义拦截器思路

     

    以上就是博学谷的大数据培训部分免费视频推荐。大家如果想要了解更多大数据课程内容,就赶紧来上博学谷官网报名大数课程,亲身来体验这些大数据课程吧!

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