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大数据核心开发技术与实战应用
Hue是一开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera贡献给开源社区，是基于Python Web框架Django实现的。通过Hue，我们可以在浏览器端与Hadoop集群交互，进行数据分析、操作HDFS数据以及运行MapReduce Job等操作。
一、Hue架构与功能
- Hue架构：Hue提供了一个直观的Web界面，简化了Hadoop集群的操作和管理。
- Hue功能：支持数据文件管理、HDFS文件操作、MapReduce作业管理、Hive查询执行等功能。
二、Hue与HDFS、MapReduce的集成
- Hue与HDFS：通过Hue UI，可以直接管理和操作HDFS文件，支持文件上传、下载、删除等操作。
- Hue与MapReduce：Hue提供了简化的MapReduce作业提交界面，用户可以通过UI快速上报MapReduce任务并监控其运行状态。
三、Hue与其他技术的集成
- Hue与Hive：支持通过Hue UI执行Hive SQL查询，展示查询结果。
- Hue与DataBase：集成多种数据库（如MySQL、PostgreSQL等），支持数据库数据的查询、操作和管理。
- Hue与Oozie：提供对Oozie工作流程的管理和监控功能。
六、大数据核心开发技术 - 分布式数据库HBase从入门到精通
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，基于Google Bigtable技术，适合大规模结构化存储需求。HBase在Hadoop之上提供了类似Bigtable的能力，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
一、HBase初窥使用
- HBase是什么：HBase是一个面向列的分布式数据库，支持键值存储和行键列键模型。
- HBase发展历程：最初由Fay Chang等人在Google研究Bigtable存储系统，后由Apache社区开发并开源。
- HBase与RDBMS相比：HBase具有分布式、高可用性、可扩展性等优势，适合大规模数据存储和处理。
二、HBase Schema与表设计
- HBase Schema设计：支持动态表结构调整，适合灵活的数据模型需求。
- 表的设计：表由行键、列键和值组成，支持多列存储和查询。
三、HBase环境搭建与初步使用
- HBase环境搭建：需要安装Hadoop、HBase、Zookeeper等依赖组件。
- Shell初步使用：通过命令行工具对HBase进行 CRUD 操作，例如插入、查询、删除数据。
七、大数据核心开发技术 - Storm实时数据处理
Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被称为实时版Hadoop。Storm适用于对实时数据处理有高要求的场景，如网站统计、推荐系统、金融交易等。
一、Storm简介与课程介绍
- Storm简介：Storm提供了一套简单高效的原语，支持分布式实时数据流处理。
- 课程特色：本课程将深入讲解Storm原理、架构、实战案例，结合企业场景展示Storm的实际应用价值。
二、Storm原理与概念详解
- Storm架构：包括Storm集群、Worker节点、Zookeeper（用于分布式管理）、和消息队列（如Kafka）。
- Storm工作流程：消息被发布到消息队列，Storm Worker节点消费消息，执行处理逻辑，输出结果。
三、Storm集群搭建与测试
- Zookeeper集群搭建：配置Zookeeper来管理Storm Worker节点。
- Storm集群搭建：部署Storm Master节点和Worker节点，验证集群是否正常运行。
八、Spark技术实战之基础篇 - Scala语言从入门到精通
Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架，采用Scala语言实现。Scala具有简洁的语法、强大的功能性和可扩展性，成为大数据处理的理想语言。
一、Scala编程基础
- Scala语法：简洁高效，支持函数式编程、面向对象编程和多态性。
- Scala特性：静态类型、强大的标准库支持、隐式转换等特点使其在大数据处理中表现出色。
二、Spark技术与生态系统
- Spark概述：Spark是一款通用并行框架，支持 MapReduce 模式的扩展和优化。
- Spark与MapReduce比较：Spark相比Hadoop MapReduce，拥有更高的效率和更低的延迟，适合实时处理任务。
九、大数据核心开发技术 - 内存计算框架Spark
Spark是UC Berkeley AMP lab开源的内存分布式计算框架，基于Hadoop MapReduce设计。Spark通过将数据存储在内存中，能够显著提升处理效率。
一、Spark核心概念
- Spark RDD：Spark的核心数据容器，支持懒评估和错误容错机制。
- Spark模式：支持Standalone模式（资源隔离）和本地模式（直接运行于本地机器）。
二、Spark高级应用
- Spark Streaming：支持流式数据处理，适合实时数据分析和监控。
- Spark机器学习：通过Spark MLlib库，可在大规模数据上进行机器学习模型训练和预测。
十、大数据核心开发技术 - Spark深入剖析
Spark的核心优势在于其高效的内存管理和分布式计算能力。本节将深入剖析Spark的源码、性能优化和实际应用场景。
一、Spark源码剖析
- Spark架构：包括Driver、Executor、Task等组件，驱动任务的执行和资源管理。
- Spark性能机制：通过优化任务调度、资源分配和数据传输，提升处理效率。
二、Spark性能调优
- Spark执行模式：优化Spark的执行模式，减少任务延迟和资源浪费。
- Spark内核优化：深入理解Spark的核心算法，提升处理性能和效率。
十一、企业大数据平台高级应用
本节将介绍如何搭建企业级大数据平台，结合实际需求进行优化和部署。我们将以电子商务平台为例，展示大数据平台的搭建和应用场景。
一、企业大数据平台概述
- 平台组成：包括数据存储、处理、分析、展示等模块。
- 平台功能：支持数据集成、处理、分析和可视化，满足企业复杂的数据需求。
二、平台搭建与部署
- 环境准备：包括系统规划、网络配置、依赖安装等。
- 平台部署：通过Cloudera Manager管理CDH集群，实现大数据平台的快速搭建。
十二、项目实战：驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台
离线数据分析平台是帮助企业对网站数据进行深入分析的重要工具。本项目将结合Flume、Hadoop、HBase、Hive等技术，展示电商数据的全流程分析与处理。
一、平台架构设计
- 数据收集：通过Flume采集日志数据，进行数据清洗和预处理。
- 数据存储：使用HBase存储结构化数据，支持快速查询和处理。
- 数据分析：通过Hive SQL进行数据挖掘和统计分析。
二、平台功能实现
- 数据展示：使用Highcharts实现数据可视化，展示分析结果。
- 系统集成：整合SpringMVC和MyBatis等技术，完成数据接口开发。
十三、项目实战：基于1号店的电商实时数据分析系统
本项目将基于Storm和Kafka，实现电商实时数据的分析和展示。我们将从数据采集、处理到可视化展示，全面展示系统的功能和应用场景。
一、项目架构设计
- 数据实时采集：通过Kafka实现数据的实时采集和传输。
- 数据处理：使用Storm进行实时数据处理，支持高并发和高吞吐量。
- 数据展示：通过Highcharts实现实时数据的动态展示。
二、项目实现细节
- 系统部署：搭建CDH生态环境，完成平台的完整安装和配置。
- HBase应用：将HBase作为外部存储，与Storm和Kafka集成，实现数据的高效处理。
- 前台开发：完成JQuery和Highcharts的集成，实现动态数据的展示和交互。
十四、项目实战：基于美团网的大型离线电商数据分析平台
本项目将结合美团网的实际电商数据，构建一个大型离线数据分析平台。我们将通过Flume、Hadoop、HBase、Hive、Oozie等技术，展示数据的全流程分析与处理流程。
一、平台架构设计
- 数据收集：通过Flume采集日志数据，进行数据清洗和预处理。
- 数据存储：使用HBase存储结构化数据，支持快速查询和处理。
- 数据分析：通过Hive SQL进行数据挖掘和统计分析。
二、平台功能实现
- 数据展示：使用Highcharts实现数据可视化，展示分析结果。
- 系统集成：整合SpringMVC和MyBatis等技术，完成数据接口开发。
总结
通过本课程的学习和实践，我们掌握了大数据技术的核心知识和实战技能。无论是HBase的分布式数据库、Storm的实时处理，还是Spark的内存计算框架，都为我们提供了强大的工具和方法。未来，我们将继续深入学习和实践，不断提升自己的技术能力，为大数据应用做出更大贡献！
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