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	班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
	每期人數(shù)限3到5人。
	上課時間和地點
	上課地點：【上?！浚和瑵髮W(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協(xié)同大廈最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日
	實驗設(shè)備
	☆資深工程師授課 ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練 ☆合格學(xué)員免費推薦工作 ★實驗設(shè)備請點擊這兒查看★
	質(zhì)量保障
	1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽； 2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。 3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。
	課程大綱

	? 一、大數(shù)據(jù)集群搭建課程介紹課程環(huán)境搭建：CentOS 6.4集群搭建課程環(huán)境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建課程環(huán)境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安裝課程環(huán)境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建課程環(huán)境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建課程環(huán)境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安裝課程環(huán)境搭建：離線日志采集流程介紹課程環(huán)境搭建：實時數(shù)據(jù)采集流程介紹課程環(huán)境搭建：Spark 1.5.1客戶端安裝以及基于YARN的提交模式 ? 二、用戶訪問session分析：? 用戶訪問session分析：模塊介紹用戶訪問session分析：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)介紹用戶訪問session分析：需求分析用戶訪問session分析：技術(shù)方案設(shè)計用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)表設(shè)計用戶訪問session分析：Eclipse工程搭建以及工具類說明用戶訪問session分析：開發(fā)配置管理組件用戶訪問session分析：JDBC原理介紹以及增刪改查示范 -用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)庫連接池原理用戶訪問session分析：單例設(shè)計模式用戶訪問session分析：內(nèi)部類以及匿名內(nèi)部類用戶訪問session分析：開發(fā)JDBC輔助組件（上）用戶訪問session分析：開發(fā)JDBC輔助組件（下）用戶訪問session分析：JavaBean概念講解用戶訪問session分析：DAO模式講解以及TaskDAO開發(fā) 用戶訪問session分析：工廠模式講解以及DAOFactory開發(fā) -用戶訪問session分析：JSON數(shù)據(jù)格式講解以及fastjson介紹用戶訪問session分析：Spark上下文構(gòu)建以及模擬數(shù)據(jù)生成用戶訪問session分析：按session粒度進行數(shù)據(jù)聚合 -用戶訪問session分析：按篩選參數(shù)對session粒度聚合數(shù)據(jù)進行過濾 -用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之自定義Accumulator 用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之重構(gòu)實現(xiàn)思路與重構(gòu)session聚合用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之重構(gòu)過濾進行統(tǒng)計用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之計算統(tǒng)計結(jié)果并寫入MySQL 用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之本地測試用戶訪問session分析：session聚合統(tǒng)計之使用Scala實現(xiàn)自定義Accumulator 用戶訪問session分析：session隨機抽取之實現(xiàn)思路分析用戶訪問session分析：session隨機抽取之計算每天每小時session數(shù)量用戶訪問session分析：session隨機抽取之按時間比例隨機抽取算法實現(xiàn) 用戶訪問session分析：session隨機抽取之根據(jù)隨機索引進行抽取 -用戶訪問session分析：session隨機抽取之獲取抽取session的明細數(shù)據(jù) -用戶訪問session分析：session隨機抽取之本地測試 -用戶訪問session分析：top10熱門品類之需求回顧以及實現(xiàn)思路分析 -用戶訪問session分析：top10熱門品類之獲取session訪問過的所有品類 -用戶訪問session分析：top10熱門品類之計算各品類點擊、下單和支付的次數(shù) 用戶訪問session分析：top10熱門品類之join品類與點擊下單支付次數(shù) 用戶訪問session分析：top10熱門品類之自定義二次排序key 用戶訪問session分析：top10熱門品類之進行二次排序用戶訪問session分析：top10熱門品類之獲取top10品類并寫入MySQL 用戶訪問session分析：top10熱門品類之本地測試 -用戶訪問session分析：top10熱門品類之使用Scala實現(xiàn)二次排序 -用戶訪問session分析：top10活躍session之開發(fā)準備以及top10品類RDD生成用戶訪問session分析：top10活躍session之計算top10品類被各sessoin點擊的次數(shù) 用戶訪問session分析：top10活躍session之分組取TopN算法獲取top10活躍session 用戶訪問session分析：top10活躍session之本地測試以及階段總結(jié) ? 三、企業(yè)級性能調(diào)優(yōu)、troubleshooting經(jīng)驗與數(shù)據(jù)傾斜解決方案：用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中分配更多資源 -用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中調(diào)節(jié)并行度用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中重構(gòu)RDD架構(gòu)以及RDD持久化用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中廣播大變量用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中使用Kryo序列化用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中使用fastutil優(yōu)化數(shù)據(jù)格式 -用戶訪問session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實際項目中調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)本地化等待時長用戶訪問session分析：JVM調(diào)優(yōu)之原理概述以及降低cache操作的內(nèi)存占比用戶訪問session分析：JVM調(diào)優(yōu)之調(diào)節(jié)executor堆外內(nèi)存與連接等待時長 -用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之原理概述用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之合并map端輸出文件用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之調(diào)節(jié)map端內(nèi)存緩沖與reduce端內(nèi)存占比用戶訪問session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之HashShuffleManager與SortShuffleManager 用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之MapPartitions提升Map類操作性能用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之filter過后使用coalesce減少分區(qū)數(shù)量用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之使用foreachPartition優(yōu)化寫數(shù)據(jù)庫性能用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之使用repartition解決Spark SQL低并行度的性能問題用戶訪問session分析：算子調(diào)優(yōu)之reduceByKey本地聚合介紹用戶訪問session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端緩沖大小以避免OOM 用戶訪問session分析：troubleshooting之解決JVM GC導(dǎo)致的shuffle文件拉取失敗用戶訪問session分析：troubleshooting之解決YARN隊列資源不足導(dǎo)致的application直接失敗用戶訪問session分析：troubleshooting之解決各種序列化導(dǎo)致的報錯用戶訪問session分析：troubleshooting之解決算子函數(shù)返回NULL導(dǎo)致的問題用戶訪問session分析：troubleshooting之解決yarn-client模式導(dǎo)致的網(wǎng)卡流量激增問題用戶訪問session分析：troubleshooting之解決yarn-cluster模式的JVM棧內(nèi)存溢出問題 -用戶訪問session分析：troubleshooting之錯誤的持久化方式以及checkpoint的使用用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之原理以及現(xiàn)象分析 -用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之聚合源數(shù)據(jù)以及過濾導(dǎo)致傾斜的key -用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之提高shuffle操作reduce并行度用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機key實現(xiàn)雙重聚合用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之將reduce join轉(zhuǎn)換為map join 用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之sample采樣傾斜key單獨進行join 用戶訪問session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機數(shù)以及擴容表進行join ? 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