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	班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
	每期人數限3到5人。
	上課時間和地點
	上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/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】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協同大廈最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日
	實驗設備
	☆資深工程師授課 ☆注重質量 ☆邊講邊練 ☆合格學員免費推薦工作 ★實驗設備請點擊這兒查看★
	質量保障
	1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽； 2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。 3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。
	課程大綱

	? 一、大數據集群搭建課程介紹課程環境搭建：CentOS 6.4集群搭建課程環境搭建：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6集群搭建課程環境搭建：hive-0.13.1-cdh5.3.6安裝課程環境搭建：zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6集群搭建課程環境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建課程環境搭建：flume-ng-1.5.0-cdh5.3.6安裝課程環境搭建：離線日志采集流程介紹課程環境搭建：實時數據采集流程介紹課程環境搭建：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：基礎數據結構以及大數據平臺架構介紹用戶訪問session分析：需求分析用戶訪問session分析：技術方案設計用戶訪問session分析：數據表設計用戶訪問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：數據庫連接池原理用戶訪問session分析：單例設計模式用戶訪問session分析：內部類以及匿名內部類用戶訪問session分析：開發JDBC輔助組件（上）用戶訪問session分析：開發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開發用戶訪問session分析：工廠模式講解以及DAOFactory開發 -用戶訪問session分析：JSON數據格式講解以及fastjson介紹用戶訪問session分析：Spark上下文構建以及模擬數據生成用戶訪問session分析：按session粒度進行數據聚合 -用戶訪問session分析：按篩選參數對session粒度聚合數據進行過濾 -用戶訪問session分析：session聚合統計之自定義Accumulator 用戶訪問session分析：session聚合統計之重構實現思路與重構session聚合用戶訪問session分析：session聚合統計之重構過濾進行統計用戶訪問session分析：session聚合統計之計算統計結果并寫入MySQL 用戶訪問session分析：session聚合統計之本地測試用戶訪問session分析：session聚合統計之使用Scala實現自定義Accumulator 用戶訪問session分析：session隨機抽取之實現思路分析用戶訪問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用戶訪問session分析：session隨機抽取之根據隨機索引進行抽取 -用戶訪問session分析：session隨機抽取之獲取抽取session的明細數據 -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實現二次排序 -用戶訪問session分析：top10活躍session之開發準備以及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 ? 三、企業級性能調優、troubleshooting經驗與數據傾斜解決方案：用戶訪問session分析：性能調優之在實際項目中分配更多資源 -用戶訪問session分析：性能調優之在實際項目中調節并行度用戶訪問session分析：性能調優之在實際項目中重構RDD架構以及RDD持久化用戶訪問session分析：性能調優之在實際項目中廣播大變量用戶訪問session分析：性能調優之在實際項目中使用Kryo序列化用戶訪問session分析：性能調優之在實際項目中使用fastutil優化數據格式 -用戶訪問session分析：性能調優之在實際項目中調節數據本地化等待時長用戶訪問session分析：JVM調優之原理概述以及降低cache操作的內存占比用戶訪問session分析：JVM調優之調節executor堆外內存與連接等待時長 -用戶訪問session分析：Shuffle調優之原理概述用戶訪問session分析：Shuffle調優之合并map端輸出文件用戶訪問session分析：Shuffle調優之調節map端內存緩沖與reduce端內存占比用戶訪問session分析：Shuffle調優之HashShuffleManager與SortShuffleManager 用戶訪問session分析：算子調優之MapPartitions提升Map類操作性能用戶訪問session分析：算子調優之filter過后使用coalesce減少分區數量用戶訪問session分析：算子調優之使用foreachPartition優化寫數據庫性能用戶訪問session分析：算子調優之使用repartition解決Spark SQL低并行度的性能問題用戶訪問session分析：算子調優之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隊列資源不足導致的application直接失敗用戶訪問session分析：troubleshooting之解決各種序列化導致的報錯用戶訪問session分析：troubleshooting之解決算子函數返回NULL導致的問題用戶訪問session分析：troubleshooting之解決yarn-client模式導致的網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：數據傾斜解決方案之原理以及現象分析 -用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之聚合源數據以及過濾導致傾斜的key -用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之提高shuffle操作reduce并行度用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之使用隨機key實現雙重聚合用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之將reduce join轉換為map join 用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之sample采樣傾斜key單獨進行join 用戶訪問session分析：數據傾斜解決方案之使用隨機數以及擴容表進行join ? 四、頁面單跳轉化率統計：頁面單跳轉化率：模塊介紹頁面單跳轉化率：需求分析、技術方案設計、數據表設計 -頁面單跳轉化率：編寫基礎代碼頁面單跳轉化率：頁面切片生成以及頁面流匹配算法實現頁面單跳轉化率：計算頁面流起始頁面的pv -頁面單跳轉化率：計算頁面切片的轉化率頁面單跳轉化率：將頁面切片轉化率寫入MySQL 頁面單跳轉化率：本地測試頁面單跳轉化率：生產環境測試用戶訪問session分析：生產環境測試 ? 五、各區域熱門商品統計：各區域熱門商品統計：模塊介紹 -各區域熱門商品統計：需求分析、技術方案設計以及數據設計各區域熱門商品統計：查詢用戶指定日期范圍內的點擊行為數據各區域熱門商品統計：異構數據源之從MySQL中查詢城市數據各區域熱門商品統計：關聯城市信息以及RDD轉換為DataFrame后注冊臨時表各區域熱門商品統計：開發自定義UDAF聚合函數之group_concat_distinct() 各區域熱門商品統計：查詢各區域各商品的點擊次數并拼接城市列表 -各區域熱門商品統計：關聯商品信息并使用自定義get_json_object函數和內置if函數標記經營類型 -各區域熱門商品統計：使用開窗函數統計各區域的top3熱門商品 -各區域熱門商品統計：使用內置case when函數給各個區域打上級別標記 -各區域熱門商品統計：將結果數據寫入MySQL中各區域熱門商品統計：Spark SQL數據傾斜解決方案 -各區域熱門商品統計：生產環境測試 ? 六、廣告點擊流量實時統計：廣告點擊流量實時統計：需求分析、技術方案設計以及數據設計廣告點擊流量實時統計：為動態黑名單實時計算每天各用戶對各廣告的點擊次數廣告點擊流量實時統計：使用高性能方式將實時計算結果寫入MySQL中廣告點擊流量實時統計：過濾出每個batch中的黑名單用戶以生成動態黑名單廣告點擊流量實時統計：基于動態黑名單進行點擊行為過濾廣告點擊流量實時統計：計算每天各省各城市各廣告的點擊量廣告點擊流量實時統計：計算每天各省的top3熱門廣告廣告點擊流量實時統計：計算每天各廣告最近1小時滑動窗口內的點擊趨勢 -廣告點擊流量實時統計：實現實時計算程序的HA高可用性 -廣告點擊流量實時統計：對實時計算程序進行性能調優 -廣告點擊流量實時統計：生產環境測試

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