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曙海教育集團
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Spark企業級大數據項目實戰課程

 
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      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【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
最近開間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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       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。
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部份程大綱
 

第一部份: 生產項目的演進和改造思路
1. 三大生產項目(離線日志分析、企業預警實時監控、安全日志上報之Spark Streaming+Kafka保證數據零丟失)業務介紹
2. 離線分析和實時分析的場景介紹
3. 改造思路
4. Hadoop、Spark、Hbase、Kafka、ElasticSearch等項目軟件選型

第二部份: 手把手從零搭建開發環境
1. Hadoop、Spark、Hbase、Kafka、ElasticSearch軟件安裝
2. IDEA安裝
3. Maven工程構建
4. IDEA調試Spark項目
5. Spark源碼編譯
6. Spark作業提交方式

第三部份:安全日志上報之Spark Streaming+Kafka保證數據零丟失(一)
1. Spark Streaming 整合Kafka的幾種方式對比
2. 徹底搞懂Kafka 消息檢索原理
3. 使用Spark Streaming進行Kafka 的Offset管理(Checkpoints、Hbase、Zookeeper、Kafka)
4. Spark Streaming保存offset到zookeeper亂碼處理

第四部份:安全日志上報之Spark Streaming+Kafka保證數據零丟失(二)
1. 實時作業的at most once、at least once、exactly once語義
2. 方案選型和對比(四種方案)
3. Spark Streming + Kafka 如何獲取每條消息的offset、partition以及每批次的from offset、end offset、count。
4. Spark Streming + Kafka(消費) + Kafka(清洗后入)方案和代碼實操

第五部份: 安全日志上報之Spark Streaming+Kafka保證數據零丟失(三)
1. SQL on Hbase 實現的幾種方式
2. Spark Streming + Kafka(消費) + Hbase(清洗后入)實現exactly once語義方案
3. 代碼實操
4. SQL on Hbase 性能優化

第六部份: 安全日志上報之Spark Streaming+Kafka保證數據零丟失(四)
1. Spark 整合Elasticsearch要點和案例實操
2. Spark Streming + Kafka(消費) + Elasticsearch實現exactly once語義方案
3. Spark Streming + Kafka(消費) +Oracle實現exactly once語義方案
4. 代碼實操
5 Spark 整合Elasticsearch性能優化

第七部份: 離線日志分析項目(一)
1. 第一版問題分析
2. ETL流程分析
3. Flume+Nginx整合, 數據采集,日志分割
4. Flume如何實現負載均衡和高可用
5. 日志收集系統架構(可用性、可靠性、可擴展性)

第八部份: 離線日志分析項目(二)
1. 文件存儲格式對比
2. Spark 整合 Hive
3. 第二版項目方案的演進和代碼實操
4. 解決小文件問題
5. 數據質量監控

第九部份: 離線日志分析項目(三)
1. 理解Spark的Stage劃分,如何定位導致數據傾斜代碼,數據傾斜的場景和需要注意的地方
2. 廣播變量使用的坑
3. Spark整合Oracle的表需要注意的地方
4. Spark作業調度異常問題案例匯總

第十部份: 企業預警實時監控
1. 第一版: 使用Spark Streaming清洗數據(Hive動態分區等) + 代碼實操
2. 第一版存在的問題分析
3. 第二版項目方案的演進和代碼實操
4. 中文亂碼問題解決

第十一部份: 通用解決方案
1. Hbase 二級索引
2. Hbase + ElasticSearch整合, 實現海量數據查詢
3. 不通場景下, Spark 寫數據到Oracle的方案(集群和Oracle服務器網絡是否連通等. )
4. Driver內存調優

 

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