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	班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
	每期人數(shù)限3到5人。
	上課時(shí)間和地點(diǎn)
	上課地點(diǎn)：【上海】：同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)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(hào)（中和大道）【沈陽(yáng)分部】：沈陽(yáng)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(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日
	實(shí)驗(yàn)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(fèi)推薦工作 ★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★
	質(zhì)量保障
	1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)； 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(fèi)提供課后技術(shù)支持。 3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
	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(shí)時(shí)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(wèn)session分析：? 用戶訪問(wèn)session分析：模塊介紹用戶訪問(wèn)session分析：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)介紹用戶訪問(wèn)session分析：需求分析用戶訪問(wèn)session分析：技術(shù)方案設(shè)計(jì) 用戶訪問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì) 用戶訪問(wèn)session分析：Eclipse工程搭建以及工具類說(shuō)明用戶訪問(wèn)session分析：開(kāi)發(fā)配置管理組件用戶訪問(wèn)session分析：JDBC原理介紹以及增刪改查示范 -用戶訪問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)庫(kù)連接池原理用戶訪問(wèn)session分析：?jiǎn)卫O(shè)計(jì)模式用戶訪問(wèn)session分析：內(nèi)部類以及匿名內(nèi)部類用戶訪問(wèn)session分析：開(kāi)發(fā)JDBC輔助組件（上）用戶訪問(wèn)session分析：開(kāi)發(fā)JDBC輔助組件（下）用戶訪問(wèn)session分析：JavaBean概念講解用戶訪問(wèn)session分析：DAO模式講解以及TaskDAO開(kāi)發(fā) 用戶訪問(wèn)session分析：工廠模式講解以及DAOFactory開(kāi)發(fā) -用戶訪問(wèn)session分析：JSON數(shù)據(jù)格式講解以及fastjson介紹用戶訪問(wèn)session分析：Spark上下文構(gòu)建以及模擬數(shù)據(jù)生成用戶訪問(wèn)session分析：按session粒度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合 -用戶訪問(wèn)session分析：按篩選參數(shù)對(duì)session粒度聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾 -用戶訪問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之自定義Accumulator 用戶訪問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之重構(gòu)實(shí)現(xiàn)思路與重構(gòu)session聚合用戶訪問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之重構(gòu)過(guò)濾進(jìn)行統(tǒng)計(jì) 用戶訪問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之計(jì)算統(tǒng)計(jì)結(jié)果并寫(xiě)入MySQL 用戶訪問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之本地測(cè)試用戶訪問(wèn)session分析：session聚合統(tǒng)計(jì)之使用Scala實(shí)現(xiàn)自定義Accumulator 用戶訪問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之實(shí)現(xiàn)思路分析用戶訪問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之計(jì)算每天每小時(shí)session數(shù)量用戶訪問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之按時(shí)間比例隨機(jī)抽取算法實(shí)現(xiàn) 用戶訪問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之根據(jù)隨機(jī)索引進(jìn)行抽取 -用戶訪問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之獲取抽取session的明細(xì)數(shù)據(jù) -用戶訪問(wèn)session分析：session隨機(jī)抽取之本地測(cè)試 -用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之需求回顧以及實(shí)現(xiàn)思路分析 -用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之獲取session訪問(wèn)過(guò)的所有品類 -用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之計(jì)算各品類點(diǎn)擊、下單和支付的次數(shù) 用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之join品類與點(diǎn)擊下單支付次數(shù) 用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之自定義二次排序key 用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之進(jìn)行二次排序用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之獲取top10品類并寫(xiě)入MySQL 用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之本地測(cè)試 -用戶訪問(wèn)session分析：top10熱門品類之使用Scala實(shí)現(xiàn)二次排序 -用戶訪問(wèn)session分析：top10活躍session之開(kāi)發(fā)準(zhǔn)備以及top10品類RDD生成用戶訪問(wèn)session分析：top10活躍session之計(jì)算top10品類被各sessoin點(diǎn)擊的次數(shù) 用戶訪問(wèn)session分析：top10活躍session之分組取TopN算法獲取top10活躍session 用戶訪問(wèn)session分析：top10活躍session之本地測(cè)試以及階段總結(jié) ? 三、企業(yè)級(jí)性能調(diào)優(yōu)、troubleshooting經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)傾斜解決方案：用戶訪問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中分配更多資源 -用戶訪問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中調(diào)節(jié)并行度用戶訪問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中重構(gòu)RDD架構(gòu)以及RDD持久化用戶訪問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中廣播大變量用戶訪問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中使用Kryo序列化用戶訪問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中使用fastutil優(yōu)化數(shù)據(jù)格式 -用戶訪問(wèn)session分析：性能調(diào)優(yōu)之在實(shí)際項(xiàng)目中調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)本地化等待時(shí)長(zhǎng) 用戶訪問(wèn)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(wèn)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(shí)長(zhǎng) -用戶訪問(wèn)session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之原理概述用戶訪問(wèn)session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之合并map端輸出文件用戶訪問(wèn)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(wèn)session分析：Shuffle調(diào)優(yōu)之HashShuffleManager與SortShuffleManager 用戶訪問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之MapPartitions提升Map類操作性能用戶訪問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之filter過(guò)后使用coalesce減少分區(qū)數(shù)量用戶訪問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之使用foreachPartition優(yōu)化寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)性能用戶訪問(wèn)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(wèn)題用戶訪問(wèn)session分析：算子調(diào)優(yōu)之reduceByKey本地聚合介紹用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之控制shuffle reduce端緩沖大小以避免OOM 用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之解決JVM GC導(dǎo)致的shuffle文件拉取失敗用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之解決YARN隊(duì)列資源不足導(dǎo)致的application直接失敗用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之解決各種序列化導(dǎo)致的報(bào)錯(cuò) 用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之解決算子函數(shù)返回NULL導(dǎo)致的問(wèn)題用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之解決yarn-client模式導(dǎo)致的網(wǎng)卡流量激增問(wèn)題用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之解決yarn-cluster模式的JVM棧內(nèi)存溢出問(wèn)題 -用戶訪問(wèn)session分析：troubleshooting之錯(cuò)誤的持久化方式以及checkpoint的使用用戶訪問(wèn)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(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之聚合源數(shù)據(jù)以及過(guò)濾導(dǎo)致傾斜的key -用戶訪問(wèn)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(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機(jī)key實(shí)現(xiàn)雙重聚合用戶訪問(wèn)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(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之sample采樣傾斜key單獨(dú)進(jìn)行join 用戶訪問(wèn)session分析：數(shù)據(jù)傾斜解決方案之使用隨機(jī)數(shù)以及擴(kuò)容表進(jìn)行join ? 四、頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率統(tǒng)計(jì)：頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：模塊介紹頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì) -頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：編寫(xiě)基礎(chǔ)代碼頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：頁(yè)面切片生成以及頁(yè)面流匹配算法實(shí)現(xiàn) 頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：計(jì)算頁(yè)面流起始頁(yè)面的pv -頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：計(jì)算頁(yè)面切片的轉(zhuǎn)化率頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：將頁(yè)面切片轉(zhuǎn)化率寫(xiě)入MySQL 頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：本地測(cè)試頁(yè)面單跳轉(zhuǎn)化率：生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試用戶訪問(wèn)session分析：生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試 ? 五、各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：模塊介紹 -各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)設(shè)計(jì) 各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：查詢用戶指定日期范圍內(nèi)的點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù) 各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：異構(gòu)數(shù)據(jù)源之從MySQL中查詢城市數(shù)據(jù) 各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：關(guān)聯(lián)城市信息以及RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame后注冊(cè)臨時(shí)表各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：開(kāi)發(fā)自定義UDAF聚合函數(shù)之group_concat_distinct() 各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：查詢各區(qū)域各商品的點(diǎn)擊次數(shù)并拼接城市列表 -各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：關(guān)聯(lián)商品信息并使用自定義get_json_object函數(shù)和內(nèi)置if函數(shù)標(biāo)記經(jīng)營(yíng)類型 -各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：使用開(kāi)窗函數(shù)統(tǒng)計(jì)各區(qū)域的top3熱門商品 -各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：使用內(nèi)置case when函數(shù)給各個(gè)區(qū)域打上級(jí)別標(biāo)記 -各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：將結(jié)果數(shù)據(jù)寫(xiě)入MySQL中各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：Spark SQL數(shù)據(jù)傾斜解決方案 -各區(qū)域熱門商品統(tǒng)計(jì)：生產(chǎn)環(huán)境測(cè)試 ? 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