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                      大数据在这几年火得一塌糊涂了，甚至上升到了国家战略的高度，职场上30万-50万年薪的职位比比皆是。无数先知先觉的小伙伴已经华丽转身，实现了人生的小目标，你还在观望吗，还不赶紧上车，做一只随风飞舞的猪？还想着下趟车会有卧铺！！！
大数据真的很难吗？不见得，如果你想做个开发工程师的话，map reduce、spark 的编程范式对于有一定开发经验的程序员来说，上手是很快的。但根据讲师自己多年的经验来说，单纯做程序员很容易思维固化、眼界局限，重复的发明轮子。但是要想再往高一层的level晋升，比如架构师级别，那hdfs、yarn、hive、hbase、kafka、zookeeper、impala、presto、phoenix、kylin、CAP、ELK、Solr一大堆面目可憎的小怪兽就成了拦路虎。
大数据的难点在于它的生态系统太庞杂，家族血统太混乱，面对一个企业场景有n多的方案说“我行，我不是一般人”。就好比吃顿午餐，既可以端着碗吃，也可以就着锅吃，甚至倒到桌上手抓。每种吃法都能吃饱，但有的吃相很自然、很舒服，有的吃法很别扭，很猥琐。如何温文尔雅、如沐春风这就体现架构师的水平了。
本课程根据老师多年在国内一线互联网公司实际工作经验，整理提炼的一套侧重培养大数据架构师级别的实战课程，讲重点介绍大数据在一线企业中的使用方案，对于各个组件，除了详细介绍必须掌握的操作要领，更重点介绍不同业务场景下的设计和应用技巧。绝不同于市面上大多数的操作手册朗读者。
本课程设计包括如下几个层面：
1.大数据集成：主要介绍目前很火的ELK框架中的filebeat和logstash，相比较flume更轻量、更容易上手。
2.大数据传输：主要介绍kafka的原理和使用技巧
3.大数据落地：主要介绍hive和hbase这两款标准组合的原理和使用，并结合具体的业务场景揭秘高级设计和应用。
4.大数据使用：主要介绍企业中最有用的sql on hive、sql on hbase的解决方案，如何让hive速度提升十倍，如何让hbase像个rdbms，如何在hive中实现scd2等实际问题。
5.大数据搜索引擎：主要介绍目前很火的ELK框架中Elasticsearch，并详细演示从常规操作到高阶查询的全实战内容。
相信通过本课程的学习，勤奋的您已经深入到大数据的架构师层面，剩下来的就是在工作中不断的填坑不断的打怪升级，最终圆满。
课程大纲
第1节课程体系介绍 00:27:03分钟
第2节hadoop精讲之map reduce原理及代码演示 00:30:25分钟
第3节hadoop精讲之hdfs详解(1) 00:21:35分钟
第4节hadoop精讲之hdfs(2) 00:25:35分钟
第5节hadoop产品选型 00:15:58分钟
第6节实战.基于hadoop streaming的wordcount 00:23:47分钟
第7节实战.topn的实现原理和实战 00:17:31分钟
第8节实战.join的实现原理和实战 00:17:53分钟
第9节实战.对join实现的改进——优化reducer 00:12:45分钟
第10节hive概述 00:26:20分钟
第11节hive必须要会的操作演示 00:29:56分钟
第12节分区表和动态分区的使用 00:25:13分钟
第13节函数概述和udf演示 00:20:00分钟
第14节UDF实战：实现udf 00:15:56分钟
第15节UDAF实战：实现udaf 00:24:34分钟
第16节数据说明和重要操作演示 00:24:03分钟
第17节用户内容偏好实战 00:17:03分钟
第18节什么是SCD以及技术难点 00:20:25分钟
第19节如何在hive中实现sequence功能 00:13:49分钟
第20节数据仓库实战：在hive中实现 scd2的完整案例实战 00:21:18分钟
第21节数据仓库实战：在hive中实现事实表 00:24:33分钟
第22节presto是什么.presto的架构 00:27:52分钟
第23节presto运行机制和配置文件详解 00:19:58分钟
第24节presto on hive 实战.实现数据仓库的Scd2和fact 00:23:00分钟
第25节kafka架构深度剖析_1 00:15:20分钟
第26节kafka架构深度剖析_2 00:15:22分钟
第27节架构师装逼必备--CAP理论以及在架构设计中的应用 00:32:29分钟
第28节kafka数据复制高可用的原理 00:21:00