近年來，大數(shù)據(jù)分析逐漸火熱，成為提升企業(yè)競爭力的重要手段。由于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有難以擴(kuò)展的弱點，以Hadoop為主流的新興分布式集群解決方案逐漸擊敗傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，成為大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的霸主。在煉數(shù)成金的基礎(chǔ)課程《Hadoop數(shù)據(jù)分析平臺》里，對Hadoop的兩大支柱技術(shù)HDFS和Map-Reduce以及Hadoop生態(tài)圈的各個子產(chǎn)品作了詳細(xì)的介紹和學(xué)習(xí)。
我們致力于向?qū)W員描畫若干真正的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析項目的全貌，我們會分別站在甲方——需求者，乙方團(tuán)隊——數(shù)據(jù)架構(gòu)師、算法設(shè)計師、IT系統(tǒng)架構(gòu)師、開發(fā)工程師等多個角色的角度來審視項目整個過程，向大家展示項目的業(yè)務(wù)背景，數(shù)據(jù)建模，算法設(shè)計，集群設(shè)計和部署，系統(tǒng)開發(fā)編碼等過程的全貌，使大家有親歷其境的感覺，猶如自己身處于項目團(tuán)隊之中，熟悉大數(shù)據(jù)分析項目的完成工序。無論你的個人目標(biāo)是何種角色，都能在課程中有所收獲。
本課程覆蓋互聯(lián)網(wǎng)，電子商務(wù)，電信運(yùn)營商，金融行業(yè)，地理位置應(yīng)用等多個領(lǐng)域，每一次課就是一個獨(dú)立的項目，這些實戰(zhàn)內(nèi)容將可以使大家在基礎(chǔ)課程之后，更加理解Hadoop在實際中是如何使用，同時吸取跨行業(yè)的項目知識經(jīng)驗，對將來的個人發(fā)展將大有裨益。
第1節(jié) Hadoop基礎(chǔ)回顧
第2節(jié) Hadoop應(yīng)用情況綜述
第3節(jié) 巨型網(wǎng)站日志系統(tǒng)分析，提取KPI數(shù)據(jù)(Map-Reduce)
第4節(jié) 電信運(yùn)營商LBS應(yīng)用，分析手機(jī)用戶移動軌跡(Map-Reduce)
第5節(jié) 電信運(yùn)營商用戶分析，通過通話指紋判斷重入網(wǎng)用戶(map-Reduce)
第6節(jié) 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)設(shè)計(Map-Reduce)
第7節(jié) 更復(fù)雜的推薦系統(tǒng)場景(Mahout)
第8節(jié) 社交網(wǎng)絡(luò)，判斷微博用戶關(guān)系親疏程度，發(fā)現(xiàn)社區(qū)(Pig)
第9節(jié) 在社交網(wǎng)絡(luò)中衡量節(jié)點的重要程度(Map-Reduce)
第10節(jié) 聚類算法應(yīng)用，分析優(yōu)質(zhì)客戶(Map-Reduce,Mahout)
第11節(jié) 金融數(shù)據(jù)分析，從歷史數(shù)據(jù)中提取逆回購信息(Hive)
第12節(jié) 通過數(shù)據(jù)分析制定股票策略(Map-Reduce,Hive)
第13節(jié) GPS應(yīng)用，簽到數(shù)據(jù)分析(Pig)
第14節(jié) Map-Reduce全排序?qū)崿F(xiàn)和優(yōu)化
第15節(jié) 中間件開發(fā)，讓多個Hadoop集群協(xié)作起來 |
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