1、掌握Linux虚拟机的安装和配置
2、使用ScecureCRT连接Linux虚拟机
3、掌握Linux中常见高级命令(vi、wc、sort、date、jps、kill等命令)的使用
4、掌握Linux中三剑客(grep、sed、awk)的常见用法
5、掌握Linux的高级配置(ip、hostname、防火墙)
6、掌握Shell脚本的开发
7、掌握Shell中变量、循环和判断的使用
8、掌握Shell中的扩展内容
9、掌握Linux中crontab定时器的使用
10、了解认识什么是大数据
11、大数据产生的背景
12、大数据的4V特征
13、大数据的行业应用

1、什么是Hadoop
2、Hadoop发行版介绍
3、Hadoop版本演变历史
4、Hadoop3.x的细节优化
5、Hadoop三大核心组件介绍
6、伪分布集群安装部署
7、分布式集群安装部署
8、Hadoop的客户端节点

1、生活场景引入："小明租房"案例一步一步引入Hadoop中的分布式存储架构
2、HDFS的Shell介绍
3、HDFS的常见Shell操作
4、HDFS案例实操
5、Java代码操作HDFS

1、NameNode介绍
2、NameNode深入
3、SecondaryNameNode介绍
4、DataNode介绍
5、HDFS的回收站
6、HDFS的安全模式详解
7、实战：定时上传数据至HDFS
8、HDFS的高可用和高扩展机制分析

1、MapReduce介绍
2、 MapReduce执行原理
3、实战：WordCount案例图解
4、实战：WordCount案例开发
5、MapReduce任务日志查看
6、停止Hadoop集群中的任务
7、MapReduce程序扩展

1、小文件问题之SequenceFile
2、小文件问题之MapFile
3、案例：小文件存储和计算
4、 数据倾斜问题分析
5、数据倾斜案例实战
6、YARN的基本情况介绍
7、YARN中的调度器分析
8、案例：YARN多资源队列配置和使用
9、Hadoop官方文档使用指北
10、Hadoop在CDH中的使用
11、Hadoop在HDP中的使用

1、快速了解Flume
2、Flume的三大核心组件
3、Flume安装部署
4、Flume的Hello World
5、案例：采集文件内容上传至HDFS
6、Flume高级组件之Source Interceptors
7、Flume高级组件之Channel Selectors
8、Flume高级组件之Sink Processors
9、各种自定义组件
10、Flume优化
11、Flume进程监控

1、快速了解Hive
2、数据库和数据仓库的区别
3、Hive安装部署
4、Hive使用方式之命令行方式
5、Hive使用方式之JDBC方式
6、Set命令的使用
7、Hive的日志配置
8、Hive中数据库的操作
9、Hive中表的操作
10、Hive中数据类型的应用
11、Hive表类型之内部表+外部表
12、Hive表类型之内部分区表
13、Hive表类型之外部分区表
14、Hive表类型之桶表+视图
15、Hive数据处理综合案例
16、Hive高级函数之分组排序取TopN
17、Hive高级函数之行转列
18、Hive高级函数之列转行
19、Hive的排序函数
20、Hive的分组和去重函数
21、一个SQL语句分析
22、Hive的Web工具-HUE

1、快速了解Scala
2、Scala环境安装配置
3、Scala中的变量和数据类型
4、Scala中的表达式和循环
5、Scala集合体系之Set+List+Map
6、Scala中的Array和Tuple
7、Scala中函数的使用
8、Scala面向对象之类的使用
9、Scala面向对象之对象和伴生对象
10、Scala面向对象之apply和main的使用
11、Scala面向对象之接口的使用
12、Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数的使用
13、Scala高级特性之模式匹配和隐式转换

1、快速了解Spark
2、Spark 集群安装部署(Standalone+ON YARN)
3、Spark工作原理分析
4、什么是RDD
5、Spark架构原理
6、Spark项目开发环境配置
7、WordCount代码开发(Java+Scala)
8、Spark任务的三种提交方式
9、Spark开启historyServer服务
10、创建RDD的三种方式
11、Transformation和Action介绍
12、Transformation操作开发实战
13、Action操作开发实战
14、RDD持久化原理
15、RDD持久化开发实战
16、共享变量之Broadcast Variable的使用
17、共享变量之Accumulator的使用
18、案例实战：TopN主播统计
19、面试题

1、宽依赖和窄依赖
2、Stage的理解
3、Spark任务的三种提交模式
4、Shuffle介绍
5、三种Shuffle机制分析
6、checkpoint概述
7、checkpoint和持久化的区别
8、checkpoint代码开发和执行分析
9、checkpoint源码分析之写操作和读操作
10、Spark程序性能优化分析
11、高性能序列化类库Kryo的使用
12、持久化或者checkpoint
13、JVM垃圾回收调忧
14、提高并行度
15、数据本地化
16、算子优化
17、SparkSql快速上手使用
18、实战：SparkSQL实现TopN主播统计

1、项目效果展示
2、项目的由来
3、什么是数据仓库
4、数据仓库基础知识
5、数据仓库分层
6、典型数仓系统架构分析
7、技术选型
8、整体架构设计
9、服务器资源规划
10、生成用户行为数据【客户端数据】
11、生成商品订单相关数据【服务端数据】
12、采集用户行为数据【客户端数据】
13、Sqoop安装部署
14、Sqoop之数据导入功能
15、Sqoop之数据导出功能
16、采集商品订单相关数据【服务端数据】
17、用户行为数据数仓开发之ods层开发
18、用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取
19、用户行为数据数仓开发之dwd层开发
20、用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取
21、用户行为数据数仓需求分析
22、用户行为数据数仓需求开发
23、用户行为数据数仓表和任务脚本总结

1、商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层
2、商品订单数据数仓需求分析与开发
3、什么是拉链表
4、如何制作拉链表
5、【实战】基于订单表的拉链表实现
6、拉链表的性能问题分析
7、商品订单数据数仓表和任务脚本总结
8、数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置
9、数据可视化之Zepplin的使用
10、任务调度之Crontab调度器的使用
11、任务调度之Azkaban的安装部署
12、任务调度之Azkaban提交独立任务
13、任务调度之Azkaban提交依赖任务
14、任务调度之在数仓中使用Azkaban
15、项目优化

1、什么是消息队列
2、什么是Kafka
3、Zookeeper安装部署之单机模式和集群模式
4、 Kafka安装部署之单机模式和集群模式
5、Kafka中的生产者和消费者
6、案例：QQ群聊天
7、Broker扩展内容
8、Producer扩展内容
9、Consumer扩展内容
10、Topic+Partition+Message扩展内容
11、Kafka中的存储策略
12、Kafka中的容错机制
13、Java代码实现生产者代码
14、Java代码实现消费者代码
15、消费者代码扩展
16、Consumer消费Offset查询
17、Consumer消费顺序
18、Kafka的三种语义
19、Kafka参数调忧之JVM参数调忧
20、Kafka参数调忧之Replication参数调忧
21、Kafka参数调忧之Log参数调忧
22、Kafka Topic命名小技巧
23、Kafka集群监控管理工具(CMAK)
24、实战：Flume集成Kafka
25、实战：Kafka集群平滑升级

1、快速了解Redis
2、Redis的安装部署
3、Redis基础命令
4、Redis多数据库特性
5、Redis常用数据类型之String
6、Redis常用数据类型之Hash
7、Redis常用数据类型之List
8、Redis常用数据类型之Set
9、Redis常用数据类型之Sorted Set
10、案例：存储高一班的学员信息
11、Java代码操作Redis之单连接
12、Java代码操作Redis之连接池
13、提取RedisUtils工具类
14、Redis高级特性之expire
15、Redis高级特性之pipeline
16、Redis高级特性之info
17、Redis持久化之RDB
18、Redis持久化之AOF
19、Redis的安全策略
20、Redis监控命令-monitor
21、Redis架构演进过程

1、快速了解Flink
2、Flink Streaming程序开发
3、Flink Batch程序开发
4、Flink Standalone集群安装部署
5、Flink ON YARN的第一种方式
6、Flink ON YARN的第二种方式
7、向集群中提交Flink任务
8、Flink核心API介绍
9、DataStream API之DataSource
10、DataStream API之Transformation
11、DataStream API之分区规则介绍
12、DataStream API之分区规则的使用
13、DataStream API之DataSink
14、DataSet API之DataSource
15、DataSet API之Transformation
16、DataSet API之DataSink
17、Table API 和 SQL介绍
18、创建TableEnvironment对象
19、TableAPI和SQL的使用
20、使用DataStream创建表
21、使用DataSet创建表
22、将表转换成DataStream
22、将表转换成DataSet

1、Window的概念和类型
2、TimeWindow的使用
3、CountWindow的使用
4、自定义Window的使用
5、Window中的增量聚合和全量聚合
6、Flink中的Time
7、Watermark的分析
8、开发Watermark代码
9、通过数据跟踪观察Watermark
10、Watermark+EventTime处理乱序数据
11、延迟数据的三种处理方式
12、在多并行度下的Watermark应用
13、Watermark案例总结
14、并行度介绍及四种设置方式
15、并行度案例分析
16、KafkaConsumer的使用
17、KafkaConsumer消费策略设置
18、KafkaConsumer的容错
19、KafkaProducer的使用
20、KafkaProducer的容错
21、SparkStreaming的WordCount程序开发
22、SparkStreaming整合Kafka

1、项目介绍
2、项目需求分析
3、技术选型
4、整体架构设计
5、Neo4j快速上手使用
6、数据采集架构详细分析
7、数据来源分析
8、模拟产生数据
9、数据采集聚合
10、数据分发
11、数据落盘
12、数据计算核心指标详细分析与实现
13、三度关系推荐页面数据接入
14、三度关系推荐流程演示
15、项目代码双语支持
16、项目总结

1、现有V1.0技术架构分析
2、V2.0技术架构设计
3、数据计算核心指标详细分析
4、历史粉丝关注数据初始化
5、实时维护粉丝关注数据
6、每天定时更新主播等级
7、每天定时更新用户活跃时间
8、每周一计算最近一月主播视频评级
9、每周一计算最近一月主播视频评级
10、三度关系列表数据导出到Redis
11、数据接口定义与开发
12、项目代码双语支持
13、项目总结

1、什么是中台
2、中台化主要解决的问题
3、中台的延伸
4、什么是数据中台
5、数据中台演进的四个阶段
6、数据中台需要具备三大能力
7、企业级数据中台架构分析