• 课程大纲: 授课对象:面向没有或仅有少量编程语言基础的同学,当然,具有一定的Java或C、C++语言...本门课程也可以视为我们将要举办的Spark系列的前置课程,供大家扫盲熟悉Scala,提前进行热身运动。 第一周 Scal

     课程大纲:

    授课对象:面向没有或仅有少量编程语言基础的同学,当然,具有一定的Java或C、C++语言基础将有助于本课程的学习。在本课程内,将更注重scala的各种语言规则与简单直接的应用,而不在于其是如何具体实现,通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。
    本门课程也可以视为我们将要举办的Spark系列的前置课程,供大家扫盲熟悉Scala,提前进行热身运动。


    第一周 Scala基础

        值与变量的声明
        常用类型简介
        函数与方法的定义与使用
        条件表达式
        循环及高级for循环使用
        lazy值
        默认参数、带名参数及变长参数
        异常处理
        数组相关操作
        Map操作

    第二周 Scala面向对象编程

        类定义
        类的属性
        主构造器
        辅助构造器
        object对象
        apply方法
        类的继承
        方法重写与字段重写
        抽象类
        trait
        包的定义与使用
        包对象定义与使用
        文件访问

    第三周 Scala函数式编程

        高阶函数的定义
        值函数
        匿名函数
        闭包
        SAM与Curry
        高阶函数示例
        集合简介
        序列
        可变列表与不可变列表
        集合操作
        case class
        模式匹配

    第四周 Scala高级编程

        泛型类
        泛型函数
        Lower bounds 与 Upper bounds
        View bounds
        Context bounds
        协变与逆变
        隐式转换
        隐式参数
        隐式类


    主讲人: 陈 超

    新浪微博:@CrazyJvm

    计算机硕士,近年来一直专注于分布式计算与机器学习相关领域。

    国内较早的Spark研究与使用者,并且也是Scala爱好者。

     

    下载地址:http://pan.baidu.com/s/1kTvB3Bh

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  • 大数据系列修炼-Scala课程63核心内容: 1、Scala中隐式类操作代码实战1、Scala中隐式类操作代码实战1>scala中的隐式类是对类功能增强的一种形式。 2>scala中的隐式类、隐式函数、隐式参数、隐式值常放在单例对象...

    大数据系列修炼-Scala课程63


    核心内容:
    1、Scala中隐式类操作代码实战


    1、Scala中隐式类操作代码实战

    1>所谓隐式类就是在普通类的前面加上一个implicit关键字(还要修改主构造器),scala中的隐式类是对类功能增强的一种形式。
    2>scala中的隐式类、隐式函数、隐式参数、隐式值常放在单例对象object中。
    3>单例对象中可以构建静态的属性和方法,还可以构建静态的类,若想使用单例对象中的静态类,import导入即可。
    4>隐式类相比于隐式转换用的较少。


    实例程序1:复习scala中的隐式转换(隐式方法)与隐式参数的使用

    class FileEnhancer(file:File)
    {
       def read = Source.fromFile(file).mkString
    }
    object Context
    {
       implicit def fun(file:File) = new FileEnhancer(file)
    }
    object App 
    {    
       def main(args:Array[String]):Unit =     
       {   
          val file = new File("C://word.txt")
          //调用file中的read方法,进而输出文本的内容-->假的
          import Context.fun //调用相应的隐式方法
          println(file.read)
       }
    }

    运行结果:

    hello   she
    hello   he
    hello   me
    hello   she

    实例程序2:通过利用隐式类完成同样的功能

    object Context
    {
       implicit class FileEnhancer(file:File)
       {
         def read = Source.fromFile(file).mkString
       }
    }
    object App 
    {    
       def main(args:Array[String]):Unit =     
       {   
          val file = new File("C://word.txt")
          import Context.FileEnhancer
          println(new FileEnhancer(file).read)
          //直接用隐式转换
          println("---------------------------")
          println(file.read)
       }
    }

    运行结果:

    hello   she
    hello   he
    hello   me
    hello   she
    ---------------------------
    hello   she
    hello   he
    hello   me
    hello   she

    实例程序3:自己构建的隐式类

    object Context
    {
       implicit class  Persion(val stu:Student)
       {
          def fun() = println("Spark and Hadoop")  
       }
    }
    class Student
    object App 
    {    
       def main(args:Array[String]):Unit =     
       {   
          val student = new Student
          import Context.Persion
          student.fun()
       }
    }

    深度思考1:隐式类的创建到使用需要3个步骤
    ①用implicit关键字去修饰相应的类
    ②主构造器是需要增强的类
    ③在作用域范围内导入相应的隐式类

    object context
    {
      implicit class Person(var stu:Student)  //1、隐式类的前面加上一个implicit关键字,2主构造器是需要增强的类
      {
        def fun() = println("11111!!!")
      }
    }
    class Student
    object App
    {
      def main(args : Array[String]): Unit =
      {
         var student = new Student()
         import context.Person //3、在作用域范围内导入相应的隐式类
         student.fun
      }
    }

    如有问题,欢迎留言指正!

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  • 大数据培训课程都有阶段呢?每个阶段包含了哪些内容,为什么要学习这些课程,加米谷大数据来解答。 一、第一阶段:静态网页根底(HTML+CSS) 1.难易程度:一颗星 2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能) 3.首要...

    大数据培训课程都有阶段呢?每个阶段包含了哪些内容,为什么要学习这些课程,加米谷大数据来解答。

    一、第一阶段:静态网页根底(HTML+CSS)

    1.难易程度:一颗星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)

    3.首要技能包含:html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的规划制造方法等

    4.描绘如下:

    从技能层面来说,该阶段运用的技能代码很简单、易于学习、便利了解。从后期课程层来说,由于咱们重点是大数据,但前期需求锻炼编程技能与思想。经过咱们多年开发和授课的项目经理剖析,满足这两点,目前市场上最好了解和把握的技能是J2EE,但J2EE又离不开页面技能。所以第一阶段咱们的重点是页面技能。采用市场上干流的HTMl+CSS。

    二、第二阶段:JavaSE+JavaWeb

    1.难易程度:两颗星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)

    3.首要技能包含:java根底语法、java面向对象(类、对象、封装、承继、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、反常、集合、文件、IO、MYSQL(根本SQL句子操作、多表查询、子查询、存储进程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、规划模式

    4.描绘如下:

    称为Java根底,由浅入深的技能点、实在商业项目模块剖析、多种存储方法的规划
    与完成。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段,由于后面所有阶段的都要根据此阶段,也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技能+第二阶段的技能归纳运用)的实在项目。

    三、第三阶段:前端结构

    1.难易程序:两星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能):64课时

    3.首要技能包含:JavaScript、Jquery、注解反射一起运用,XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui

    4.描绘如下:

    前两个阶段的根底上化静为动,能够完成让咱们网页内容更加的丰富,当然假如从市场人员层面来说,有专业的前端规划人员,咱们规划本阶段的目标在于前端的技能能够更直观的锻炼人的思想和规划才能。一起咱们也将第二阶段的高档特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。

    四、第四阶段:企业级开发结构

    1.难易程序:三颗星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)

    3.首要技能包含:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4jslf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity,爬虫技能nutch,lucene,webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写别离

    4.描绘如下:

    假如将整个JAVA课程比作一个糕点店,那前面三个阶段能够做出一个武大郎烧饼(由于是纯手工-太麻烦),而学习结构是能够开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说,该阶段所用到的技能是有必要把握,而咱们所授的课程是高于市场(市场上干流三大结构,咱们进行七大结构技能传授)、并且有实在的商业项目驱动。需求文档、概要规划、详细规划、源码测验、布置、装置手册等都会进行解说。

    五、第五阶段:初识大数据

    1.难易程度:三颗星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)

    3.首要技能包含:大数据前篇(什么是大数据,运用场景,怎样学习大数据库,虚拟机概念和装置等)、Linux常见指令(文件办理、体系办理、磁盘办理)、LinuxShell编程(SHELL变量、循环控制、运用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具运用、全分布式集群建立)、MapReduce运用(中心核算进程、Java操作MapReduce、程序运转、日志监控)、Hadoop高档运用(YARN结构介绍、装备项与优化、CDH简介、环境建立)、扩展(MAP端优化,COMBINER运用方法见,TOPK,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限办理指令,AWK与SED指令)

    大数据培训Q 32 2640 0016

    4.描绘如下:

    该阶段规划是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念。怎样相对呢?在前置课程JAVA的学习往后能够了解程序在单机的电脑上是怎样运转的。现在,大数据呢?大数据是将程序运转在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据,所以同样,数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。

    (你问我什么是集群?好,我有一大锅饭,我一个人能够吃完,可是要很久,现在我叫咱们一起吃。一个人的时候叫人,人多了呢?是不是叫人群啊!)

    那么大数据能够初略的分为:大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢,咱们课程规划了大数据的规范:HADOOP大数据的运转呢并不是在咋们常常运用的WINDOWS7或者W10上面,而是现在运用最广泛的体系:LINUX。

    六、第六阶段:大数据数据库

    1.难易程度:四颗星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)

    3.首要技能包含:Hive入门(Hive简介、Hive运用场景、环境建立、架构说明、作业机制)、HiveShell编程(建表、查询句子、分区与分桶、索引办理和视图)、Hive高档运用(DISTINCT完成、groupby、join、sql转化原理、java编程、装备和优化)、hbase入门、HbaseSHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGIONSERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER装备、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高档特性(读写流程、数据模型、模式规划读写热门、优化与装备)

    4.描绘如下:

    该阶段规划是为了让咱们在了解大数据怎样处理大规模的数据的一起。简化咋们的编写程序时间,一起提高读取速度。

    怎样简化呢?在第一阶段中,假如需求进行杂乱的事务相关与数据挖掘,自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中咱们引入了HIVE,大数据中的数据库房。这里有一个关键字,数据库房。我知道你要问我,所以我先说,数据库房呢用来做数据挖掘剖析的,一般是一个超大的数据中心,存储这些数据的呢,一般为ORACLE,DB2,等大型数据库,这些数据库一般用作实时的在线事务。

    总归,要根据数据库房剖析数据呢速度是相对较慢的。可是便利在于只要了解SQL,学习起来相对简单,而HIVE呢就是这样一种工具,根据大数据的SQL查询工具,这一阶段呢还包含HBASE,它为大数据里边的数据库。纳闷了,不是学了一种叫做HIVE的数据“库房”了么?HIVE是根据MR的所以查询起来相当慢,HBASE呢根据大数据能够做到实时的数据查询。一个主剖析,另一个主查询

    七、第七阶段:实时数据收集

    1.难易程序:四颗星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)

    3.首要技能包含:Flume日志收集,KAFKA入门(消息队列、运用场景、集群建立)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高档运用(java开发、首要装备、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(规划思想、运用场景、处理进程、集群装置)、STROM开发(STROMMVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、首要装备、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效,KAFKA全局消息有序,STORM多并发优化

    4.描绘如下:

    前面的阶段数据来历是根据已经存在的大规模数据集来做的,数据处理与剖析往后的结果是存在必定延时的,一般处理的数据为前一天的数据。

    举例场景:网站防盗链,客户账户反常,实时征信,遇到这些场景根据前一天的数据剖析出来往后呢?是否太晚了。所以在本阶段中咱们引入了实时的数据收集与剖析。首要包含了:FLUME实时数据收集,收集的来历支撑非常广泛,KAFKA数据数据接收与发送,STORM实时数据处理,数据处理秒等级

    八、第八阶段:SPARK数据剖析

    1.难易程序:五颗星

    2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)

    3.首要技能包含:SCALA入门(数据类型、运算符、控制句子、根底函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高档运用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境建立、根底结构、运转模式)、Spark数据集与编程模型、SPARKSQL、SPARK进阶(DATAFRAME、DATASET、SPARKSTREAMING原理、SPARKSTREAMING支撑源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高档编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高档运用(体系架构、首要装备和功能优化、故障与阶段康复)、SPARKMLKMEANS算法,SCALA隐式转化高档特性

    4.描绘如下:

    同样先说前面的阶段,首要是第一阶段。HADOOP呢在剖析速度上根据MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的,包含机器学习,人工智能等。并且不适合做迭代核算。SPARK呢在剖析上是作为MR的代替产品,怎样代替呢?先说他们的运转机制,HADOOP根据磁盘存储剖析,而SPARK根据内存剖析。我这么说你或许不懂,再形象一点,就像你要坐火车从北京到上海,MR就是绿皮火车,而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是根据SCALA言语开发的,当然对SCALA支撑最好,所以课程中先学习SCALA开发言语。

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  • 大数据视频课程汇总

    2017-04-09 18:39:51
    由于大数据视频未经视频版权方授权,很可能会被下架,请各位需要的同仁及时下载,如果被下架,请留言说明。

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    6.大数据的Java基础 14课
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    7.Oracle职业直通车 26课
    链接:http://pan.baidu.com/s/1pLdiA4V
    8.大数据的统计学基础 15课
    没有基础的人看,
    链接:http://pan.baidu.com/s/1i50vy4X
    9.Hadoop2.X大数据平台视频教程 14课
    链接:http://pan.baidu.com/s/1boDiBtP
    10.Hadoop数据分析平台 17课
    链接:http://pan.baidu.com/s/1bp8FlYB
    11.Hadoop 2.X大数据平台V3》教程(董西成主讲价值499)
    链接:http://pan.baidu.com/s/1nv5CWzB
    12.Hadoop实战视频14集
    链接:http://pan.baidu.com/s/1eSikGa2


    
    展开全文
  • 大数据-Hadoop前置课程

    2018-08-31 06:14:55
    Linux系统 java语言(javase相关知识) MYSQL基本的DML和DDL  SQL ON HADOOP

     

    Linux系统

    java语言(javase相关知识)

    MYSQL基本的DML和DDL

        SQL ON HADOOP

    展开全文
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