最新基于Spark2大数据新闻网实时分析可视化系统

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课程课程
第一章：案例需求分析与设计
1. 全套课程内容概述
2. 案例需求分析
3. 系统架构设计
4. 系统数据流程设计
5. 集群资源规划设计
第二章：linux环境准备与设置
1. Linux系统常规设置
2. 克隆虚拟机并进行相关的配置
3. 对集群中的机器进行基本配置
第三章：Hadoop2.X分布式集群部署
1. Hadoop2.X版本下载及安装
2. Hadoop2.X分布式集群配置
3. 分发到其他各个机器节点
4. HDFS启动集群运行测试
5. YARN集群运行MapReduce程序测试
6. 配置集群中主节点到各个机器的SSH无密钥登录
第四章：Zookeeper分布式集群部署
1. Zookeeper版本下载及安装
2. 分布式集群配置及参数介绍
3. Zookeeper服务启动及测试
第五章：Hadoop2.X HA架构与部署
1. HDFS-HA架构原理介绍
2. HDFS-HA 详细配置
3. HDFS-HA 服务启动及自动故障转移测试
4. YARN-HA架构原理介绍
5. YARN-HA 详细配置
6. YARN-HA 服务启动及自动故障转移测试
第六章：Hbase分布式集群部署与设计
1. 下载Hbase版本并安装
2. 分布式集群的相关配置
3. 启动依赖于Zookeeper和HDFS的两个服务
4. 通过shell测试数据库
5. 日志信息存储需求分析及表的创建
第七章：Kafka分布式集群部署
1. 下载Kafka版本并安装
2. Kafka集群配置
3. 启动Kafka依赖于Zookeeper的服务并进行测试
第八章：Flume数据采集准备
1. Flume节点服务设计
2. Flume版本下载安装
3. Flume agent-1采集节点服务配置
4. Flume agent-2采集节点服务配置
第九章：Flume Hbase Kafka集成与开发
1. 下载Flume源码并导入Idea开发工具
2. 根据业务需求做采集入库的程序设计
3. 自定义SinkHbase程序开发
4. idea程序打包并部署
5. 官方Flume与Hbase集成的参数介绍
6. Flume agent-3聚合节点与Hbase集成的配置
7. 官方Flume与Kafka集成的参数介绍
8. Flume agent-3聚合节点与Kafka集成的配置
第十章：数据采集/存储/分发完整流程测试
1. idea工具开发数据生成模拟程序
2. 编写启动Flume服务程序的shell脚本
3. 启动Flume采集相关的所有服务
4. 编写脚本并启动Flume agent三台采集节点服务
5. 编写Kafka consumer执行脚本并运行
6. java开发业务数据生成模拟器
7. 运行模拟程序并通过Hbase shell检查数据
第十一章：MySQL安装
1. 配置linux本地镜像源
2. linux联网安装mysql数据库
3. myql设置用户连接权限
4. 分析业务需求并设计表结构
5. 创建数据库和与业务相关的表
第十二章：Hive与Hbase集成进行数据分析
1.Hive 概述
2.Hive 架构设计
3.Hive 应用场景
4.Hive 安装部署
5.Hive与MySQL集成
6.Hive 服务启动与测试
7.根据业务创建表结构
8.Hive与Hbase集成进行数据离线分析
第十三章：Cloudera HUE大数据可视化分析
1.Hue概述
2.Hue安装部署
3.Hue基本配置与服务启动
4.Hue与HDFS集成
5.Hue与YARN集成
6.Hue与Hive集成
7.Hue与MySQL集成
8.Hue与Hbase整合
9.对采集的数据进行可视化分析
10.Hue使用的经验总结
第十四章：Spark2.X环境准备、编译部署及运行
1.Spark 概述
2.Spark 生态系统介绍
3.Spark2.X学习注意事项
4.Spark2.2源码下载及编译
5.Scala安装及环境变量设置
6.Spark2.2本地模式运行测试
7.Spark服务WEB监控页面
第十五章：基于IDEA环境下的Spark2.X程序开发
1.Windows开发环境配置与安装
2.IDEA Maven工程创建与配置
3.开发Spark Application程序并进行本地测试
4.打Jar包并提交spark-submit运行
第十六章：Spark2.X集群运行模式
1.Spark几种运行模式介绍
2.Spark Standalone集群模式配置与运行
3.Spark on YARN集群模式配置与运行
第十七章：Spark2.X分布式d性数据集
1.三大d性分布式数据集介绍
2.Spark RDD概述与创建方式
3.Spark RDD五大特性
4.Spark RDD *** 作方式及使用
5.Dataframe创建方式及功能使用
6.DataSet创建方式及功能
7.数据集之前的对比与转换
第十八章：Spark SQL快速离线数据分析
1.Spark SQL概述及特点
2.Spark SQL服务架构
3.Spark SQL与Hive集成（spark-shell）
4.Spark SQL与Hive集成（spark-sql）
5.Spark SQL之ThirftServer和beeline使用
6.Spark SQL与MySQL集成
7.Spark SQL与Hbase集成
第十九章：Spark Streaming实时数据分析
1.Spark Streaming功能介绍
2.NC服务安装并运行SparkStreaming
3.Spark Streaming服务架构及工作原理
4.Spark Streaming编程模型
5.Spark Streaming读取Socket流数据
6.Spark Streaming结果数据保存到外部数据库
7.SparkStreaming与Kafka集成进行数据处理
第二十章：Structrued Streaming业务数据实时分析
1.Structured Streaming 概述及架构
2.Structured Streaming 编程模型
3.实时数据处理业务分析
4.Stuctured Streaming 与Kafka集成（一）
5.Stuctured Streaming 与Kafka集成（二）
6.Stuctured Streaming 与MySQL集成
7.基于结构化流完成业务数据实时分析（一）
8.基于结构化流完成业务数据实时分析（二）
9.基于结构化流完成业务数据实时分析（三）
第二十一章：大数据Web可视化分析系统开发
1.基于业务需求的WEB系统设计
2.下载Tomcat并创建Web工程
3.Web系统数据处理服务层开发
4.基于WebSocket协议的数据推送服务开发
5.基于Echart框架的页面展示层开发（一）
6.基于Echart框架的页面展示层开发（二）
7.工程编译并打包发布
8.启动各个服务并展示最终项目运行效果

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