基于大数据技术之电视收视率企业项目实战（hadoop+Spark）视频教程

冰点也疯狂

课程介绍：
本课程将通过一个电视收视率项目实战驱动讲解，项目案例是国内的一家广电企业作为非洲国家的一个运营商，以用户收视行为数据作为基础数据，通过对频道和节目的分析，采用多维度统计分析的方法挖掘用户的收视行为特征。
1 ?4 F' t* n6 E6 h2 `. u通过此案例可以学习大数据整体开发流程，课程是围绕一个大数据整理流程而做的教学课程，让大家明白大数据不同技术的相互协调，从收集数据，过滤数据，数据分析，数据展示，
/ b% u; ^' s0 p) J- L- ^  U调度的使用而开发的课程，而且怎么从hadoop，hive应用快速的过度到spark上面而做的整套流程。学完此课程可以企业流程做一个整体的认识。
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/ ]  y; \8 k2 l6 d课程目标：
一套代码让你掌握实时处理的整套处理流程，快速进去企业实战
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适合人群：
对大数据有一定基础的人
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0 f' E' D3 b" o& B  Y2 p第01节 项目的简介.mp4
; H/ M& @# K6 o+ ~第02节 项目的背景.mp4
第03节 项目流程演示.mp4
, y( z& \/ `; }第04节 讲课的内容和对应的知识点.mp4
第05节 php展示统计分析之后的数据.mp4
$ l7 o8 ?- T2 d7 p# j第06节 大数据架构介绍并且企业使用的测试集群环境和人员配置.mp4
第08节 centos的安装和网络配置.mp4
第09节 通过第三方连接centos的方法.mp4
第10节 CentOS的yum源更新已经关闭防火墙.mp4
" |$ w" x& U0 H" F% ]1 @. }9 z第11节 JAVA的安装和hadoop安装.mp4
第12节 完全分布式搭建(上).mp4
第13节 完全分布式搭建(下).mp4
第14节 通过hadoop自带的demo运行单词统计.mp4
% Q" y; K/ j* {9 @( Z; E第15节 写一个sh脚本，可以通过一台机器控制多台机器.mp4
) D; ^6 V$ Q! q8 p8 z0 p" t: W" U第16节 hadoop常用的命令简单介绍.mp4
第17节 maven的安装.mp4
7 M% O2 z; D% j! d& h第18节 maven的使用时出现的问题以及解决问题方法.mp4
第19节 MAPREDUCE 示例编写及编程规范.mp4
$ o- L# |8 H4 E3 V第20节 安装时间同步工具，让所有电脑进行同步.mp4
第21节 Hive简介和工作流程.mp4
2 J& C, s$ n; F  j第22节 Mysql的安装，centos7安装mysql注意点.mp4
第23节 安装Hive,并且使用Hive做一个小案例.mp4
第24节 把txt文件的数据导入到Hive表中.mp4
2 d5 V' x4 n/ c7 f) ?+ G4 ]/ G第25节 Flume采集系统结构图.mp4
8 {6 U* ]. N. f, E) q第26节 Flume的安装部署和实战.mp4
' {- e9 C5 h1 v第27节 sqoop数据迁移和安装.mp4
第28节 sqoop数据从hadoop里面导入到mysql里面.mp4
1 ^2 f+ |  H5 m& I0 A7 r) g第29节 sqoop数据从mysql里面导入到hadoop里面.mp4
第30节 Azkaban介绍和安装.mp4
第31节 Azkaban创建SSL配置和配置文件.mp4
第32节 Azkaban实战通过5个不同场景介绍原理.mp4
第33节 电视采集项目流程篇之通过linux日志收集数据到hdfs上面.mp4
# A4 W, P7 W8 @  H: n第34节 电视采集项目流程篇之通过MAPREDUCE 把收集数据进行清洗.mp4
2 x  \% m' X4 B8 u第35节 电视采集项目流程篇之清洗数据绑定到hive表中（上）.mp4
8 D) }% x6 Z# v9 C( x第36节 电视采集项目流程篇之清洗数据绑定到hive表中（下）.mp4
第37节 电视采集项目流程篇之根据hive绑定数据统计计算保存到hive表中.mp4
第38节 电视采集项目流程篇之把hive表中数据导入到mysql中.mp4
第39节 电视采集项目流程篇之安装php环境并且快速熟悉php语法.mp4
第40节 电视采集项目流程篇之安装php和echarts进行结合展示图表.mp4
  S+ M3 ~, [/ p第41节 电视采集项目流程篇之Azkaban调度脚本的编写.mp4
; Z9 P: ?- h7 y8 p* n; y! Z5 G& l第42节 电视采集项目流程篇之Azkaban流程调度演示，最终在php页面展示.mp4
9 `8 S1 n6 B3 o" h第43节 hadoop和hive项目怎么平滑的转到spark上面介绍.mp4
+ L; T+ m0 ^% i% v' S) I第44节 Spark介绍和整体架构.mp4
第45节 Spark历史和特点.mp4
: K) F- R6 E2 K/ ]# K+ q6 ^第46节 Spark下载源码和安装和使用.mp4
第47节 Spark创建RDD集合.mp4
第48节 Spark中transformation的介绍.mp4
第49节 Spark中action的介绍.mp4
第50节 Spark SQL发展史.mp4
第51节 HiveContext.mp4
第52节 Spark SQL和DataFrame.mp4
: R% H/ E% Y  z' }8 {第53节 电视采集项目流程如何把hadoop项目平滑过渡到spark项目上.mp4
) `7 o  H: b) p, _# O第54节 电视采集项目流程spark篇通过sparksql处理业务逻辑上.mp4
第55节 电视采集项目流程spark篇通过sparksql处理业务逻辑下.mp4
第56节 电视采集项目流程spark篇通过Azkaban调度spark.mp4
第57节 项目总体总结.mp4
8 ?6 D* F/ f& r% g2 y. I* |第58节 简历指导.mp4

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