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。
$ S" }2 r+ R5 m# r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，
; ]7 c8 i; Q3 C6 @2 b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。


; L; |$ X% [8 y9 Z4 L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
0 a# z# N, K* p
适合人群：
/ U4 u) Z! B8 X; D6 b对大数据有一定基础的人

课程目录：
! A% s4 I2 @/ w2 [" r6 j  ]
第01节 项目的简介.mp4
第02节 项目的背景.mp4
第03节 项目流程演示.mp4
第04节 讲课的内容和对应的知识点.mp4
% F" G( }; w8 u, I第05节 php展示统计分析之后的数据.mp4
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
6 Q( a* ]; x' }. [2 ~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
第11节 JAVA的安装和hadoop安装.mp4
# V8 f+ F' ?; U第12节 完全分布式搭建(上).mp4
第13节 完全分布式搭建(下).mp4
" j: {& K0 g% p+ b  R第14节 通过hadoop自带的demo运行单词统计.mp4
0 C5 N; w: d* y第15节 写一个sh脚本，可以通过一台机器控制多台机器.mp4
2 t  b2 S$ a3 S+ D4 C3 m第16节 hadoop常用的命令简单介绍.mp4
第17节 maven的安装.mp4
* O6 Q' N9 {, l5 W第18节 maven的使用时出现的问题以及解决问题方法.mp4
! J4 s: a! L9 j3 \& C! A/ g0 n* r第19节 MAPREDUCE 示例编写及编程规范.mp4
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
第22节 Mysql的安装，centos7安装mysql注意点.mp4
. X) z1 V  V; c1 R$ h0 @' K5 S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
8 X! v: ~" g5 |0 E$ c1 }) m) p% ]- G第25节 Flume采集系统结构图.mp4
' g: V6 L4 n8 a第26节 Flume的安装部署和实战.mp4
: E& n/ [; ]/ n: ]! U/ J' c第27节 sqoop数据迁移和安装.mp4
- |" _- V6 I3 O$ T第28节 sqoop数据从hadoop里面导入到mysql里面.mp4
5 _2 k: k+ f0 r; r  W0 ?& z2 h第29节 sqoop数据从mysql里面导入到hadoop里面.mp4
# h1 }/ x2 c5 v# R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
' {9 ]( }& ~+ h% v* T7 f4 p- ]9 |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
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
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
9 C/ J8 k6 w+ W1 b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
7 Q  H, }. w0 p* ^- e7 [* O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
/ W' w. r' S; V. L: Z3 b4 `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
+ Y  q4 B& t+ j# ?+ B5 s第41节 电视采集项目流程篇之Azkaban调度脚本的编写.mp4
1 I0 |7 p- q+ }  I, U9 t% x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
& k( O4 H' @$ M6 y3 h, \2 [0 F第43节 hadoop和hive项目怎么平滑的转到spark上面介绍.mp4
- j9 r4 [& y  Q5 }7 ]第44节 Spark介绍和整体架构.mp4
第45节 Spark历史和特点.mp4
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
9 l" U! P/ t' x! {& t9 X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
5 N* z: j7 \/ e- Q第51节 HiveContext.mp4
% A  y% ~' g- M8 p# C第52节 Spark SQL和DataFrame.mp4
% J6 W' K9 J, d$ G8 L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
. D1 ^8 l+ W( n% T" \* x4 ~2 H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
+ y) P1 ^* A7 w7 w! b, F第57节 项目总体总结.mp4
; W- W9 u  W! O第58节 简历指导.mp4

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