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北京机构哪家好点？如何选择大数据培训结构？
先声明，我认为没有哪个培训机构的课程是适合所有人的，无论是大机构还是专注某个方向的小机构，最终还得根据你自身的情况来选择。那么，怎么来选择？主要考虑几个因素。
1.个人基础情况
之所以把个人基础因素摆在第一位，很简单，最重要。& & & &
如果你个人技术背景比较好，自学能力强，时间上也不急（有半年的时间），而且个人毅力也不错的话，那么我觉得你完全没必要花那钱去培训。自己找些视频结合看书来学学理论，再花个几百块钱买个有价值的大数据项目实际操练一下，学会学透，就可以踏踏实实去找作了，在工作中提升进步。这种选择，唯一风险就是像我个人早期一样，花了一两个月时间，学不会而且打击了自己学习的激情。毕竟大数据这块还是有些复杂度的，坑比较多，资料相对java 或者其它方向来说也少很多。& & & &
大数据这块主要有hadoop和spark两门技术比较重要，建议还是从hadoop入手，毕竟spark也要用到hadoop的很多东西，而且hadoop的就业机会更多。如果你之前有java基础的话，那么第一选择就是学hadoop，上手容易，学习是个痛苦的事，越快越好，时间长了可能就不了了之啦，千万不要和人性做斗争。话说回来，选择培训的时候也要注意这一点，有些机构的大数据培训主要针对小白的，从java开始讲起，一讲就是3个月，少的1个月。如果你之前有java基础，那就是白费精力白费钱，建议你扭头就走，网上免费java资源那么多，花那冤枉钱干嘛。如果你自己没有编程基础的话，那么很好，你只能选择这种，不过自己要有个心理预期。那就是，你学的不是大数据，是java开发，只不过最后一个月老师会带你到大数据门前一游而已。& & & &
如果你自己已经学过hadoop的一些理论甚至能写些小的MR程序，zookeeper、hive、flume之类的组件自己也能搭起来，那这种太好。共几百或千把块钱，搞一两个大点的大数据项目跟着做做就够了。
2.课程内容
据我早期学习前去搜集比较过程来看，每家机构都学自己的课程内容怎么好怎么全，这个时对菜鸟来说可就要擦亮眼睛啦。但这点对新手来说，又是比较难的。咱都不懂我怎么知道内容好坏？只试听一部分听老师吹吹牛舒服就是好？坦率说真不好判断。但这里有一个坑，我觉得可以绕开。就是看大纲的时候，一定得考虑合理性，我见过某几家机构的大纲，内容好丰富啊，从hadoop 到 storm 到spark 到云计算 到openstack 到docker，当时心动得不行，拿给华为工作的师兄一看，直接告诉我这种不能去，说不可能学会，连他们公司的技术大牛也不可能会这么多东西。想想也是，差点着了道。& & & &
我得出的结论就是，内容好坏我们最好找有经验的人去分辨，但对那种课程大而全要啥有啥的千万不能报，讲得太多就意味着讲得浅，讲得浅就等于面试时稍一深入你就答不上来，答不上来的后果就是game over或狠压薪水。& & & &
技术还是专注，钻得深更好。& & & &
早期我担心，招聘要求上别人写的要求比较多，这个我不会怎么办，那个我不会怎么办，后来面试两三周拿了几个offer才发现。很多公司希望招个多面手，要啥会啥，但实际上也知道不可能，招聘信息上写得多，实际看的还是你最核心的技能点是否能胜任工作，还有就是定位薪资预期是否合理。& & & &
3.师资情况
这方面可能要让各位失望了，大数据这一块目前还很少有公认的名师。毕竟大数据在国内发展起来没几年，有大数据经验的技术大咖都在一线搞技术，薪资高机遇好，没几个人愿意跑去做培训。毕竟培训机构的薪资没法和大数据技术经验老手的薪资去比。一个很悲惨的现实是，目前大数据这个领域，有真实大数据经验的全职的老师寥寥。所以，如果你去了一家全日制的线下培训机构，那么你得有这方面预期，老师的实际大数据经验并不多。& & & &
那么问题来啦，我们需要培训，需要有人带我们上路，需要带我们上路的人是位老司机避免被带错了道，怎么办？& & & &
有些线上的大数据培训机构，可以挑选一下。因为是线上，老师可以是兼职，一些大数据技术牛人晚上或周末来讲讲课还是比较正常的。选择这种机构，坏处是白天上班时间找不着老师本人，好处就是能学到很多真实的大数据经验、一线的技术经验。我自己做了半年多大数据工作，感觉这块和其它技术不太一样，java、android、前端的东西积累经验相对容易，但大数据这块如果没有合适的项目机会，你可能永远做的都是小儿科的项目，每天处理个几百M数据，用了牛刀杀鸡。但真正有机会杀牛时你又搞不定，到处是坑，到处是问题。& & & &
有了前面这一坨文字，你相信不难判断怎么选择机构老师啦，说白了，你得看老师自己之前是不是真正做过大数据，在哪家机构做的，做的什么级别的项目。如果之前只是java开发，或者java讲师的，或者已经远离一线开发三五年啦。。。总之讲师自己都没做过大~大~大数据项目，那么，别管他吹多NB，扭头就走。& & & &
4.教学服务
我说的教学服务不是机构说的这一流那一流那些服务，对我们学技术的来说，最重要的就是答疑服务。你就算把我们学生当皇上一样伺候，但碰到技术问题时找不着人没人解决，那一切就是白搭。搞技术的人都知道，有时一个小问题可以卡几天半月，这时候什么都比不上一个高手给点拨一下，把问题给K掉，如果能手把手指导一下那就再好不过。我自己在XXX（隐掉避免广告）学习的时候，除了老师之外还有一些在企业中做大数据工作的兼职人帮忙解决问题，还QQ远程帮我解决了几个问题，这点我感觉最受益。因为我个人之前自学过一段时间，碰到问题时各种群问各种被无视的感觉真的很痛苦。& & & &
当然，还有一点起码的服务，就是对学生要负责，督促管理。如果这一点都做不好，那也算不得好机构，除非你对自己的自我管理能力自信得不要不要的。 这方面做的还是不错的。
5.学习环境
这个就不用多解释了吧，毕竟你要在那里学习四五个月甚至半年，这一点也是要慎重考虑一下的。比如，如果上课的地方离你住的地方太远，需要来回坐车折腾，也是很痛苦的事。再比如，你周一到周五加班，周末还得跑一个荒凉又偏远的地方去学习，状态和效果也好不了。如果你是参加的线上学习，那么上课的时间，还有上课方式的便捷性也需要考虑。& & & &
还是那句话，学习是一件痛苦的事，系统性培训周期不短，尽量别挑战人性，选个舒适的、自己能够全身心投入进去的机构去学习。& & & &
6.价格/性价比
这个问题原本是很多初学者很注重的问题，我当初选择培训的时候也在这个问题上花了很大精力研究比较。对我们来说，想去培训要么就是没毕业或才毕业，要么就是工作薪资待遇并不高，我们当然很在意这个问题。 当初对这块最TM烦，去年的时候根据我当时的了解，大数据这块培训这两年比较热，价格也不低。不过，价格这问题很容易比较，大家只要自己费点心就行啦。& & & &
我个人觉得，价格这块避免走两个极端就好，一是太贵的不要选，2万来块钱说是工作后付款，但事实是一报名就贷款，是要还利息的，这种会给自己后面带来一些经济上的压力，建议慎重。二是太便宜的几百块钱那种，也要慎重。便宜定有便宜的道理，我们学习这个自己是希望能学好、找到好工作、拿到高的薪水。几百块钱如果能解决这些问题的话，网上早就爆了，不用你去搜、去咨询。大数据这块待遇还不错，我之前做java一段时间，学完后基本上一两个月涨的工资就能把学费赚回来。所以说，也没必要为了省钱走图便宜的极端。&&
综上，结合各方面来看，我觉得最合适的就是CDA数据分析培训班。
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hadoop大数据训零基础学习hadoop-北京尚学堂.doc 14页
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hadoop大数据训零基础学习hadoop-北京尚学堂
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问题导读：
1.hadoop编程需要哪些基础？2.hadoop编程需要注意哪些问题？3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分？4.如何远程连接eclipse，可能会遇到什么问题？5.如何编译hadoop源码？?阅读此篇文章，需要些基础下面两篇文章尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程
http://www.bjsxt.com/2015/down_0526/41.html尚学堂云计算极限班-云计算培训
http://www.bjsxt.com/html/cloud/如果看过的话，看这篇不成问题，此篇讲hadoop编程篇。hadoop编程，hadoop是一个Java框架，同时也是编程的一次革命，使得传统开发运行程序由单台客户端（单台电脑）转换为可以由多个客户端运行（多台机器）运行，使得任务得以分解，这大大提高了效率。hadoop既然是一个Java框架，因为我们必须要懂Java，网上有大量的资料，所以学习Java不是件难事。但是学到什么程度，可能是我们零基础同学所关心的。语言很多情况下都是相通的，如果你是学生，还处于打基础的阶段，那么难度对于你来说还是不小的。1.初学者要求必须有理论基础，并且能够完成一个小项目，最起码能够完成几个小例子，例如图书馆里等。初学者基本的要求：（1）懂什么是对象、接口、继续、多态（2）必须熟悉Java语法（3）掌握一定的常用包（4）会使用maven下载代码（5）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目传统程序员，因为具有丰富的编程经验，因此只要能够掌握开发工具：（1）会使用maven下载代码（2）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目（3）简单熟悉Java语法上面的只是基础，如果想开发hadoop，还需要懂得下面内容（1）会编译hadoop（2）会使用hadoop-eclipse-plugin插件，远程连接集群（3）会运行hadoop程序。上面列出大概的内容，下面我们具体说一些需要学习的内容。无论是传统开发人员还是学生，零基础下面都是需要掌握的：我们就需要进入开发了。开发零基础，该如何，咱们提供了相关的内容分别介绍下面文章尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程
http://www.bjsxt.com/2015/down_0526/41.html这一篇我们使用什么开发工具，甚至考虑使用什么操作系统。然后就是Java基础知识篇，包括变量、函数等。一、考虑开发环境上面是我们打基础，有了这些基础，我们就开始学习开发hadoop了，但是我们该怎么搭建环境，我们知道Windows有32、64位之分，jdk也有，那么该如何解决，我们在window32位上需要使用32位jdk，64位则使用64位jdk，同样如果Linux则使用Linux32位于64位。更详细，可以参考
零基础利用Java开发hadoop需要考虑的问题http://www.aboutyun.com/thread-.html
二、使用J2SE、J2EE使用Java我们需要整体了解Java语言，Java包含下面三种
J2EE java企业版，主要用于web开发
J2SE java 标准版，主要用于WEB开发，但是缺少企业版的一些特性，一般情况下java下的应用都是指J2SE的开发。
J2ME java 微小版，主要用于手机等的开发
因此如果我们想处理、并展示数据，可以使用J2EE，更详细参考hadoop开发--Java零基础之J2EE、J2SE、J2ME的区别http://www.aboutyun.com/thread-.html三、对Java有了一定的认识，我们开始使用Java1.环境变量配置对于惯用集成环境的开发者来讲，这有点不适应，比如.net，安装开发环境vs，直接开发就好了，为啥还需要配置环境变量。环境变量可以让我们找到jdk的命令，这个或许.net的一点好处，就是都封装起来了。别的不用关心了。对于环境变量，我们需要配置java_home,path路径，更详细参考：hadoop开发--Java零基础之开发工具环境变量配置2.开发工具选择开发工具有很多种，不同的人习惯不同，开发工具也不一样，这里列出个人认为比较常用1.eclipse2.MyEclipse3.maven更多工具参考hadoop开发—Java零基础,开发选择什么开发工具比较合适
http://www.aboutyun.com/thread-.html
而其中maven可以和eclipse一起使用，也可以单独使用，后面开发中它还是比较常用的，比如我们下载hadoop源码
正在加载中，请稍后...　　随着云时代的来临，大数据也越来越引人关注，首先大数据分析师团队认为，大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
　　大数据(bigdata)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　大讲台高端IT人才在线实训平台，提供大数据培训、云计算、Web前端开发、Hadoop教程、Spark教程等高端热门IT技术视频课程。大讲台一直秉承&智能化、高效率、重实战、保就业&理念，推出在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学，运用可视化的在线实训系统组织实战练习，有效提升在线学习效率和就业率，着力于培养高端IT技术人才。
　　北京大讲台hadoop大数据培训机构哪个比较好及课程大纲：
　　一、Linux基础课程
　　1.Vmware虚拟机的介绍
　　2.Vmware虚拟机的安装
　　3.Vmware虚拟机的配置
　　4.CentOS6.5版本下载
　　5.CentOS6.5系统安装
　　6.虚拟机通信配置
　　7.Linux连接工具-Xshell简介
　　8.系统常用配置讲解
　　9.Linux系统简介
　　10.目录简介
　　11.帮助文档操作
　　12.文件目录操作
　　13.用户和组管理
　　14.文件权限管理
　　15.软件包管理
　　16.系统命令管理
　　17.VI-VIM编辑
　　18.备份压缩
　　19.SSH详解
　　20.如何复制我的操作系统
　　21.Mac地址冲突怎么解决
　　22.软件包哪里下载
　　23.如何有效的制作快照及恢复
　　24.Linux密码忘记如何处理
　　25.如何打开及关闭图形界面
　　二、J**a基础课程
　　1.J**a变量&运算
　　2.J**a控制语句
　　3.J**a数组及字符操作
　　4.J**a面向对象程序设计
　　5.J**a异常处理
　　6.J**aIO
　　7.J**a常用工具类
　　8.J**a多线程
　　三、Hadoop集群及开发环境搭建
　　1.Linux虚拟机安装配置
　　2.Linux网络配置和系统配置
　　3.搭建Hadoop伪分布实验环境
　　4.搭建Hadoop（Apache版本）分布式生产环境
　　5.搭建Hadoop（CHD版本）分布式生产环境
　　6.搭建Eclipse开发环境，构建企业级MapReduce项目（M**en）
　　7.MapReduce单元测试及DeBug调试
　　四、HDFS分布式文件系统
　　1.HDFS体系结构详解
　　2.HDFS运行原理详解
　　3.HDFS读数据流程
　　4.HDFS写数据流程
　　5.HDFS副本策略
　　6.HDFS2.0的HA机制（高可用）
　　7.HDFS2.0的Federation机制
　　8.Shell命令操作HDFS
　　9.J**aAPI操作HDFS
　　五、MapReduce分布式计算框架
　　1.MapReduce架构原理详解
　　2.MapReduce数据本地性
　　3.MapReduce的运行机制
　　4.Hadoop文件的序列化
　　5.MapReduce输入格式
　　6.MapReduce输出格式
　　7.MapReduce内置的Combiner与Partitioner
　　8.MapReduce数据倾斜与优化
　　9.MapReduce编程之Join算法
　　10.MapReduce二次排序
　　11.MapReduce读写数据库
　　12.Hadoop各种压缩及企业应用
　　13.Hadoop源码编译及Snappy压缩
　　14.Hadoop计数器
　　15.HadoopStreaming实现多语言编程
　　六、YARN资源管理器
　　1.YARN产生背景
　　2.YARN基本概念
　　3.YARN基本架构
　　4.YARN的工作原理
　　5.MapReduceONYARN
　　6.YARNHA高可用
　　七、Zookeeper分布式协调服务
　　1.ZooKeeper产生背景
　　2.ZooKeeper基本原理
　　3.ZooKeeper应用场景
　　4.Zookeeper分布式集群的安装部署
　　5.ZookeeperAPI操作实践
　　6.Zookeeper配置管理Hadoop集群
　　八、Flume日志收集系统
　　1.Flume应用场景
　　2.Flume基本原理
　　3.Flume基本架构
　　4.Flume环境安装部署
　　5.Flume的Agent配置信息详解
　　6.Flume动态监控日志目录
　　7.Flume采用日志文件
　　8.Flume将采集数据导入HDFS
　　九、Hive数据仓库
　　1.Hive基本概念
　　2.Hive架构原理详解
　　3.Hive支持的数据类型
　　4.HiveSQL基本操作详解
　　5.Hive数据查询
　　6.Hive内置函数与自定义函数
　　7.Hive文件格式
　　8.Hive性能调优
　　9.项目实战：从金融历史数据中分析提取逆回购信息
　　十、Sqoop数据导入导出工具
　　1.Sqoop基本架构
　　2.Sqoop架构原理
　　3.Sqoop环境安装部署
　　4.Sqoop与HDFS结合导入导出数据
　　5.Sqoop与Hive结合导入导出数据
　　6.Sqoop与HBase结合导入导出数据
　　十一、HBase分布式数据库
　　1.HBase基本架构与运行原理
　　2.HBase数据读写流程
　　3.HBase数据模型
　　4.HBase负载均衡
　　5.HBase伪分布实验环境
　　6.HBase分布式生产环境
　　7.HBase集群管理与维护
　　8.HBase的Shell操作
　　9.HBase的J**aAPI操作
　　10.MapReduce读写HBase数据库
　　11.HBase性能调优一：RowKey设计技巧（解决热点问题）
　　12.HBase性能调优二：预分区（解决热点问题）
　　13.HBase性能调优三：宽表和高表设计技巧
　　十二、AzkabanHadoop工作流引擎
　　工作流概述1.1.工作流之JBPM
　　1.2.工作流之Activiti
　　Hadoop内置工作流2.1.Hadoop工作流--ChainMapper/ChainReducer
　　2.2.Hadoop工作流--JobControl
　　2.3.Hadoop内置工作流的不足
　　第三方框架Azkaban3.1.Azkaban是什么
　　3.2.Azkaban的功能特点
　　3.3.Azkaban的架构
　　3.4.Azkaban三种运行模式
　　3.5.Azkaban安装部署
　　3.5.1安装配置Mysql
　　3.5.2安装配置AzkabanWebServer
　　3.5.3安装配置AzkabanExecutorServer
　　AzkabanWebServer插件安装4.1.安装HDFSViewer插件
　　4.2.安装JobSummary插件
　　4.3.安装Reportal插件
　　4.4.AzkabanExecutorServer插件安装
　　4.5.安装Hive插件
　　4.6.安装Reportalhive插件
　　4.7.效果监测
　　十三、Redis基于内存的键值数据库
　　1.Redis特性
　　2.Redis各种常见数据类型详解
　　3.Redis安装部署
　　4.Redis主从安装部署
　　5.Redis集群安装部署
　　6.RedisClient操作
　　7.RedisAPI操作
　　十四、Solr搜索引擎
　　1.Solr简介
　　2.Solr与Lucene对比
　　3.Solr安装部署
　　4.Solr主从结构部署
　　5.SolrCloud集群安装部署
　　6.Solr相关配置文件详解
　　7.使用Solrj实现J**a操作Solr
　　8.Solr查询详解
　　9.Solr优化
　　十五、ElasticSearch搜索引擎
　　1.ElasticSearch简介
　　2.ElasticSearch和Solr、Lucene的对比
　　3.ElasticSearch配置文件详解
　　4.ElasticSearch安装部署
　　5.J**aAPI操作ElasticSearch
　　6.使用CURL操作ElasticSearch索引库
　　7.ElasticSearchDSL查询
　　8.ElasticSearch批量查询meet和批量操作bulk
　　9.ElasticSearch的分页查询
　　10.ElasticSearch中文分词工具的集成
　　11.ElasticSearch优化
　　12.ElasticSearch插件介绍
　　十六、Kafka分布式消息系统
　　数据采集阶段技术对比1.数据采集技术
　　2.Kafka简介
　　3.Flume对比
　　4.Sqoop对比
　　数据采集技术Kafka1.Kafka原理
　　2.Kafka架构分析
　　3.Zookeeper集群相关
　　Kafka安装及基本操作1.Kafka部署及操作
　　2.KafkaTopic操作及分析
　　3.Partition操作及分析
　　Kafka的API操作及项目中应用1.KafkaAPI介绍及项目中应用
　　2.Producer讲解及代码演示
　　3.Customer讲解代码演示
　　十七、Storm分布式流式计算框架
　　实时流式计算介绍1.实时流式计算是什么
　　2.实时流式计算的特点
　　3.实时流式计算使用场景分析
　　4.Queue+Worker，S4,Storm，Spark简单介绍
　　认识Storm1.Storm介绍
　　2.Storm特点
　　3.Storm优势
　　Storm使用场景1.新浪的实时分析平台
　　2.腾讯的实时计算平台
　　3.奇虎360的实时平台
　　4.百度的实时系统
　　5.阿里的Jstorm
　　Storm的系统架构1.主节点（Nimbus）
　　2.从节点（Supervisor）
　　3.Web节点（StormUI）
　　4.协调节点（Zookeeper）
　　Storm的工作流1.作业单元（Topology）
　　2.数据源编程单元（Spout）
　　3.数据处理编程单元（Bolt）
　　Storm的并发机制1.服务器（Nodes）
　　2.JVM虚拟机（Worker）
　　3.线程（Executor）
　　4.Spout/Bolt实例（Task）
　　Storm的数据流1.Stream讲解（Tuple）
　　2.Storm的数据模型
　　3.StreamGrouping
　　Storm的保障机制1.功能性保障：多粒度的并行化
　　2.非功能性保障：多级别的可靠性
　　Storm部署1.Storm版本发展历史
　　2.本地模式
　　3.分布式模式
　　4.主节点Nimbus
　　5.工作节点Supervisor
　　6.StormUI
　　7.Storm配置项
　　项目如何在Storm集群下运行1.StormJ**aAPI
　　2.Topology创建与提交
　　3.实例操作
　　Kafka讲解1.Kafka介绍
　　2.Kafka的消息持久化和顺序读写
　　3.Kafka的应用
　　4.Kafka的客户端
　　5.Storm和Kafka的对接：KafkaSpout
　　Storm集群的监控与管理1.主机信息监控
　　2.日志监控
　　3.StormUI
　　十八、大数据项目实战
　　企业级项目实战一：某权威机构广电收视率系统（Hadoop）1.详细讲解收视率项目背景、需求、难点分析
　　2.详细讲解收视率项目整体架构以及技术选型
　　3.模拟数据源产生数据
　　4.使用Flume监控数据目录，将数据收集到HDFS分布式文件系统
　　5.编写MapReduce解析数据、清洗数据.统计分析数据，结果存储HDFS
　　6.使用Hive对每小时、每天、每月收视率数据进行统计
　　7.使用Sqoop将Hive的分析结果数据导入MySQL数据库
　　8.打通项目的各个环节，整体联调
　　9.开发Web项目实现收视率查询、展示系统
　　企业级项目实战二：某移动大型电商网站数据分析系统（一）总体需求分析
　　1.项目背景
　　2.项目价值
　　3.项目需求
　　4.项目难点分析
　　（二）数据采集实战
　　1.数据采集流程概览
　　2.埋点脚本执行
　　3.数据收集脚本执行
　　4.后端脚本之Lua语言详解
　　5.后端脚本之OpenResty详解
　　6.后端脚本解读
　　（三）架构设计和方案部署
　　1.HDFS设计前提和目标
　　2.HDFS适用场景
　　3.HDFS异构层级存储结构
　　4.HDFS数据压缩与IO
　　5.数据接入
　　6.Flume数据收集
　　7.同类产品介绍
　　8.系统总体架构设计
　　9.大数据集群整体部署方案
　　10.日志收集与处理模块设计
　　11.数据跨小时.跨天解决方案
　　12.构建目标Web应用
　　（四）CDH5开发环境搭建
　　1.数据前端埋点
　　2.采集服务器部署
　　3.实现采集服务器负载均衡
　　4.部署HDFS集群环境（HA）
　　5.部署数据管道(Flume)
　　6.打通采集服务器到HDFS的管道
　　7.Flume实现按小时/天滚动日志
　　8.部署Yarn分布式集群（HA）
　　（五）分析模块实现
　　1.MapReduce能够解决项目中的哪些问题
　　2.MapReduce实现1-页面访问热度统计（pv、uv等）
　　3.MapReduce实现2-电影评分数据分析（join）
　　4.MR单元测试与集成测试
　　5.Azkaban实现作业的调度与运行
　　（六）系统总体联调和数据可视化
　　1.Jmeter模拟访问产生用户日志
　　2.系统总体联调
　　3.Hadoop性能调优
　　4.数据可视化
　　5.简历修改和面试指导
　　企业级项目实战三：某大型传媒公司视频网站爬虫系统项目背景
　　1.了解传统广电收视率项目背景
　　2.用户数据有哪些价值点
　　3.哪些机构掌握这些数据
　　4.爬虫目标：互联网各大视频网站
　　项目总体需求
　　1.多维度统计：总播放指数、每日播放增量、评论数、收藏数、赞、踩
　　2.数据可视化：节目收视排行榜、多维度指标趋势图
　　难点分析
　　1.网站采取反爬策略
　　2.网站模板定期变动
　　3.网站URL抓取失败
　　4.网站频繁抓取IP被封
　　系统架构设计
　　1.总体架构解析
　　2.数据流向
　　3.功能模块划分
　　4.各个模块详细解读
　　技术选型
　　1.数据采集层
　　2.数据存储层
　　3.数据处理层
　　4.数据展示层
　　部署方案
　　1.爬虫项目：分布式集群
　　2.爬虫定时项目：一台服务器
　　3.爬虫项目监控：一台服务器
　　4.爬虫可视化：多台服务器
　　5.Hbase数据库：分布式集群
　　6.Redis数据库：分布式集群
　　7.Solr全文检索：分布式集群
　　8.Zookeeper监控：分布式集群
　　9.Solr建立索引：一台服务器
　　10.邮件提醒：一台服务器
　　爬虫代码详尽实现
　　1.下载、解析视频网站详情页面url，提取关键字段数据
　　2.抽取视频网站解析规则模板，优化解析代码
　　3.打通数据爬虫的下载、解析、存储流程
　　4.采用Hbase存储爬虫数据，详解Hbase宽表和窄表设计以及爬虫项目表的详细设计，包含rowKey设计、列簇设计、历史版本
　　5.解析视频网站所有分页url并优化解析实现类
　　6.使用Queue队列存储视频网站所有url，实现视频网站url循环抓取
　　7.采用高、低优先级队列循环抓取视频网站url
　　8.采用Redis数据库实现url抓取优先级，并支持分布式爬虫
　　9.采用多线程爬虫，加快爬虫效率
　　10.定时启动爬虫项目
　　11.完善爬虫项目、补充抓取关键字段数据
　　全文检索
　　1.Lucene.Solr.ElasticSearch简介
　　2.全文检索过程：索引创建和搜索索引
　　3.解决全文检索的核心问题
　　4.Solr+Hbase组合提升检索效率
　　5.Solr配置详解
　　6.Solr安装部署
　　7.Solr建立索引
　　8.Solr检索视频网站数据
　　数据可视化
　　1.采用SpringMVC框架编写爬虫Web项目
　　2.编写Hbase工具类查询Hbase数据
　　3.编写Solr工具类检索爬虫数据
　　4.采用Freemarker或者jsp展示页面
　　5.采用Highcharts插件展示收视指数曲线图
　　6.打通爬虫整个项目流程，实时查看收视排行榜以及收视指数曲线图
　　项目优化一
　　1.设置合理的抓取时间间隔，模拟正常用户访问，降低IP被封概率
　　2.采用Redis动态IP库，随机获取IP，随机抓取不同网站数据，降低同一IP对统一网站的访问频率
　　3.实现分布式爬虫，提高爬虫效率
　　项目优化二
　　1.Ganglia.Zookeeper简介
　　2.详解Zookeeper特性监控爬虫项目
　　3.完善爬虫项目注册Zookeeper集群
　　4.编写Watcher监视器监控爬虫项目生命周期
　　5.集群监控的整体联调
　　项目优化三
　　1.监控器监控爬虫项目异常，异常数据插入数据库
　　2.编写邮件Mail项目扫描爬虫项目异常信息，通知运维人员
　　3.编写定时器定时执行Mail项目
　　企业级项目实战四：某淘OpenTSDB时间序列分析项目1.结合企业应用介绍SAAS、PAAS、IAAS
　　2.通过Ganglia熟悉SAAS产品
　　3.OpenTSDB项目需求介绍
　　4.HBase测试环境安装
　　5.HBase基础知识回顾
　　6.HBase在各种场景如何保证区分新旧数据
　　7.Hbase访问方式
　　8.Hbase编程
　　9.HBase数据接入
　　10.HBase性能优化
　　11.OpenTSDB安装搭建
　　12.SAAS产品的架构详细讲解
　　13.OpenTSDBtcollector(自带的探针)采集数据
　　14.用Tcollector来监控HBase或者Zookeeper
　　15.Grafana来监控Flume
　　16.Kafka消息队列缓存数据
　　17.数据接入
　　18.写性能优化
　　19.HBase性能调优
　　20.HBase在资源紧张时降低IO的手段
　　21.HBase冷热数据处理
　　22.大数据系统维护方案
　　企业级项目实战五：某婚恋网站后台日志实时分析系统（Storm）业务背景
　　1.案例背景
　　2.设计目标
　　3.分析需求
　　系统架构与模块设计
　　1.整体架构
　　2.数据源
　　3.数据存储与处理
　　核心模块实现
　　1.模拟数据实现
　　2.日志采集和存储实现
　　3.数据处理实现
　　项目部署上线
　　1.上线大致流程
　　2.注意事项
　　3.项目监控
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