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。
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　　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
与非门科技(北京)有限公司 All Rights Reserved.
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北京市公安局备案编号： 京ICP备：号当站在清华大的讲台——讲述我在清华大学授课的经历[
&日，清华大学继续教育学院的邀请我为其开设的“典当与金融总裁国际研修班”的学员授课，课题为《典当行业风险控制及案例分析》。
说实话，虽然我曾经多次受到北京典当业协会、北京信用担保行业协会、高校和企业的邀请为其会员、企业管理人员和学生授课。但当接到清华大学的邀请时还是有种难以掩饰的兴奋和紧张，因为能坐在清华大学的教室都曾是一种奢望,可今天却站在了清华大学的讲台上。心里乱乱的,有种说不清楚的感觉。兴奋归兴奋，课还是要备的，因我有多年的典当行业和法律方面的实际工作经验和多次的授课经历，所以准备课件的过程还算比较顺利。
10月23日，上午8：30，我便提前来到授课地点:清华大学创新大厦。之所以早到，一是和校方沟通一下授课的具体安排；二是熟悉一下课堂气氛。据了解，本次听课学员多为业内的专家、企业高层管理人员和一些商会、协会的领导，具有丰富的管理经验和专业知识，甚至某些方面是远远超过我这个老师的。这无形又给我增加了很多的压力。虽然我曾有多次的授课经历，但随着开课时间的临近，我还是紧张起来。
上午9：00，在校方就我的背景情况做了简单的介绍后我便开始一天授课经历，我首先介绍了一整天授课的主要内容，分别为：当行业存在的风险及防范措施、典当业务基本流程、典当业务基本流程中各环节存在的风险点及防范措施和典当实操案例共4部分的内容。刚开始因为紧张的原因，出现了简短的思想与备课内容不相符的情景，但因我还是迅速的利用过多次授课的经验调整过来，前后持续了1分钟的时间。随后，我便从典当行业存在的风险及防范措施入手进行讲解，当看到听课的学员从疑惑的状态转向认真的记着笔记，我也渐渐放松下来，回到我平时授课的状态。我根据自己在一线工作的经验，对授课内容由问题着手，层层剖析，步步深入，全面介绍了典当行业存在的主要风险，系统讲解了基本流程及各环节的存在的风险点及防范措施，并结合实例进行了重点讲授。因我讲解的问题和解决方式都是现在典当行业普遍存在的问题和解决难点，特别是的介绍的解决方式因从一线总结而来，具有很强的实操性。由此，也慢慢的提起听课学员的兴趣，以至在课间休息时都纷纷上来就我所讲解的内容与我进行沟通。
&一上午的课也就这么很多就结束了。下午，因北京市部分典当行业的人员闻讯赶来，以至不得不增加座位。下午我继续沿着上午的思路进行了讲解，很快3个小时的时间就过去了，因课间我发现学员有很多问题要问，所以在离快结束的时间我预留出了30分钟的自由提问的时间。学员表现了极大的参与热情，纷纷提问题。以至到结束的时候还未尽兴，我不得不将我的联系方式提供给大家。
通过此次在清华大学授课，我深深的感到在教学中，宏观线索的勾勒，微观细节的阐述，逻辑分析的独白，典型实例的穿插，疑难问题的提示，所有这些必须是成竹在胸，水乳交融，挥洒自如，引人入胜。讲好一门课程，不仅要求教师具有坚实的理论功底、广博的知识背景和灵活的教学艺术，而且要求教师具有融理想、信念、情操和教养于一身的强烈的人格力量。有了这种人格力量，授起课，才能充满自信，精神饱满，神采飞扬，富有勉力，才能把学生带入授课内容的气势恢宏、博大精深、睿智通达的理论境界。&
作者简介：韩利，北京大学法学学士学位，北京雄志律师事务所专职律师，８年工作经验．
博客地址：．&
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2018年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三2017年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三2015年8月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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