北京大数据开发辅导哪家更专业

1) 第四层负载均衡

2) 了解机架服务器，采用真实机架服务器部署linux

3) Linux的常用命令：常用命令的介绍、常用命令的使用和练习；

4) Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用；

5) Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解；

6) VI、VIM编辑器：VI、VIM编辑器的介绍、VI、VIM扥使用和常用快捷键；

7) Linux用户和组账户管理：用户的管理、组管理；

8) Linux磁盘管理，lvm逻辑卷，nfs详解；

9) Linux系统文件权限管理：文件权限介绍、文件权限的操作；

10) Linux的RPM软件包管理：RPM包的介绍、RPM安装、卸载等操作；

11) yum命令，yum源搭建；

12) Linux网络：Linux网络的介绍、Linux网络的配置和维护；

13) Shell编程：Shell的介绍、Shell脚本的编写；

14) Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署；

1) 第四层负载均衡

a) Lvs负载均衡

i. 负载算法，NAT模式，直接路由模式（DR），隧道模式（TUN）

b) F5负载均衡器介绍

2) 第七层负载均衡

a) Nginx

b) Apache

3) Tomcat、jvm优化提高并发量

4) 缓存优化

a) Java缓存框架

i. Oscache，ehcache

b) 缓存数据库

i. Redis，Memcached

5) Lvs nginx tomcat redis|memcache构建二层负载均衡千万并发处理

6) Haproxy

7) Fastdfs小文件独立存储管理

8) Redis缓存系统

a) Redis基本使用

b) Redis sentinel高可用

c) Redis好友推荐算法

1) Lucene介绍

2) Lucene 倒排索引原理

3) 建索引 IndexWriter

4) 搜索 IndexSearcher

5) Query

6) Sort和 过滤 （filter）

7) 索引优化和高亮

1) 什么是solr

2) 为什么工程中要使用solr

3) Solr的原理

4) 如何在tomcat中运行solr

5) 如何利用solr进行索引与搜索

6) solr的各种查询

7) solr的Filter

8) solr的排序

9) solr的高亮

10) solr的某个域统计

11) solr的范围统计

12) solrcloud集群搭建

一、

1) Hadoop生态环境介绍

2) Hadoop云计算中的位置和关系

3) 国内外Hadoop应用案例介绍

4) Hadoop 概念、版本、历史

5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构

6) Hadoop 的集群结构

7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤

8) 经过命令行和浏览器观察hadoop

二、

1) HDFS底层工作原理

2) HDFS datanode,namenode详解

3) Hdfs shell

4) Hdfs java api

三、

1) Mapreduce四个阶段介绍

2) Writable

3) InputSplit和OutputSplit

4) Maptask

5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner

6) Reducer

四、Mapreducer案例

1) 二次排序

2) 倒排序索引

3) zui优路径

4) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析（中国棱镜计划）

5) 社交好友推荐算法

6) 互联网精准广告推送 算法

7) 阿里巴巴天池大数据竞赛 《天猫推荐算法》案例

8) Mapreduce实战pagerank算法

五、

1) Hadoop2.x集群结构体系介绍

2) Hadoop2.x集群搭建

3) NameNode的高可用性（HA）

4) HDFS Federation

5) ResourceManager 的高可用性（HA）

6) Hadoop集群常见问题和解决方法

7) Hadoop集群管理

1) HBase与RDBMS的对比

2) 数据模型

3) 系统架构

4) HBase上的MapReduce

5) 表的设计

6) 集群的搭建过程讲解

7) 集群的监控

8) 集群的管理

9) HBase Shell以及演示

10) Hbase 树形表设计

11) Hbase 一对多 和 多对多 表设计

12) Hbase 微博 案例

13) Hbase 订单案例

14) Hbase表级优化

15) Hbase 写数据优化

16) Hbase 读数据优化

1) 数据仓库基础知识

2) Hive定义

3) Hive体系结构简介

4) Hive集群

5) 客户端简介

6) HiveQL定义

7) HiveQL与SQL的比较

8) 数据类型

9) 外部表和分区表

10) ddl与CLI客户端演示

11) dml与CLI客户端演示

12) select与CLI客户端演示

13) Operators 和 functions与CLI客户端演示

14) Hive server2 与jdbc

15) 用户自定义函数（UDF 和 UDAF）的开发与演示

16) Hive 优化

1) 介绍 和 配置Sqoop

2) Sqoop shell使用

3) Sqoop-import

a) DBMS-hdfs

b) DBMS-hive

c) DBMS-hbase

4) Sqoop-export

1) flume简介-基础知识

2) flume安装与测试

3) flume部署方式

4) flume source相关配置及测试

5) flume sink相关配置及测试

6) flume selector 相关配置与案例分析

7) flume Sink Processors相关配置和案例分析

8) flume Interceptors相关配置和案例分析

9) flume AVRO Client开发

10) flume 和kafka 的整合

1) Zookeeper java api开发

2) Zookeeper rmi高可用分布式集群开发

3) Zookeeper redis高可用监控实现

4) Netty 异步io通信框架

5) Zookeeper实现netty分布式架构的高可用

项目技术架构体系：

a) Web项目和云计算项目的整合

b) Flume经过avro实时收集web项目中的日志

c) 数据的ETL

d) Hive 批量 sql执行

e) Hive 自定义函数

f) Hive和hbase整合。

g) Hbase 数据支持 sql查询分析

h) Mapreduce数据挖掘

i) Hbase dao处理

j) Sqoop 在项目中的使用。

k) Mapreduce 定时调用和监控