Zookeeper在分布式集群(Hadoop生態(tài)圈)中的地位越來越突出,對(duì)分布式應(yīng)用的開發(fā)也提供了極大便利,這也是這里我們帶領(lǐng)大家深入學(xué)習(xí) Zookeeper的原因。本課程主要內(nèi)容包括Zookeeper深入、客戶端開發(fā)(Java編程,案例開發(fā))、日常運(yùn)維、Web界面監(jiān)控。大家這里學(xué)好Zookeeper,對(duì)后面學(xué)習(xí)其他技術(shù)至關(guān)重要。
1) Zookeeper java api開發(fā)
2) Zookeeper rmi高可用分布式集群開發(fā)
3) Zookeeper redis高可用監(jiān)控實(shí)現(xiàn)
4) Netty 異步io通信框架
5) Zookeeper實(shí)現(xiàn)netty分布式架構(gòu)的高可用
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
某大型電商日志分析和訂單管理
在實(shí)戰(zhàn)中學(xué)習(xí),技術(shù)點(diǎn)非常多,怎么樣實(shí)際運(yùn)用這些點(diǎn)是我們?cè)谧詫W(xué)過程中體驗(yàn)不到的。電商日志分析包括:pv、uv,跳出率,二跳率、廣告轉(zhuǎn)化率、搜索引擎優(yōu)化等,訂單模塊有:產(chǎn)品推薦,商家排名,歷史訂單查詢,訂單報(bào)表統(tǒng)計(jì)等。
項(xiàng)目技術(shù)架構(gòu)體系:
a) Web項(xiàng)目和云計(jì)算項(xiàng)目的整合 b) Flume通過avro實(shí)時(shí)收集web項(xiàng)目中的日志 c) 數(shù)據(jù)的ETL d) Hive 批量 sql執(zhí)行 e) Hive 自定義函數(shù) f) Hive和hbase整合。 g) Hbase 數(shù)據(jù)支持 sql查詢分析 h) Mapreduce數(shù)據(jù)挖掘 i) Hbase dao處理 j) Sqoop 在項(xiàng)目中的使用。 k) Mapreduce 定時(shí)調(diào)用和監(jiān)控
storm流式計(jì)算 |