02大数据环境篇-加快ssh登陆小技巧
- 可以搭建大数据开发需要的组件环境,如Haddop生态圈、Flink、Clickhouse等。
- 掌握大数据开发的环境,帮助开发者解决大数据环境的问题,提高开发效率。
大数据时代的到来,简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。
本系列课程适合所有对大数据开发有兴趣的人员,大数据Hadoop、Spark、Flink生态圈高端课程的开发。课程内容量很大,有一定的难度和深度,让大家对大数据技术熟悉。
本教程为大数据环境篇,助力大数据学习者搭建各种大数据需要的开发环境,Hadoop+ZooKeeper+Kafka+MySQL+Sqoop+Hbase+Flink等,老师带着大家实践,笔记详细,学完就可以上手进行大数据的开发的环境搭建。
本课程课程目录:
01大数据环境篇-linux搭建总结
02大数据环境篇-加快ssh登陆小技巧
03大数据环境篇-实用工具之拷贝的脚本编写
04大数据环境篇-ssh无密码登陆配置
05大数据环境篇-jdk的安装以及查询脚本工具编写
06大数据环境篇-hadoop安装过程
07大数据环境篇-hadoop各个xml配置过程
08大数据环境篇-hadoop手动启动和关闭
09大数据环境篇-hadoop脚本启动与关闭的编写
10大数据环境篇-ZooKeeper的安装过程
11大数据环境篇-ZooKeeper的启动脚本
12大数据环境篇-kafka的安装过程
13大数据环境篇-kafka的脚本启动与停止
14大数据环境篇-kafka命令行的使用过程
15大数据环境篇-mysql安装过程
16大数据环境篇-用navicat连接mysql
17大数据环境篇-sqoop的安装过程
18大数据环境篇-hive的安装过程
课程学习路线图:,
第1阶段:大数据需求篇
第2阶段:大数据基础Linux篇
第3阶段:大数据环境搭建篇(Hadoop+ZooKeeper+Kafka+MySQL+Sqoop+Hbase+Flink等)
第4阶段:待更新
第5阶段:待更新
第6阶段:待更新
第7阶段:待更新
学员完全掌握后,可以应对企业的大数据开发工程师用人需求,助力转型企业大数据开发工程师。
学完大数据可以做的岗位:
Hadoop开发工程师
大数据清洗工程师(ETL)
大数据仓库开发工程师
大数据运维工程师
大数据架构师
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课程大纲