进阶大数据架构师学习路线

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了进阶大数据架构师学习路线相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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大数据架构师成神之路【持续优化更新】

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进阶大数据架构师学习路线

前言

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一、大数据初级架构师之Java生态技术及架构核心技能体系

1、 Java企业级开发必备核心技能之Java SE生态体系

  • 1.1、Java SE 体系之Java根基

    • 1.1.1、计算机发展历史与Java体系结构
    • 1.1.2、Java核心机制之垃圾收集机制原理剖析
    • 1.1.3、Java跨平台原理与DOS命令剖析
    • 1.1.4、Java 代码编译方式与执行原理
    • 1.1.5、Java 数据类型、标识符与关键字详解

    https://lansonli.blog.csdn.net/article/details/109687212

    • 1.1.6、Java 中各类运算符及案例实战
    • 1.1.7、流程控制之判断、循环结构详解

    https://lansonli.blog.csdn.net/article/details/109706790

    https://lansonli.blog.csdn.net/article/details/109831342

    • 1.1.8、数组引用与数组案例实战详解

    https://lansonli.blog.csdn.net/article/details/114858785

    • 1.1.9、IDEA 代码工具配置、工具模板、断点调试实战

  • 1.2、Java SE体系之面向对象

    • 1.2.1、Java面相对象之封装、继承、多态

    https://lansonli.blog.csdn.net/article/details/115260142

    • 1.2.2、Java面相对象之关键字系列详解
    • 1.2.3、Java面相对象之继承对象内存分析
    • 1.2.4、Java面相对象之容器详解
    • 1.2.5、Java面相对象之编译及运行时详解
    • 1.2.6、Java面相对象之常用类关键点详细分析

  • 1.3、Java SE体系之异常、集合

    • 1.3.1、使用try-catch-finally 一招捕获程序异常
    • 1.3.2、使用throw声明和抛出异常
    • 1.3.3、异常机制关键之异常继承体系
    • 1.3.4、异常机制关键之运行编译异常
    • 1.3.5、异常机制关键之自定义异常
    • 1.3.6、Java实战开发常用类详解
    • 1.3.7、Java实战开发集合体系及实战剖析

  • 1.4、Java SE体系之IO流及多线程

    • 1.4.1、IO流之字节输入及输出流实战应用
    • 1.4.2、IO流之字符输入及输出流实战应用
    • 1.4.3、IO流之字节流、字符流、缓冲流转换实操
    • 1.4.4、IO流之打印流、对象流、序列化流实战应用
    • 1.4.5、多线程之线程、进程实现方式
    • 1.4.6、多线程之线程生命周期分析
    • 1.4.7、多线程之线程同步与死锁分析
    • 1.4.8、多线程之实现线程池代码实操

2、 Java企业级开发必备核心技能之Java EE生态体系

  • 2.1、Java EE生态体系之数据库
    • 2.1.1、数据库核心之SQL实操演练
    • 2.1.2、数据库核心之表、约束、索引原理及实操演练
    • 2.1.3、数据库核心之JDBC与数据库整合代码分层实操演练
    • 2.1.4、数据库核心之反射技术实现与封装原理
    • 2.1.5、数据库核心之数据库连接池原理分析
    • 2.1.6、数据库核心之Druid&hikariCP索引原理分析
    • 2.1.7、数据库核心之日志架构实操演练
    • 2.1.8、数据库核心之SQL优化分析
    • 2.1.9、数据库核心之分布式数据库事务原理
    • 2.1.10、数据库核心之主从复制集群搭建演练
    • 2.1.11、数据库核心之shardingsphere原理分析
  • 2.2、Java EE生态体系之数据库连接
    • 2.2.1、数据库连接之JDBC使用及异常剖析
    • 2.2.2、数据库连接之实体封装及查询剖析
    • 2.2.3、数据库连接之JDBC攻防测试分析
    • 2.2.4、数据库连接之批处理与事务控制
    • 2.2.5、数据库连接之数据库连接池配置与实现剖析
    • 2.2.6、数据库连接之范式详解与实战案例分析
  • 2.3、Java EE生态体系之Maven、GIT
    • 2.3.1、高端研发必备技能之Maven原理与项目结构
    • 2.3.2、高端研发必备技能之项目类型POM配置解析
    • 2.3.3、高端研发必备技能之Maven远程仓库配置实操
    • 2.3.4、高端研发必备技能之Maven插件详解
    • 2.3.5、高端研发必备技能之Logback原理及配置实操
    • 2.3.6、高端研发必备技能之Logback文件、数据库输出实操
    • 2.3.7、高端研发必备技能之GIT版本库控制实操
    • 2.3.8、高端研发必备技能之GIT远程仓库原理及应用实操
    • 2.3.9、高端研发必备技能之GIT分支原理及应用实操
    • 2.3.10、高端研发背背技能之GIT标签、建库实战应用
  • 2.4、Java EE生态体系之企业级WEB开发
    • 2.4.1、企业级开发之MyBatis配置与使用详解
    • 2.4.2、企业级开发之MyBatis多级缓存与配置编译详解
    • 2.4.3、企业级开发之Spring 原理剖析及代码实操
    • 2.4.4、企业级开发之SpringMVC原理剖析及代码实操
    • 2.4.5、企业级开发之SpringBoot原理及代码实战
    • 2.4.6、企业级开发之SpringBoot与其他框架整合开发实战

3、抽丝剥茧架构底层技术体系深度剖析

  • 3.1、底层技术之JVM调优
    • 3.1.1、JVM class文件格式核心深度剖析
    • 3.1.2、Class加载过程底层核心剖析
    • 3.1.3、Java内存模型核心详解
    • 3.1.4、内存屏障与JVM指令详解
    • 3.1.5、Java运行时数据区和常用指令核心详解
    • 3.1.6、JVM调优GC Collector-三色标记详解
    • 3.1.7、企业级JVM调优实践
    • 3.1.8、JVM实战调优核心点深度剖析
    • 3.1.9、JVM实战调优源码级剖析
    • 3.1.10、垃圾回收算法剖析
    • 3.1.11、JVM常见参数详解
  • 3.2、底层技术之多线程与高并发
    • 3.2.1、单机高并发核心之线程状态
    • 3.2.2、单机高并发核心之异常与锁底层详解
    • 3.2.3、解析自旋锁CAS操作核心剖析
    • 3.2.4、volatile底层核心深度剖析
    • 3.2.5、JUC 同步机制之Latch核心剖析
    • 3.2.6、JUC 同步机制之Semaphore核心剖析
    • 3.2.7、LockSupport底层核心深度剖析
    • 3.2.8、互联网大厂高频面试题详解
    • 3.2.9、强软弱虚四种引用以及ThreadLocal的原理与源码
    • 3.2.10、线程池高并发容器CopyOnWriteList，BlockingQueue详解
    • 3.2.11、自定义线程池、JDK自带线程池、ForkJoin，源码解析详细剖析
    • 3.2.12、单机压测工具JMH、单机最快MQ - Disruptor原理解析
  • 3.3、底层技术之网络通信与IO
    • 3.3.1、虚拟文件系统核心深度剖析
    • 3.3.2、文件描述符、IO重定向深度剖析
    • 3.3.3、内核中PageCache、mmap原理深度剖析
    • 3.3.4、java文件系统io、nio、内存中缓冲区深度剖析
    • 3.3.5、Socket编程BIO及TCP参数详解
    • 3.3.6、C10K问题及NIO精讲和IO模型性能压测
    • 3.3.7、网络编程之多路复用器及Epoll精讲
    • 3.3.8、网络编程java API 实战多路复用器开发
    • 3.3.9、全手写急速理解Netty模型及IO模型应用企业级实战
    • 3.3.10、Netty之IO模型开发本质手写部分实现推导
    • 3.3.11、基于Netty的RPC框架自定义协议，连接池
    • 3.3.12、基于Netty的RPC框架协议编解码问题 粘包拆包与内核关系
    • 3.3.13、基于Netty的RPC框架provider端简单dispatcher实现RPC调用全流程
    • 3.3.14、基于Netty的RPC框架简单重构框架分层及RPC传输的本质及有无状态的RPC区别

4、数据结构与算法技术体系

  • 4.1、算法高频大厂面试内容
    • 4.1.1、数据结构之链表结构与原理
    • 4.1.2、数据结构之栈结构与原理
    • 4.1.3、数据结构之队列结构与原理
    • 4.1.4、数据结构之二叉树结构与原理
    • 4.1.5、数据结构之图结构与原理
    • 4.1.6、算法核心之算法复杂度
    • 4.1.7、算法核心之对数器
    • 4.1.8、算法核心之二分法异或运算原理分析
    • 4.1.9、算法核心之递归、哈希、有序操作原理
    • 4.1.10、算法核心之归并与随机排序区别对比
    • 4.1.11、算法核心之贪心算法
    • 4.1.12、算法核心之并查集结构
    • 4.1.13、算法核心之暴力递归
    • 4.1.14、算法核心之动态规划
    • 4.1.15、算法核心之kmp算法
    • 4.1.16、算法核心之manacher算法
    • 4.1.17、算法核心之bfprt算法
    • 4.1.18、算法核心之蓄水池算法
    • 4.1.19、算法核心之LRU内存替换算法
    • 4.1.20、各类算法之详实实战案例详解
    • 4.1.21、leetcode高频大厂面试题详解

二、进阶中级大数据架构生态技术体系

1、大数据EB级架构设计之Linux操作系统体系篇

  • 1.1、Liunx核心命令及脚本编程实战剖析
    • 1.1.1、Linux核心命令
      • 1.1.1.1、Linux核心之Linux内核与GUN介绍
      • 1.1.1.2、Linux核心之虚拟网络编辑器
      • 1.1.1.3、Linux核心之多主机网络通信原理与配置实操
      • 1.1.1.4、Linux核心之虚拟化管理快照
      • 1.1.1.5、Linux核心之Linux克隆实操
      • 1.1.1.6、Linux核心之SSH客户端使用与案例实操演练
      • 1.1.1.7、Linux核心命令之help命令与案例实操演练
      • 1.1.1.8、Linux核心命令之man命令与案例实操演练
      • 1.1.1.9、Linux核心命令之df/du命令与案例实操演练
      • 1.1.1.10、Linux核心命令之扩展命令与案例实操演练
      • 1.1.1.11、Linux核心命令之文件操作命令与案例实操演练
      • 1.1.1.12、Linux核心命令之vi命令与案例实操演练
      • 1.1.1.13、Linux核心命令之grep命令与案例实操演练
      • 1.1.1.14、Linux核心命令之cut命令与案例实操演练
      • 1.1.1.15、Linux核心命令之sort命令与案例实操演练
      • 1.1.1.16、Linux核心命令之wc命令与案例实操演练
      • 1.1.1.17、Linux核心命令之sed命令与案例实操演练
      • 1.1.1.18、Linux核心命令之awk命令与案例实操演练
      • 1.1.1.19、Linux核心之日志文件追踪
    • 1.1.2、Linux系统管理
      • 1.1.2.1、系统管理之服务配置文件详解
      • 1.1.2.2、系统管理之用户、组、权限管理详解
      • 1.1.2.3、系统管理之多用户资源绑定案例实操演练
      • 1.1.2.4、系统管理之网络进程管理详解
      • 1.1.2.5、系统管理之后台服务管理详解
      • 1.1.2.6、系统管理之操作系统软件安装实战演练
      • 1.1.2.7、系统管理之源码编译原理及安装演练
      • 1.1.2.8、系统管理之RPM包管理机制详解
      • 1.1.2.9、系统管理之YUM仓库管理机制详解
      • 1.1.2.10、系统管理之本地、局域网仓库源配置实操
    • 1.1.3、Shell脚本编程
      • 1.1.3.1、Shell编程核心之Shell原理、命令介绍
      • 1.1.3.2、Shell编程核心之解释器的执行方式
      • 1.1.3.3、Shell编程核心之函数、内部命令、外部命令实操
      • 1.1.3.4、Shell编程核心之文件描述符与重定向
      • 1.1.3.5、Shell编程核心之输出重定向各种方式详解
      • 1.1.3.6、Shell编程核心之输入重定向各种方式详解
      • 1.1.3.7、Shell编程核心之重定向http协议到网站请求案例实战演练
      • 1.1.3.8、Shell编程核心之本地、局部变量、特殊变量详解
      • 1.1.3.9、Shell编程核心之父子进程、环境变量
      • 1.1.3.10、Shell编程核心之linux中for进程原理
      • 1.1.3.11、Shell编程核心之管道的子进程执行原理
      • 1.1.3.12、Shell编程核心之引用、命令替换扩展
      • 1.1.3.13、Shell编程核心之命令状态与逻辑判断
      • 1.1.3.14、Shell编程核心之算数表达式及bash扩展
      • 1.1.3.15、Shell编程核心之流程控制语句
      • 1.1.3.16、Shell编程核心之bash词的拆分扩展
      • 1.1.3.17、Shell编程核心之脚本编程代码实操演练
      • 1.1.3.18、Shell编程核心之解释器的多种命令扩展
  • 1.2、Linux网络原理及高可用、高负载处理实战剖析
    • 1.2.1、Linux 网络
      • 1.2.1.1、TCP/IP协议资深讲解之应用层原理
      • 1.2.1.2、TCP/IP协议资深讲解之传输控制层原理
      • 1.2.1.3、TCP/IP协议资深讲解之TCP协议/报文/三次握手
      • 1.2.1.4、TCP/IP协议资深讲解之网络层
      • 1.2.1.5、TCP/IP协议资深讲解之路由表和IP协议原理
      • 1.2.1.6、TCP/IP协议资深讲解之链路层
      • 1.2.1.7、TCP/IP协议资深讲解之ARP协议及交换机协议
      • 1.2.1.8、Linux网络之NAT网络原理
      • 1.2.1.9、LVS负载之的DNAT模式分析
      • 1.2.1.10、LVS负载之DR模式分析
      • 1.2.1.11、LVS负载之TUN模式分析
      • 1.2.1.12、LVS负载之静态调度算法
      • 1.2.1.13、LVS负载之动态调度算法
      • 1.2.1.14、LVS负载之内核配置ARP协议
      • 1.2.1.15、LVS负载之命令讲解
      • 1.2.1.16、LVS负载之LVS的DR模式实验搭建
    • 1.2.2、高可用与负载均衡
      • 1.2.2.1、高可用之高并发及解决方案概述
      • 1.2.2.2、高可用之健康检查及故障迁移策略
      • 1.2.2.3、高可用之分布式选主策略
      • 1.2.2.4、高可用之keepalived原理
      • 1.2.2.5、高可用之keepalived配置文件详解
      • 1.2.2.6、基于keepalived的高可用LVS实战演练
      • 1.2.2.7、基于keepalived的高可用后端健康检查验证
      • 1.2.2.8、单点性能压力下的面向服务开发理论
      • 1.2.2.9、反向代理服务器原理
      • 1.2.2.10、负载均衡之nginx介绍
      • 1.2.2.11、负载均衡之Nginx和Apache的httpd对比
      • 1.2.2.12、IO的阻塞模型和异步非阻塞模型
      • 1.2.2.13、Nginx角色框架原理
      • 1.2.2.14、负载均衡之Nginx的内核参数配置
      • 1.2.2.15、Nginx的内核sendfile零拷贝原理
      • 1.2.2.16、Nginx的TCP配置
      • 1.2.2.17、Nginx的虚拟服务器原理
      • 1.2.2.18、Nginx的location匹配规则
      • 1.2.2.19、Nginx的自动索引
      • 1.2.2.20、Nginx的反向代理服务器配置
      • 1.2.2.21、Nginx的upstream负载均衡配置
      • 1.2.2.22、Nginx的DNS负载均衡配置
      • 1.2.2.23、Nginx负载均衡下数据一致性解决方案

2、大数据EB级架构设计之Hadoop生态技术体系篇

  • 2.1、分布式协调系统Zookeeper实战剖析
    • 2.1.1、分布式协调框架Zookeeper
      • 2.1.1.1、Zookeeper之分布式协调原理分析
      • 2.1.1.2、Zookeeper之设计目的及原理介绍
      • 2.1.1.3、Zookeeper之分布式环境准备及分布式部署实操
      • 2.1.1.4、Zookeeper之命令实操演练
      • 2.1.1.5、Zookeeper之节点类型系统介绍
      • 2.1.1.6、Zookeeper之ZAB协议原理详解
      • 2.1.1.7、Zookeeper之Paxos协议及变种选举协议原理详解
      • 2.1.1.8、Zookeeper之api环境准备及企业级案例实操演练
      • 2.1.1.9、Zookeeper之事件注册及节点变更
  • 2.2、分布式文件系统HDFS底层实战剖析
    • 2.2.1、分布式文件系统HDFS
      • 2.1.1.1、HDFS之如何快速处理1T文件
      • 2.1.1.2、HDFS之Hadoop历史介绍
      • 2.1.1.3、HDFS之Hadoop架构设计原理分析
      • 2.1.1.4、HDFS核心之NameNode详解
      • 2.1.1.5、HDFS核心之SecondaryNameNode详解
      • 2.1.1.6、HDFS核心之DataNode与副本防治策略详解
      • 2.1.1.7、HDFS核心之HDFS权限管理详解
      • 2.1.1.8、HDFS核心之HDFS安全模式详解
      • 2.1.1.9、HDFS核心之HDFS文件上传流程详解
      • 2.1.1.10、HDFS核心之HDFS读文件流程详解
      • 2.1.1.11、HDFS之伪分布式集群搭建实操演练
      • 2.1.1.12、HDFS核心之完全分布式集群搭建
      • 2.1.1.13、HDFS核心之Hadoop新特性详解
      • 2.1.1.14、HDFS核心之NameNode的Federation
      • 2.1.1.15、NameNode-HA之NameNode-HA集群搭建
      • 2.1.1.16、NameNode-HA之NameNode-HA手动、自动切换
      • 2.1.1.17、HDFS核心之java客户端操作HDFS
  • 2.3、分布式资源调度引擎Yarn实战剖析
    • 2.3.1、分布式资源调度框架Yarn
      • 2.3.1.1、Yarn架构设计思路深度剖析
      • 2.3.1.2、Yarn ResourceManager原理深度解析
      • 2.3.1.3、Yarn NodeManager原理深度解析
      • 2.3.1.4、企业级Yarn分布式集群部署实践
      • 2.3.1.5、Yarn 配置文件系统详解及优化设置
      • 2.3.1.6、Yarn提交任务执行流程源码跟踪
      • 2.3.1.7、Yarn ResourceManager启动源码深度剖析
      • 2.3.1.8、Yarn NodeManager启动源码深度剖析
  • 2.4、分布式计算引擎MapReduce实战剖析
    • 2.4.1、分布式计算框架MapReduce
      • 2.4.1.1、MapReduce之设计原理与原语详解
      • 2.4.1.2、MapReduce之执行流程详解
      • 2.4.1.3、MapReduce之二次排序原理及实操
      • 2.4.1.4、MapReduce之作业提交流程原理及实操
      • 2.4.1.5、MapReduce之作业执行流程
      • 2.4.1.6、MapReduce之Shuffle机制原理详解
      • 2.4.1.7、MapReduce之读取数据与输出数据过程详解
      • 2.4.1.8、MapReduce之运行自带的wordcount程序
      • 2.4.1.9、MapReduce之手写wordcount程序
    • 2.4.2、MapReduce案例剖析
      • 2.4.2.1、MR案例之天气案例需求分析/天气案例映射为MR原语
      • 2.4.2.2、MR案例之天气案例键值对设计/天气案例开发和运行
      • 2.4.2.3、MR案例之天气案例排序比较器分组比较器设计
      • 2.4.2.4、MR案例之好友推荐需求分析/好友推荐映射为MR原语
      • 2.4.2.5、MR案例之好友推荐键值对设计/好友推荐开发和运行/好友推荐TopN
      • 2.4.2.6、MR案例之PageRank简介及算法介绍/PageRank映射为MR原语
      • 2.4.2.7、MR案例之PageRank键值对设计/PageRank编码和运行
      • 2.4.2.8、MR案例之TFIDF简介及算法/TFIDF映射为MR原语
      • 2.4.2.9、MR案例之TFIDF键值对设计/TFIDF编码和运行
      • 2.4.2.10、MR案例之itemCF简介及算法/itemCF键值对设计/itemCF编码和运行
  • 2.5、分布式数据仓库Hive实战剖析
    • 2.5.1、分布式数据仓库Hive架构
      • 2.5.1.1、数据仓库之为什么构架数据仓库
      • 2.5.1.2、数据仓库之数仓构建方法论系统讲解
      • 2.5.1.3、数据仓库与数据库重点区别详解
      • 2.5.1.4、数据仓库之分层设计详解
      • 2.5.1.5、数据仓库之表类型详解
      • 2.5.1.6、Hive架构之架构原理详解
      • 2.5.1.7、Hive架构之元数据讲解
      • 2.5.1.8、Hive架构之执行引擎分析
      • 2.5.1.9、Hive架构之企业级分布式搭建实操演练
    • 2.5.2、Hive DDL
      • 2.5.2.1、Hive DDL之基础数据类型系统讲解
      • 2.5.2.2、Hive DDL之创建管理内部表、外部表实战操作
      • 2.5.2.3、Hive DDL之数据读取规则Row Format详解
      • 2.5.2.4、Hive DDL之数据读取规则 Serde系统讲解
      • 2.5.2.5、Hive DDL之静态、动态分区管理详解
      • 2.5.2.6、Hive DDL之动态分区管理
      • 2.5.2.7、Hive DDL之删除、修改表实战演练
      • 2.5.2.8、Hive DDL之分桶表、视图、索引系统讲解
    • 2.5.3、Hive DML
      • 2.5.3.1、Hive DML之企业级数据量加载
      • 2.5.3.2、Hive DML之实操命令系统讲解
      • 2.5.3.3、Hive DML之插入、修改、删除、清空企业级案例实操演练
      • 2.5.3.4、Hive DML之事务管理、特性、配置详解
    • 2.5.4、Hive Query
      • 2.5.4.1、Hive Query之全表、条件、分组企业级案例演示
      • 2.5.4.2、Hive Query之运算符系统讲解
      • 2.5.4.3、Hive Query之内置函数、自定义函数系统讲解
      • 2.5.4.4、Hive Query之表连接、排序方式详细讲解
      • 2.5.4.5、Hive Query之企业面试高频SQL试题实战演练
      • 2.5.4.6、Hive Query之Hive server2系统讲解
      • 2.5.4.7、Hive Query之Hive beeline客户端系统讲解
      • 2.5.4.8、Hive Query之JDBC、参数、变量、GUI详细讲解
  • 2.6、分布式数据库HBase实战剖析
    • 2.6.1、分布式数据库HBase架构
      • 2.6.1.1、HBase之HBase架构设计原理及NoSQL体系详解
      • 2.6.1.2、HBase之数据模型与HBase表结构系统讲解
      • 2.6.1.3、HBase之HBase角色系统讲解
      • 2.6.1.4、HBase之内存结构、存储数据结构LSM树讲解
      • 2.6.1.5、HBase之读、写数据流程详细讲解
      • 2.6.1.6、HBase之standalone模式、完全分布式企业级部署
      • 2.6.1.7、HBase之HBase 高可用原理及企业级部署
    • 2.6.2、分布式数据库HBase高级操作
      • 2.6.2.1、HBase 之Shell命令系统讲解及实战演练
      • 2.6.2.2、HBase API操作之创建表、删除表、插入、更新、删除实操演练
      • 2.6.2.3、HBase 之HBase数据寻址与数据读写流程详解
      • 2.6.2.4、HBase 之Hbase过滤器系统讲解
      • 2.6.2.5、HBase 之Protobuffer安装、配置、API操作
      • 2.6.2.6、HBase 之压缩存储原理及企业案例实战分析
      • 2.6.2.7、HBase 之协处理器原理与企业案例实战分析
  • 2.7、离线分布式数据采集系统实战剖析
    • 2.7.1、Sqoop离线数据采集系统
      • 2.7.1.1、Sqoop之数据采集原理及ETL详解
      • 2.7.1.2、Sqoop之架构设计原理剖析
      • 2.7.1.3、Sqoop之企业分布式安装及配置详解
      • 2.7.1.4、Sqoop之全量、增量导入数据到hdfs
      • 2.7.1.5、Sqoop之全量、增量导入数据到hive
      • 2.7.1.6、Sqoop之全量、增量导入数据到hbase
      • 2.7.1.7、Sqoop之全量、增量导出数据到mysql
      • 2.7.1.8、Sqoop之数据迁移job管理
    • 2.7.2、Kettle离线数据采集系统
      • 2.7.2.1、Kettle之数据采集原理及概念模型详解
      • 2.7.2.2、Kettle之核心组件系统讲解
      • 2.7.2.3、Kettle之概念术语及相应实操演练
      • 2.7.2.4、Kettle之数据ETL实战演练
      • 2.7.2.5、Kettle之企业级数据ETL案例分析
  • 2.8、高性能分布式缓存数据库Redis实战剖析
    • 2.8.1、高性能分布式缓存库Redis
      • 2.8.1.1、Redis之优势、特点及与其他框架对比详解
      • 2.8.1.2、Redis之企业级分布式搭建实战演练
      • 2.8.1.3、Redis之客户端命令行详解
      • 2.8.1.4、Redis之字符串、散列、列表、集合类型系统讲解
      • 2.8.1.5、Redis之Java Api实操演练
      • 2.8.1.6、Redis之Transaction/Pipeline系统讲解
      • 2.8.1.7、Redis之持久化(AOF+RDB)系统讲解
      • 2.8.1.8、Redis之sentinel高可用实战应用
      • 2.8.1.9、Redis之事务、分片、主从复制系统讲解
      • 2.8.1.10、Redis之企业级案例实战分析

3、大数据EB级架构设计之ELK Stack生态体系篇