数据统计分析系统架构图
课程所用到的开发环境和用到的技术:
系统:window7,
开发工具是:eclipse,IDEA,
本课程项目是一个综合项目,技术涵盖java web,大数据,虚拟化,linux服务器等
具体包含: spring,spark,spark streaming,spark mlib,hive,flume,kafka,hadoop,hbase,mongodb,dubbo,分布式缓存,redis,docker,nginx,easyui,highcharts等等。
此课程是按照真实企业级开发项目流程进行讲解,通过学习此课程可以体会到真实的大型大数据项目开发流程,学完此课程可以熟练掌握大数据技术,java web技术,docker虚拟化技术,分布式技术,缓存技术,linux等。
案例截图
最终项目截图
大型企业级云产品-数据统计分析系统(离线处理-流处理-批处理)
http://www.roncoo.com/course/view/ddd0b0730aec4bf3ae5d2e602ff870da
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大数据架构师必看:常见的七种Hadoop和Spark项目案例[转]
如果你的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目。 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时,这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时,或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来,HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚,打开一个新的局面,创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”,但事实上,要取得成功,你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做...
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