课程介绍

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学习本课程需要有的基础

    1：需要有 Java SE 的基础
    2：需要懂得 Linux 的基本常用的命令
    3：需要有 Hadoop (HDFS、MapReduce 以及 Zookeeper) 的基础
    4：有 Spark 的基础最好，但是没有的话也没关系
 
HBase 简介

Hadoop 中的 HDFS 组件可以存储海量的数据，但是 HDFS 有个特点，那就是只支持数据的 append 操作。只有单纯的 append 操作肯定是满足不了复杂的大数据处理场景的，很多大数据的场景要求对海量的数据进行随机的读和写操作。

HBase 就是搭建在 HDFS 之上的数据存储系统，它具备如下的功能：

    1：存储海量的数据
    2：在海量数据中进行随机读写的性能非常的好

HBase 中存储的数据是 key-value 类型的，所以，我们也可以将 HBase 成为 kv 数据存储系统，对于这种 kv 存储系统，具有如下的特点：

    1：如果是根据 key 来查询数据的话，性能是最好的。
    2：不太适合使用 SQL 来查询数据，也就是说不太适合对数据进行 join 、group 等关系型操作

所以说，如果你的应用场景符合下面的条件，那么可以考虑使用 HBase ：

    1：数据量足够大
    2：需要对数据进行随机的读写操作
    3：数据适合使用 key-value 类型的结构来存储
 
你能学到什么

    1：HBase 的核心原理和高级特性
    2：HBase 集群的内存规划
    3：基于 HBase 开发大数据应用

课程内容

课程分三个阶段讲解 HBase ：

    1：HBase 的核心原理
    2：HBase 的高级特性
    3：HBase 的项目实战

大数据高级工程师课程体系
经受3年的市场检验
内容持续更新
系统学习大数据技术

为什么学习大数据技术？
随着社会的发展，各行各业能收集到的数据越来越多，需要处理数据量也是越来越大，因此，各行各业与大数据技术的结合势在必行！
人们都知道云计算、人工智能、区块链是未来的趋势但是你知道它们三者的基础还是大数据技术吗？

课程大纲

01
HBase 介绍

课程内容(7分钟)

引出主角 HBase(20分钟)       暂无试看

HBase 安装(25分钟)
02
HBase 核心原理

HBase 数据模型(25分钟)

namespace(14分钟)

Version 和 TTL(17分钟)

HA 配置(18分钟)

Java 客户端 put 数据到 HBase(16分钟)

Table 到 Region 到 CF(26分钟)

HFile 文件格式详解(26分钟)

Block Encoder 和 Compressor(14分钟)

Bloom Filter(11分钟)

HBase 技术架构(8分钟)
03
HBase 读写路径

客户端怎么找到对应的 Region(15分钟)

Memory Store 写缓存机制(21分钟)

WAL(9分钟)

读缓存机制-BlockCache(9分钟)

LRUBlockCache(24分钟)

BucketCache(26分钟)

HBase 内存规划案例(15分钟)
04
HBase 高级特性

compaction(26分钟)

pre-split （预切分）(25分钟)

auto-split（自动切分）(9分钟)

手工 split(13分钟)

auto-split 的实现(7分钟)

region 太多的影响以及合并(8分钟)

balancing(3分钟)

snapshot(12分钟)
05
HBase 的 Java 客户端

增删改 HBase 表(22分钟)

批量接口(4分钟)

行操作的原子性(9分钟)

异步接口(4分钟)

Version 操作(3分钟)

Scan(26分钟)
06
HBase 查询的过滤器

RowKey 的过滤(9分钟)

Column 的过滤(12分钟)

Column Value 的过滤(3分钟)

分页过滤(3分钟)

过滤器列表(5分钟)
07
实战应用课程内容

实战应用课程内容(4分钟)
08
HBase Schema 设计

几个 column family 比较合适(12分钟)

RowKey 设计一(4分钟)

RowKey 设计二(3分钟)

RowKey 设计三(25分钟)

RowKey 设计四(21分钟)
09
Spark On HBase

Spark 读写 HBase 的原理(11分钟)

每个 Executor 维护一个 Connection(8分钟)

HBaseContext (会用即可)(16分钟)

Spark 使用 bulkput 写数据到 HBase(20分钟)

Spark 使用 bulkput 的优化(6分钟)

RDD 分区与 Region 的关系(12分钟)

隐式转换的使用(3分钟)
10
阶段项目实战：机械零部件质量追踪(一)

需求说明(9分钟)

Schema 的设计(14分钟)

CSV 数据文件转成 HFile(40分钟)

HFile 导入到 HBase 并验证(9分钟)

实验环境下的 Solr 安装(12分钟)

Solr 的 Schema(22分钟)

简单使用 Solr(13分钟)

生产环境中的 Solr(20分钟)

创建索引(16分钟)

问题解决(10分钟)
11
阶段项目实战：机械零部件质量追踪(二)

OLAP 架构图讲解(10分钟)

设置 Solr 开机不自动启动(4分钟)
12
构建 Java Web 应用

简单的 Spring boot 应用(15分钟)

复杂的 Spring boot 应用(28分钟)

发布 Spring boot jar 应用(5分钟)

发布 Spring boot war 应用(10分钟)

Java Web 展现产品质量数据(46分钟)