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贾伟峰
目录
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1 第1次课-大数据概述
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1.1 1 课程概述
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1.2 2 大数据处理流程
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1.3 3 大数据采集技术概论
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1.4 4 数据预处理技术概论
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1.5 5 教材与课件
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2 第2次课-数据采集技术基础
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2.1 1 传统数据采集技术概述
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2.2 2 数据采集系统架构
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2.3 3 数据采集系统软件
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2.4 4 数据采集关键技术
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2.5 5 教材与课件
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3 第3次课-大数据采集基础
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3.1 1 数据的发展
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3.2 2 大数据来源
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3.3 3 大数据采集的挑战和困难
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3.4 4 系统日志文件采集
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3.5 5 ETL工具采集
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3.6 6 互联网数据采集
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4 第4次课-大数据采集架构（Flume）
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4.1 1 概述
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4.2 2 Flume数据采集架构
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4.3 3 Flume Source简介
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4.4 4 Flume Channel简介
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4.5 5 Flume Sink简介
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5 第5次课-大数据采集架构（Kafka）
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5.1 Scribe架构
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5.2 Kafka架构
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5.3 Kafka中的生产者和主题
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5.4 Kafka中的消费者
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5.5 push and pull机制
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5.6 Zookeeper简介
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5.7 一些示例
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6 第6次课-大数据采集架构（Logstash）
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6.1 1 ELK概述
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6.2 2 Logstash的input
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6.3 3 Logstash的filter
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6.4 4 Logstash的output
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6.5 5 ElasticSearch、Kibana及ELK应用
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7 第7次课-大数据迁移技术
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7.1 1 大数据迁移技术概述
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7.2 2 基于主机的迁移方式
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7.3 3 基于存储的迁移方式
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7.4 4 基于数据库的迁移
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7.5 5 服务器虚拟化迁移
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7.6 6 迁移工具Apache Sqoop介绍
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7.7 7 迁移工具Kettle介绍
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8 第8次课-互联网数据抓取与处理技术1
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8.1 项目1
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9 第9次课-互联网数据抓取与处理技术2
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9.1 项目2
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10 第10次课-互联网数据抓取与处理技术3
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10.1 项目3
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11 第11次课-数据预处理技术-1
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11.1 1 数据对象及描述概述
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11.2 2 数据对象的属性类型
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11.3 3 数据中心趋势度量
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11.4 4 数据分散程度度量
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11.5 5 示例-中心度量和分散度量办法的应用
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11.6 6 数据邻近性的度量
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12 第12次课-数据预处理技术-2
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12.1 1 数据预处理概述
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12.2 2 卡方检验
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12.3 3 协方差与皮尔逊相关系数
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12.4 4 小波变换简介
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12.5 5 PCA方法简介
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12.6 6 其他数据归约办法介绍
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12.7 7 数据规范化
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