Java微服务架构大数据系列课程

实战派-Java微服务架构中台课程

  • 不限期

    视频有效期

  • 40

    课程内容

  • 24个月

    教学服务期限

  • 220小时

    视频总时长

  • 100%

    好评度

优惠价¥9980

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Java微服务架构大数据系列课程

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  • 阶段1
  • 阶段2
  • 阶段3
  • 阶段4
  • 阶段5
  • 阶段6
  • 阶段7
  • 阶段8
阶段一:架构基础专题
工具篇
源码品读
在互联网行业里,Spring MVC、Spring环境和MyBatis是实现线上服务必不可少的三个项目,通常简写为SSM,对SSM的架构原理和设计思想进行了全面剖析,从源代码分析入手,让学生更深入和更彻底地认识SSM,领略SSM等框架的架构之美和设计之美,从而使得我们在使用SSM进行开发时,不仅能知其然,还能知其所以然,让每个开发人员都能够通过对框架源码解析来了解优美而有效的设计之禅,从本质上提升对SSM底层原理的研究能力,并提高设计高并发线上服务的技能和技巧,另外,在互联网高并发服务的研发过程中,经常会遇到技术难题,需要进行技术攻关,这时我们需要阅读框架源码,找到问题的所在,如果我们提前对SSM框架的设计有所了解和研究,那么线上应急和技术攻关将可轻而易举的得到解决。
课程安排:
计算机基础
在全球超级计算机TOP500强操作系统排行榜中,Linux的占比最近十几年长期保持在85%以上,且一直呈现快速上升趋势。随着开源软件在世界范围内影响力日益增强,Linux服务器操作系统在整个服务器操作系统市场格局中占据了越来越多的市场份额,已经形成了大规模市场应用的局面。并且保持着快速的增长率。尤其在政府、金融、农业、交通、电信等国家关键领域。本次主题将由浅到深一次讲解Linux的核心内容。
课程安排:
设计模式
设计模式(Design Pattern)是前辈们对代码开发经验的总结,是解决特定问题的一系列套路。它不是语法规定,而是一套用来提高代码可复用性、可维护性、可读性、稳健性以及安全性的解决方案。
课程安排:
数据结构
数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题,因此,我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法,这就是复杂度分析方法。在学习数据结构和算法的过程中,要学习它的「来历」、「自身的特点」、「适合解决的问题」以及「实际的应用场景」。学习数据结构和算法的过程,是非常好的思维训练的过程。本主题将庖丁解牛的解决企业以及面试中遇到的99%以上的数据结构和算法。
课程安排:
Java算法
数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题,因此,我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法,这就是复杂度分析方法。在学习数据结构和算法的过程中,要学习它的「来历」、「自身的特点」、「适合解决的问题」以及「实际的应用场景」。学习数据结构和算法的过程,是非常好的思维训练的过程。本主题将庖丁解牛的解决企业以及面试中遇到的99%以上的数据结构和算法。
课程安排:
阶段二:高性能实战专题
JUC高并发篇
学习如何处理大型网站高并发问题,并反向更深入的学习了 Linux 。同时站在更高的角度去触探架构。
课程安排:
网络编程
网络编程从大的方面说就是对信息的发送到接收,中间传输为物理线路的作用。 网络编程最主要的工作就是在发送端把信息通过规定好的协议进行组装包,在接收端按照规定好的协议把包进行解析,从而提取出对应的信息,达到通信的目的。中间最主要的就是数据包的组装,数据包的过滤,数据包的捕获,数据包的分析,当然最后再做一些处理,代码、开发工具、数据库、服务器架设和网页设计这5部分你都要接触。
课程安排:
Springboot + Netty实现高性能的分布式服务架构
实战篇 Springboot + Netty实现高性能的分布式服务架构
课程安排:
阶段三:分布式架构专题
分布式网络
Nginx(发音同 engine x)是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,并在一个BSD-like 协议下发行。其特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好.中国大陆使用nginx网站用户有:新浪、网易、 腾讯等。
课程安排:
分布式一致性
随着分布式事务的出现,传统的单机事务模型(ACID)已经无法胜任,尤其是对于一个高访问量、高并发的互联网分布式系统来说。如果我们要求严格一致性,很可能就需要牺牲掉系统的可用性,反之亦然。 如何构建一个兼顾可用性和一致性的分布式系统成为了无数Java工程师探讨的难题。
课程安排:
分布式消息
消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。 消息中间件适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。采用消息中间件机制的系统中,不同的对象之间通过传递消息来激活对方的事件,完成相应的操作。发送者将消息发送给消息服务器,消息服务器将消息存放在若干队列中,在合适的时候再将消息转发给接收者。消息中间件能在不同平台之间通信,它常被用来屏蔽掉各种平台及协议之间的特性,实现应用程序之间的协同,其优点在于能够在客户和服务器之间提供同步和异步的连接,并且在任何时刻都可以将消息进行传送或者存储转发,这也是它比远程过程调用更进一步的原因。
课程安排:
分布式缓存
分布式缓存应用各种需要缓存的场景,其主要目的是通过降低对数据库的访问来加速web应用程序
课程安排:
分布式存储
分布式存储
课程安排:
实现分布式文件存储系统
实现分布式文件存储系统
课程安排:
阶段四:微服务专题
SpringCloud
SpringCloud是一个服务治理平台,是目前比较热门的一项技术。它提供了整套的微服务开发技术解决方案,如在微服务开发时所需的配置管理、服务注册于发现、断路器、智能路由、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。最重要的是,跟Spring Boot框架一起使用,会让微服务的开发变的非常的便捷。
课程安排:
Dubbo
在未来的项目中,大多数的应用架构都会采用分布式架构方式,在分布式架构中对于服务之间的通讯以及分布式文件存储都是非常重要的环节。 本阶段课程以分布式操作为主,包含了分布式中的远程调用解决方案讲解。能够让大家更好的应对在分布式架构中对于服务的调用问题
课程安排:
阶段五:电商实战专题
乐购商城电商项目实战
首先带大家分析电商首页需求,然后实现首页轮播图功能,分类功能,商品推荐功能,搜索功能,商品评价功能,然后带大家开发电商核心功能模块-购物车、完成收获地址的开发,接着开发电商核心业务功能-订单,支付(微信支付,支付宝支付),最后带大家设计一个定时任务,实现定时关闭超期未支付订单功能。一起完成订单管理,评价管理功能,完善中心首页,通过学习,我们已经完全有能力架构与开发任何一个单体的项目了。打包与发布前端项目,后端项目到云服务器上,最后让大家拥有一个上线电商项目。
课程安排:
阶段六:电商基础中台专题
自动化运维
包含设计自动化运维( Ansible、Zabbix、ELK、Jumpserver、Jenkins)
课程安排:
分布式链路跟踪
分布式链路跟踪(OpenTracing、Skywalking)
课程安排:
实现分布式链路跟踪服务
实现分布式链路跟踪服务
课程安排:
日志采集服务
Elasticsearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构,很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。
课程安排:
TICK技术栈
TICK技术栈(Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor )
课程安排:
监控告警平台
监控告警平台(Prometheus、Grafana数据可视化)
课程安排:
数据同步平台
canal是阿里巴巴开源的mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件
课程安排:
分库分表后进行数据查询实战
分库分表后进行数据查询实战:mysql 同步到elasticsearch
课程安排:
阶段七:电商大数据分析专题
Hadoop生态体系
此部分带领大家了解hadoop的用途,在大数据中的用途,以及快速搭建一个 hadoop 的生产环境,在本过程中不仅将用到前面的 Linux 知识,而且会对hadoop的架构有深入的理解,并未你以后架构大数据项目打下坚实基础。Hadoop生态体系不仅仅包含 HDFS,其生态圈技术及其广泛,例如:MapReduce、Yarn、Hive、 HBase、Hue、Impala、Flume、Sqoop 等技术都术语Hadoop生态体系范畴,通过本阶段的学习,可以系统的掌握以上各个知识点。通过本阶段的学习大家会系统的了解大数据的前世今生,知道为何存在分布式存储以及分布式存储在企业级中的应用是什么样的?如何采用更好的方式对数据进行管理、分析、查询、如何对集群更好的进行统一部署管理、如何对数据结果快速响应等等,本阶段,我们将会从各个方面学习以上问题的解决方式。
课程安排:
Strom流式计算
在大数据处理场景中,假设系统每天产生的数据量为100M我们可以使用关系型数据库存储解决,假设每天产生的数据量为100G 我们可以采用分布式存储解决,当然这些数据都是固定死的数据,叫做批数据,例如:100G 就是 100G。在大数据处理场景中,除了这种 批数据处理的场景,还有流式数据处理的场景,所谓流式数据场景就是数据是源源不断的产生,同时需要源源不断的处理。 对于流式数据处理我们需要使用到Kafka 消息缓存系统来承接数据,需要使用 Strom实时计算框架来处理就是数据,需要使用 Redis 存储处理完成的结果。本阶段我们将会系统的学习关于流式计算相关的各个计算。 通过本阶段的学习我们可以了解针对流式数据处理的场景我们的技术如何选型,如何使用Storm针对不同的实时场景处理数据,同时如何对结果进行快速存储与快速查询。
课程安排:
Spark计算框架体系
本部分内容全面涵盖了Spark 生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,Sparkon Yarn,Spark Streaming 流式计算原理与实践,Spark SQL,Spark 的多语言编程以及 Spark 各个模块原理和运行。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究 Spark 的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程。
课程安排:
Flink实时计算体系
Flink 是新一代的流式计算框架,性能相对于Storm 和SparkStreaming都有很大提升,Flink 同样也可以进行批处理和 SQL 处理。Flink 程序运行在 Hadoop YARN 上,性能为 Flink > Spark > Hadoop(MR),迭代次数越多越明显,性能上,Flink 优于Spark 和Hadoop最主要的原因是Flink 支持增量迭代,具有对迭代自动优化的功能。在 未来的大数据开发中预计 Flink 将占有非常大的比重。所以需要每一位大数据程序员必须掌握。
课程安排:
大数据平台架构
本阶段主要针对企业中集群、各类技术框架优化、源码分析等更深层次的技能而设置,同时本阶段还包含目前企业使用中的最热门技术,并不断更新,使各位同学在针对企业面试、企业集群优化、数据处理方案优化、数据处理架构选择等方面凸显优势,占领技术制高点。
课程安排:
电商推荐系统以及用户行为和统计分析
电商推荐系统以及用户行为和统计分析
课程安排:
阶段八:电商原生云实战专题
原生云实战
微服务的世界里,业务千变万化,管理纷繁复杂,不是我们凡夫俗子可以掌控,需要有一个“肚里能撑船”的大佛来统一管理,他就是“容器”。主要讲解Docker、Cloud Foundry、K8S等让你学会服务治理、服务编排等当前火热且加薪的技术。
课程安排:
服务编排和服务编排
使用弹性伸缩(Auto Scaling),您可以根据业务需求和策略设置伸缩规则,在业务需求增长时自动为您增加ECS实例以保证计算能力,在业务需求下降时自动减少ECS实例以节约成本。弹性伸缩不仅适合业务量不断波动的应用程序,同时也适合业务量稳定的应用程序。
课程安排:
  • 125
    课程是视频教学吗?
    授课形式是直播+录播+讨论+练习+资料+答疑。直播是课程主体内容,录播是围绕“基础应用”内容,解决部分同学基础技术不会的问题;讨论是在课程群中,与老师和小伙伴一起交流,定期组织“和工作相关的问题”,进行讨论;课程中设计了练习题,帮助验证学习效果;随课资料,让大家学习更顺畅;专业的老师帮助解答学习过程中的疑问,学习畅通又无忧。
  • 12
    需要哪些前置学习知识?课程介绍中有很多不会的,是需要额外补课还是课程中会教?
    这门Java架构师+大数据课程是为1-5年Java工程师进阶提升倾力打造的,课程内容设计是依据当下应用最为广泛的互联网技术以及项目驱动进行渐进式讲授,如果你具有一年Java左右开发经验,熟悉基本的Java开发技术和工具,如:SSM框架、MySQL、Maven、Git、Linux等技术,即可学习这门课程了
  • 12
    学习时间这么久,担心自己学不下来
    由于每位同学的基础、学习能力和学习时间安排各不相同,我们经过分析大量学员的学习数据,为大家精心设计了科学的学习计划。我们将知识点于项目都拆分为单周计划来保证大家的学习积极性以及科学的学习方式,建议学习保持每周连续状态,这样才可以更好的保证学习效果。其次课程一旦购买则一直有效,另外每次的课程录播会实时更新,方便大家能够及时查漏补缺。
  • 12
    课程需要按时定点上课吗?
    本次课程有全面的排课安排,会按照排课计划进行授课。为了能够照顾到大家的自由时间(PS:有些同学在上课或者上班),目前每周上课为3个课时,周二、四、六晚上8:00到11:00,如无特殊说明则会按照计划进行定点上课。周末会定时对于知识点进行查漏补缺。
  • 12
    这套课程包含前端部分吗?还是单纯的后台部分?
    课程是面向Java服务端的体系课,不过为了大家更好的看到业务效果,课程提供前端代码,并且教你怎么对接和测试前端效果。所以不用担心前端的问题。另外在项目中会讲解前端内容。包括但不限于(Node.js、ES6、ElementUI、TypeScript、Vue、LayUI)等。
  • 12
    这个课程是做什么项目呢?
    本次课程主要讲授的项目千万级流量电商项目,以此为主线进行讲解,将各个技术点进行囊括讲授,大数据中的商品推荐、数仓以及用户和舆情分析系统也是基于该电商项目展开,为了能够让同学们更好的学习技术点,课程中是以章节展开的,每个章节都会对应一个项目进行知识点梳理,针对于微服务和分布式以及目前的链路追踪项目,进行源码级别分析以及纯手打造对应的模块,提高大家对于源码的认识以及知识点的把控。
  • 12
    请问是一个讲师还是多个讲师?有讲师的详细介绍吗?
    我们每个项目以及不同阶段的授课老师是不同,由于每位授课老师在业务中关注点不同以及项目的实施和架构方案不同,做到将每位老师最精华的部分呈现给大家,关于老师的详细介绍可以查看课程详情,有详细记录说明。

Java微服务架构大数据系列课程

学习计划:40周

累积咨询问题数:7

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