资源介绍：

本课程是一门针对大数据测试与分析的综合性课程，旨在帮助学员全面掌握大数据领域的核心技术与实战应用。课程从开学典礼开始，逐步深入，涵盖了元数据管理、分布式日志收集、Hadoop常用命令、ETL系统、数据仓库与数据集市、日志采集、离线与实时数据计算、数据服务原理以及Redis和HBase等大数据技术的核心要点

首先，学员将学习如何管理和使用元数据，了解Workbench管理表的基本原理。随后，通过结合游戏数据分析的案例，深入探究数据建模和数据采集测试的实战操作。课程中，分布式日志收集系统（如Flume）的使用和日志数据的预清洗、分区设计等技术将帮助学员提升数据处理能力

Hadoop作为大数据处理的重要工具，其常用Linux命令和ETL系统（数据抽取、转换、加载）的掌握对于数据仓库和数据集市的建设至关重要。课程将详细讲解这些技术，并通过实战案例加深理解

在数据采集与测试部分，课程将教授学员如何使用Wireshark、Postman等工具进行日志采集，并结合游戏数据分析场景进行数据采集测试。此外，离线与实时数据计算、数据服务原理等内容也将是课程的重点，帮助学员掌握MapReduce、Hive、Storm等大数据计算框架的使用

最后，课程还将介绍Redis和HBase等NoSQL数据库在大数据测试中的应用，以及二次拆封重组、UI测试等高级测试技术

通过本课程的学习，学员将能够全面掌握大数据测试与分析的核心技术，提升在大数据领域的实战能力，为未来的职业发展打下坚实的基础

课程目录

• lib
• .DS_Store
• asm-5.0.3.jar
• clojure-1.7.0.jar
• disruptor-3.3.2.jar
• kryo-3.0.3.jar
• log4j-api-2.8.2.jar
• log4j-core-2.8.2.jar
• log4j-over-slf4j-1.6.6.jar
• log4j-slf4j-impl-2.8.2.jar
• minlog-1.3.0.jar
• objenesis-2.1.jar
• reflectasm-1.10.1.jar
• ring-cors-0.1.5.jar
• servlet-api-2.5.jar
• slf4j-api-1.7.21.jar
• storm-core-1.1.1.jar
• storm-rename-hack-1.1.1.jar
• lib(1)
• lib
• .DS_Store
• jopt-simple-3.2.jar
• kafka_2.9.2-0.8.1.1-javadoc.jar
• kafka_2.9.2-0.8.1.1-scaladoc.jar
• kafka_2.9.2-0.8.1.1-sources.jar
• kafka_2.9.2-0.8.1.1.jar
• log4j-1.2.15.jar
• metrics-core-2.2.0.jar
• scala-library-2.9.2.jar
• slf4j-api-1.7.2.jar
• snappy-java-1.0.5.jar
• zkclient-0.3.jar
• zookeeper-3.3.4.jar
• __MACOSX
• lib
• linlinstorm1
• .settings
• bin
• lib
• src
• .classpath
• .DS_Store
• .project
• __MACOSX
• linlinstorm1
• ReportLog 2
• js
• .DS_Store
• index1
• index1.html
• __MACOSX
• ReportLog 2
• .ReportLog 2
• __MACOSX
• lib
• ..DS_Store
• 0.1 开学典礼
• 0.10 元数据-事实设计
• 0.11 元数据-workbench管理表（一）
• 0.12 元数据-workbench管理表（二）
• 0.13 实战篇-结合游戏数据分析的数据建模
• 0.14 大数据测试原则，基础原理，所需技能等
• 0.15 分布式日志收集系统-flume
• 0.16 分布式日志收集系统-日志数据预清洗规则
• 0.17 分布式日志收集系统-分区设计及创建
• 0.18 分布式日志收集系统-利用滚存
• 0.19 基于hadoop的常用linux命令（一）.20
• 0.2 ETL系统，EDW数据仓库，数据集市（一）
• 0.20 基于hadoop的常用linux命令（二）.19
• 0.21 日志采集-采集来源及兼容处理
• 0.22 日志采集-结合wireshark抓包（一）
• 0.23 日志采集-结合wireshark抓包（二）
• 0.24 日志采集-结合postman发包（一）
• 0.25 日志采集-结合postman发包（二）
• 0.26 结合游戏数据分析的数据采集测试（一）
• 0.27 结合游戏数据分析的数据采集测试（二）
• 0.28 过滤，内建变量，字符串匹配等语法（一）
• 0.29 过滤，内建变量，字符串匹配等语法（二）
• 0.3 ETL系统，EDW数据仓库，数据集市（二）
• 0.30 结合游戏数据分析的日志数据计算
• 0.31 海量数据计算-事件分类
• 0.32 离线数据计算1.0-MapReduce计算
• 0.33 框架-实例调度及依赖
• 0.34 框架-Hdfs
• 0.35 框架-批处理
• 0.36 离线数据计算2.0框架-hive开发（一）
• 0.37 离线数据计算2.0框架-hive开发（二）
• 0.38 离线数据计算2.0框架-hive测试（一）
• 0.39 离线数据计算2.0框架-hive测试（二）…mp4
• 0.4 5V特征
• 0.40 结合游戏数据分析的海量数据计算测试
• 0.41 实时数据计算-事件选择
• 0.42 实时数据计算-kafka…mp4
• 0.43 实时数据计算-storm计算…mp4
• 0.44 数据服务原理-数据拆分
• 0.45 数据服务原理-数据重组
• 0.46 sql-针对数据服务的hive测试
• 0.47 sql-kylin入库（一）…mp4
• 0.48 sql-kylin入库（二）…mp4
• 0.49 sql-impala（一）
• 0.5 报表，预测分析，数据监控，运营指导
• 0.51 结合游戏数据分析的数据服务测试…mp4
• 0.52 redis语法及基于大数据测试的使用（一）
• 0.53 redis语法及基于大数据测试的使用（二）
• 0.54 hbase常用命令
• 0.55 二次拆封重组，常见ui测试等
• 0.56 结合游戏数据分析的前端测试实战篇
• 0.57 自动化设计及模块-MapReduce自动化
• 0.58 自动化设计及模块-流程自动化
• 0.59 自动化设计及模块-大数据自动化架构
• 0.6 数据层和业务层到数据流转过程
• 0.60 利用java实现mr或者流程自动化（一）
• 0.61 利用java实现mr或者流程自动化（二）
• 0.62 利用java实现mr或者流程自动化（三）
• 0.7 批处理，流处理，Interactive SQL类型
• 0.8 元数据-界定，管理，应用元数据
• 0.9 元数据-维度设计
• Hadoop技术内幕 深入解析HADOOP COMMON和HDFS架构设计与实现原理_13236639
• hbase基础+redis副本.txt
• hive实战
• hive优化.docx
• lib
• linlinstorm1
• ReportLog 2
• storm-redis-1.0.3.jar