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大数据项目组-月度考核汇报0102

延锋L 2023-07-14 原文

目录

01-2023年02月-月度考核汇报

2月份完成项目情况

2月份学习情况

3月份学习计划

老师点评

02-2023年03月-月度考核汇报

项目完成情况

本月学习内容

下月学习计划

老师点评


01-2023年02月-月度考核汇报

2月份完成项目情况

MySQL数据同步到ElasticSearch任务进展(Windows系统):

  通过logstash加载mysql.conf配置文件的方式实现了

  MySQL数据库进行增改后于一分钟内将数据状态同步至ES中。

2月份学习情况

本月主要学习了以下内容:

ElasticSearch :索引库维护、集群、 Postman 工具的使用、 Java 客户端操作索引库、 SpringData 操作 ES 集群
Springboot+ElasticSearch 构建博客检索系统, logstash kibana 的安装及使用。
Hadoop MapReduce HDFS Hive FineBI 实现可视化报表。

3月份学习计划

本月计划学习以下内容:

主要学习内容
Logstash 实现 MySQL ES 的数据同步,在 MySQL 数据库中进行增删改操作后,数据状态能够及时反馈至 ES 中;
Logstash 获取 es 日志文件后,将数据以 json 格式输出到 es 中进行存放;
SpringData 操作 ElasticSearch
linux 上部署 es
次要学习内容
Apache Spark ,大数据快速计算引擎;
SVN Git Docker ,项目版本管理工具、项目打包。

老师点评

无!

02-2023年03月-月度考核汇报

项目完成情况

Linux服务器中MySQL数据库数据同步ElasticSearch

安装线上运行版本的软件: jdk11 elk-8.5.1(es logstash kibana ) node.js-14.21.3 esHead 插件;
连接线上测试数据库进行测试: 通过 logstash 加载配置文件的方式,将 MySQL 数据同步到 es 中,并在 kibana 中进行查看到了数据增改的同步效果;
拍摄虚拟机快照保存虚拟机状态
详细记录 elk 安装过程及启动步骤

投入实际生产时可通过scp命令将本地生产环境拷贝至实际开发环境,为后续生产环境作准备。

本月学习内容

Git
Git 简介及安装使用; Git 连接远程仓库; Git 分支;
Linux
Windows 安装 Ubuntu 版本 Linux 系统;
复习 Linux 常用命令;
复习 Linux 用户和权限知识点
复习 Linux 实用操作;
Linux 系统软件安装。
Hadoop
Hadoop 集群搭建, scp 命令、集群常用脚本。
Hadoop-HDFS ,客户端 API
Hadoop-MapReduce MR 序列化。
Hadoop-Yarn ,生产环境核心参数配置、配置多队列的容量调度器。
Hadoop- 生产调优手册, HDFS 集群压测。
Git
Git 简介及安装使用: 安装 Git TortoiseGit ,测试本地仓库中文件的增删改;
Git 连接远程仓库: GitHub 远程仓库、本地仓库推送至远程、克隆远程仓库;
Git 分支: 使用 Idea 使用 Idea 将工程添加到本地仓库、使用 Idea 克隆仓库并同步代码、在 Idea 中使用 git 的分支。
Linux
Windows 安装 Ubuntu 版本 Linux 系统: 对比 Ubuntu Cent OS 的差异;
复习 Linux 常用命令: ls cd pwd mkdir touch cat more cp mv rm which find grep wc echo tail vim su sudo groupadd useradd usermod userdel getent chmod chown
复习 Linux 用户和权限知识点: su sudo groupadd useradd usermod userdel getent chmod chown
复习 Linux 实用操作: 软件安装方式、 systemctl 、端口、进程管理、环境变量;
Linux 系统软件安装: MySQL Tomcat Nginx RabbitMQ Redis ElasticSearch
Hadoop
        Hadoop 集群搭建, scp 命令、集群常用脚本 ( xsync 文件分发、集群启停脚本、查看三台服务器 Java 进程脚本 )
        ② Hadoop-HDFS shell 操作、客户端API( API创建文件夹: URI、Configuration、FileSystem )、core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml
        ③ Hadoop-MapReduce MR 序列化 (Mapper Reducer 和Driver)、在实体类中 实现序列化和反序列化方法 、数据压缩。
        ④ Hadoop-Yarn 查看日志及节点状态、生产环境核心参数配置、配置多队列的容量调度器。
        ⑤ Hadoop- 生产调优手册, HDFS 核心参数、 HDFS 集群压测、 HDFS 多目录

下月学习计划

01、Hadoop
①复习hadoop中的重要知识点,重点复习HDFS、MapReduce、Yarn的使用。
②阅读书籍《 Hadoop权威指南_第四版_中文版》,以便对hadoop有更深的理解。


02、Spark(重点学习内容)
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。学习spark教程,重点掌握以下内容:
①Spark Core:最基础与最核心的功能
②Spark SQL:操作结构化数据的组件。
③Spark Streaming:实时数据进行流式计算的组件。
④Spark Mllib:机器学习算法库。
⑤Spark GraphX:Spark 面向图计算提供的框架与算法库。


03、Flink(次要学习内容)
Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行状态计算。
①flink部署及架构;
②Data Stream API;
③flink处理函数。


04、kafka(次要学习内容)
Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列,主要应用于大数据实时处理领域。
①生产者消费者模式实现;
②外部系统集成;
③生产调优方法。

老师点评

zyh老师:不局限于结构化数据,尝试流式数据等各种数据的同步。


hj老师:学习Flink cdc。

基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案-阿里云开发者社区

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