新版全面系统完整的电信客服综合案例教程

张长志技术全才、擅长领域：区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验，曾为多家大型企业提供企业内训如中石化，中国联通，中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程：基于大数据技术推荐系统，医疗保险大数据分析与统计推断，H5跨平台APP，携程酒店APP，Go语言实现Storm和ZK类似框架。

张长志

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视频教程-新版全面系统完整的电信客服综合案例教程-大数据

学习有效期：永久观看

学习时长：718分钟

学习计划：12天

难度：高

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：张长志

CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

讲师介绍：张长志技术全才、擅长领域：区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验，曾为多家大型企业提供企业内训如中石化，中国联通，中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程：基于大数据技术推荐系统，医疗保险大数据分析与统计推断，H5跨平台APP，携程酒店APP，Go语言实现Storm和ZK类似框架。

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「你将学到什么？」

本教程为官方授权教程

通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。电信客服综合案例就是以此为切入点所开发的大数据实战案例。

在本课程中，你将学习到，项目架构搭建，数据生产，数据消费，数据分析，以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中，我们将使用Flume，Kafka，HBase，Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现，并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。

「课程学习目录」

1.01 - 电信客服 - 项目介绍

2.02 - 电信客服 - 项目架构说明

3.03 - 电信客服 - 数据生产 - 功能介绍

4.04 - 电信客服 - 数据生产 - 搭建项目结构

5.05 - 电信客服 - 数据生产 - 创建共通的基础类

6.06 - 电信客服 - 数据生产 - 创建生产者对象

7.07 - 电信客服 - 数据生产 - 获取通讯录数据

8.08 - 电信客服 - 数据生产 - 随机生成主被叫电话号码

9.09 - 电信客服 - 数据生产 - 构建通话记录

10.10 - 电信客服 - 数据生产 - 将数据输出到日志文件中

11.11 - 电信客服 - 数据生产 - 将项目打成jar包发布到Linux中

12.12 - 电信客服 - 数据消费 - Kafka控制台消费Flume采集的生产数据

13.13 - 电信客服 - 数据消费 - Kafka JavaAPI消费Flume采集的生产数据

14.14 - 电信客服 - 数据消费 - Hbase数据访问封装

15.15 - 电信客服 - 数据消费 - 生成分区键

16.16 - 电信客服 - 数据消费 - 生成分区号

17.17 - 电信客服 - 数据消费 - 消费数据测试

18.18 - 电信客服 - 数据消费 - Hbase操作再封装

19.19 - 电信客服 - 数据消费 - 根据分区号查询范围数据

20.20 - 电信客服 - 数据消费 - 区分保存主叫被叫用户数据

21.21 - 电信客服 - 数据消费 - 协处理的开发和测试

22.22 - 电信客服 - 数据消费 - 协处理的补充说明

23.23 - 电信客服 - 数据分析 - Mysql表设计

24.24 - 电信客服 - 数据分析 - 数据统计流程分析

25.25 - 电信客服 - 数据分析 - MapperReducer架构搭建

26.26 - 电信客服 - 数据分析 - Hbase数据输出到Mysql中

27.27 - 电信客服 - 数据分析 - 在Outputformat对象中获取缓存数据

28.28 - 电信客服 - 数据分析 - 使用Redis保存缓存数据

29.29 - 电信客服 - 数据分析 - 自定义KV & 总结

30.30 - 电信客服 - 数据展示 - 配置Web项目 & 服务器

31.31 - 电信客服 - 数据展示 - 集成SSM框架

32.32 - 电信客服 - 数据展示 - SSM框架测试

33.33 - 电信客服 - 数据展示 - 查询用户指定时间的通话记录

34.34 - 电信客服 - 数据展示 - 使用Echarts展示统计结果

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课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

「你可以收获什么？」

1.项目架构搭建，数据生产，数据消费，数据分析，以及数据展示等项目核心业务功能的实现

2.学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析

3.大数据框架完成整个业务的实现

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