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大数据Hadoop学习视频教程 大数据hadoop新手初学快速入门视频课程

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理适用人群有一定Java基础的学生或工作者课程简介

     Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

      Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

      Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

      Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。

      此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。


下载地址：http://t.cn/EfeJMo4


------------------课程目录-------------------


第一天        hadoop的基本概念  伪分布式hadoop集群安装  hdfs mapreduce 演示

  01-hadoop职位需求状况.avi
  02-hadoop课程安排.avi
  03-hadoop应用场景.avi
  04-hadoop对海量数据处理的解决思路.avi
  05-hadoop版本选择和伪分布式安装.avi
  06-hadoop版本选择和伪分布式安装2.avi
  07-hdfs&mapreduce测试.avi
  08-hdfs的实现机制初始.avi
  09-hdfs的shell操作.avi
  10-hadoop集群搭建的无密登陆配置.avi


第二天  hdfs的原理和使用操作、编程

  01-NN元数据管理机制.avi
  02-NN工作机制2.avi
  03-DN工作原理.avi
  04-HDFS的JAVA客户端编写.avi
  05-filesystem设计思想总结.avi
  06-hadoop中的RPC框架实现机制.avi
  07-hadoop中的RPC应用实例demo.avi
  08-hdfs下载数据源码跟踪铺垫.avi
  09-hdfs下载数据源码分析-getFileSystem.avi
  10-hdfs下载数据源码分析-getFileSystem2.avi


第三天  mapreduce的原理和编程

  01-hdfs源码跟踪之打开输入流.avi
  02-hdfs源码跟踪之打开输入流总结.avi
  03-mapreduce介绍及wordcount.avi
  04-wordcount的编写和提交集群运行.avi
  05-mr程序的本地运行模式.avi
  06-job提交的逻辑及YARN框架的技术机制.avi
  07-MR程序的几种提交运行模式.avi
  08-YARN的通用性意义.avi
  09-yarn的job提交流程.avi


第四天  常见mr算法实现和shuffle的机制

  01-复习.avi
  02-hadoop中的序列化机制.avi
  03-流量求和mr程序开发.avi
  04-hadoop的自定义排序实现.avi
  05-mr程序中自定义分组的实现.avi
  06-shuffle机制.avi
  07-mr程序的组件全貌.avi
  08-textinputformat对切片规划的源码分析.avi
  09-倒排索引的mr实现.avi
  10-多个job在同一个main方法中提交.avi

第五天  hadoop2.x中HA机制的原理和全分布式集群安装部署及维护

  01-zookeeper.avi
  02-zookeeper2.avi
  03-NN高可用方案的要点1.avi
  04-hadoop-HA机制的配置文件.avi
  05-hadoop分布式集群HA模式部署.avi
  06-hdfs--HA测试.avi
  07-hdfs--动态增加节点和副本数量管理.avi
  08-HA的java api访问要点.avi
  09-hive入门.avi

第六天  hbase  hive

  01-复习ha相关.avi
  02-hive的元数据库mysql方式安装配置.avi
  03-hive的使用.avi
  04-hive的常用语法.avi
  05-hql语法及自定义函数.avi
  06-hbase表结构.avi
  07-hbase集群架构及表存储机制.avi
  08-hbase-shell.avi
  09-hbase的java api.avi

第七天  storm+kafka

  006-kafka整合storm.avi
  01-storm基本概念.avi
  02-storm编程规范及demo编写.avi
  03-storm的topology提交执行.avi
  04-kafka介绍.avi
  05-kafuka集群部署及客户端编程.avi
  06-kafka消费者java客户端编程.avi


第八天  实战项目

  01-项目背景及技术架构.avi
  02-主要技术选型.avi
  03-flume介绍及演示.avi
  04-行为轨迹增强处理流程.avi
  05-样本url筛选模块开发.avi
  06-行为轨迹增强模块1.avi
  07-行为轨迹增强模块2.avi

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