[128] 10小时入门大数据 – 网盘下载 -

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1. 大数据概述

• 1-1 导学
• 1-2 章节安排_
• 1-3 OOTB镜像文件和虚拟机的使用
• 1-4 说两则故事说起
• 1-5 大数据与生活息息相关
• 1-6 大数据基本概念
• 1-7 大数据带来的挑战
• 1-8 如何应对大数据带来的挑战
• 1-9 -如何学好大数据

2. 初识Hadoop

• 2-1 章节安排
• 2-2 Hadoop概述
• 2-3 2.03-Hadoop核心组件之HDFS
• 2-4 2.04-Hadoop核心组件之YARN
• 2-5 2.05-Hadoop核心组件之MapReduce
• 2-6 2.06-Hadoop优势
• 2-7 2.07-Hadoop发展史
• 2-8 2.08-Hadoop生态系统
• 2-9 2.09-Hadoop常用发行版及选型
• 2-10 2.10-Hadoop应用案例

3. 分布式文件系统HDFS

• 3-1 -课程目录-
• 3-2 -普通分布式文件系统的设计思路
• 3-3 HDFS概述及设计目标
• 3-4 HDFS架构
• 3-5 HDFS副本机制
• 3-6 HDFS副本存放策略
• 3-7 JDK安装&ssh安装&ssh免密码登陆配置
• 3-8 HDFS伪分布式环境搭建
• 3-9 HDFS shell操作
• 3-10 Java操作HDFS开发环境搭建
• 3-11 Java API操作HDFS文件系统
• 3-12 HDFS写数据流程
• 3-13 HDFS读数据流程
• 3-14 HDFS文件系统的优缺点

4. 分布式资源调度YARN

• 4-1 -课程目录
• 4-2 -YARN产生背景
• 4-3 -YARN架构
• 4-4 -YARN执行流程
• 4-5 -YARN环境搭建
• 4-6 -初识提交PI的MapReduce作业到YARN上执行

5. 分布式计算框架MapReduce

• 5-1 -课程目录
• 5-2 -MapReduce概述
• 5-3 -从WordCount案例说起MapReduce编程模型
• 5-4 -MapReduce执行流程
• 5-5 -MapReduce核心概念
• 5-6 -MapReduce1.x架构
• 5-7 -MapReduce2.x架构
• 5-8 -Java版本wordcount功能实现
• 5-9 -Java版本wordcount功能重构
• 5-10 -Combiner应用程序开发
• 5-11 -Partitioner应用程序开发
• 5-12 JobHistory使用

6. Hadoop项目实战

• 6-1 -课程目录–
• 6-2 用户行为日志概述
• 6-3 离线数据处理架构
• 6-4 项目需求
• 6-5 功能实现之UserAgent解析类测试
• 6-6 功能实现之单机本地完成需求统计
• 6-7 使用MapReduce完成需求统计
• 6-8 功能扩展思路

7. Hadoop分布式集群搭建

• 7-1 -课程目录
• 7-2 -分布式环境搭建之环境介绍
• 7-3 -分布式环境搭建前置配置之ssh免密码登陆
• 7-4 -分布式环境搭建前置配置之JDK安装
• 7-5 -分布式环境搭建集群搭建之Hadoop配置及分发
• 7-6 -分布式环境搭建Hadoop格式化及启停
• 7-7 -分布式环境HDFS及YARN的使用
• 7-8 -将Hadoop项目运行在Hadoop集群之上

8. Hadoop集成Spring的使用

• 8-1 -课程目录
• 8-2 -Spring Hadoop概述
• 8-3 -Spring Hadoop开发环境搭建及访问HDFS文件系统
• 8-4 -Spring Hadoop配置文件详解
• 8-5 -Spring Boot访问HDFS文件系统
• 8-6 -Spring Hadoop其他

9. 前沿技术拓展: Spark/Flink/Beam

• 9-2 -课程目录
• 9-3 -吐槽MapReduce
• 9-4 -Spark特点
• 9-5 -Spark与Hadoop深入对比
• 9-6 -Spark开发语言及运行模式介绍
• 9-7 -Scala&Maven安装
• 9-8 -Spark环境搭建及wordcount案例实现
• 9-9 -Flink概述
• 9-10 -使用Flink完成wordcount统计
• 9-11 -Beam概述
• 9-12 -将WordCount的Beam程序以多种不同Runner运行
• 9-13 -课程目录

10. Hadoop3.x新特性

• 10-1 -课程目录
• 10-2 -Hadoop3.x概述
• 10-3 -Hadoop3.x新特性之Common改进
• 10-4 -Hadoop3.x新特性之HDFS改进
• 10-5 -Hadoop3.x新特性之YARN改进
• 10-6 -Hadoop3.x新特性之MapReduce改进
• 10-7 -Hadoop3.x新特性之其他