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课程目录：
" |0 I( s: z- c) |" g5 q- p( K8 _5 @4 J3 q( H% m: L. j
1.大数据技术之Linux基础# T' C, X0 f4 g7 F* ?& L" ]+ I
& E! D1 R: h- z" s& }! I2 W第一天：. `3 n( s1 g" [
6 {& d, j* r- p! f7 E01.linux概述. f$ h, L) z$ d/ v4 d
02.安装vm和centos# r4 R- H2 U/ J
03.安装vmtool工具
- ~" A# A, b8 T, J! D' p# M: p04.虚拟化技术和屏幕保护设置
' @* R5 l5 [0 D# w. N& T05.linux目录结构
; B0 l; }5 |8 Y" l+ s06.查看网络ip&配置网络ip地址) \/ ~& L' W& w( N$ r/ w
07.配置主机名称
) e+ v1 K5 u: S1 Z1 k& Y08.防火墙* O, t1 Y$ F' u
09.关机重启
0 i; i4 M1 m% z& p8 C9 l* _" A, |! D10.远程登录
I& W8 ]/ D! T11.用户管理命令
L8 O1 ~- s* L/ l. T13.常用快捷键7 Z% ^2 ~3 K V* B
14.文件命令（上）
; ?4 ]1 \7 b. M- n
& E [) R N) a" |! e9 v& Z第二天：; _; @7 w& M4 _' R) C6 D
1 U" X4 A% q( t: E( ]& }00.回顾
' T& H2 [( ~& q1 W" f7 ]01.vi编辑器一般模式
4 ]* t( @6 }% d5 G+ u. X$ \02.编辑模式和指令模式
5 Y3 y$ V5 A1 i" g8 y; j8 g* |03.文件目录类（下）
7 J T8 k9 v. p$ u5 _, T04.时间日期类0 j# k% H" U. B! k2 I" [& ]
05.用户组管理命令
% l5 v7 K6 D- ]. U& f0 i* S2 J06.文件权限2 M6 ^2 N+ h( Z
07.磁盘分区类% F/ O7 v' u, L, n" j* c$ H# _! m
08.搜索查找类7 \* l: Y _. N
09.进程线程类" R( l: b3 t* A/ S4 n1 X$ R
10.压缩和解压缩
+ `# n/ i: L8 P; U$ t11.crond定时任务
1 F. Z1 \4 V" Q- I. q! I& M5 n! |3 u7 |" d9 |6 k
第三天：1 |" P( l C" V" u( \. `, h
% s' G b6 g- y7 ~/ D( `" [, Y7 Z01.回顾
! e. a: G/ v, F# g) F) @02.rpm查询、卸载、安装 X! i) c) @+ k! {
03.shell脚本的执行方式
6 d4 e; R! ~+ ]& o& d k9 ^4 H04.shell中变量
: P6 I4 e0 i* ]3 E5 ?' R. g$ L05.运算符* k2 E8 V2 k k1 {0 K2 |( Z0 L
06.条件判断8 E6 E# y( f5 s( h# L
07.if判断4 o J% j2 Q5 V
08.回顾上午内容# x/ I; W2 ~3 Q; B: A
09.case
! T% _# J9 ~. |4 Z" j10.for循环3 n' ` j# u! C. o( i# o7 {( i
11.while9 U1 e% y x; W' \& F1 o& G |
12.read% B! I" ?2 l/ _; Z
13.系统函数
3 O! f/ z3 d- ?, W14.自定义函数
% f2 h* Z9 l; W8 P6 u* Z& E15.网络版yum配置! e1 z& a3 a$ u' c' O }
16.本地yum配置$ D M' I5 a7 k6 C! C% D4 ] B! b
2 C# E/ Y. r, {9 N- `8 r Q02.大数据技术之Hadoop% Z' R' ~: W# V$ h8 f- q
' L0 k4 k& Q( }+ `+ _
第一天：
; Q& V% T6 n& A# O% Q8 E* Y/ n' k8 p0 ^1 I3 J
01.课程介绍+ o3 ^# a. F) T" w
02.大数据概念
5 r+ ^% g8 E! S( n% d% T1 g03.大数据特点
- X8 A4 H7 N* H7 C# v* }3 {8 _04.大数据能干啥, f, A* [4 v% W% d
05.发展前景! _( x+ w- n, [! B
06.企业的组织结构
; w1 H- \4 `/ o. ]7 a7 Z9 H1 l07.hadoop发展历史- M: E) n4 Q9 ^% o" {: i
08.hadoop三大发行版本- z1 B3 u/ k* f9 q+ D
09.hadoop发展优势( d) z6 z+ @1 c% V o7 W
10.hadoop组成& e7 s# @; R% d( ]
11-大数据生态体系7 W. A# c- O) F- M9 r: i+ z- y
12.推荐系统框架图
# F" C* X0 u1 e r0 m13.hadoop安装环境准备* f8 H( o# p7 ]
14.hadoop安装
F. e& k* Q$ E# [( z/ Q15.hadoop官方案例1! O% W0 h. k% f5 P P9 ~
16.hadoop官方案例2
3 q* N1 z, y0 |* k% w/ U17.伪分布式案例
9 n' h; v5 G1 _: N18.HDFS常用命令
9 Q9 w0 x( t; N" O4 R; \. ]+ J5 ~: T( n$ ^
第二天：
& c6 h% {* T7 q" D8 S2 y) u
, ?; `4 L; ]. D1 ~6 ]01.bug总结( x. h2 {( u2 x- l, p- S8 S6 s
02.yarn上运行mr程序' B7 J; {& Z7 |6 }6 i$ O T0 K5 N5 l
03.修改临时目录$ ^+ z* Q, {2 `( A, S7 M% p
04.配置历史服务器/ a6 V7 V% v' z3 M: C- X9 k' y
05.日志聚集功能% G5 }& b3 R! d: p9 E1 a
06.配置文件修改
7 i3 c u* N# Y) y07.虚拟机准备完成
* H3 Q0 w: ]# t0 m% H; T08.scp命令
8 [" p g9 P! N2 p" |09.ssh
' N5 k) ~0 E- R) j2 l, y7 i10.rsync$ V! _) G% o L" N& @( s4 ~
11.xsync脚本编写% L: K! K$ Z6 i# W0 B2 J) |6 x
12.xcall( K4 ?, ?1 ? _" r! E; _
13.集群规划
5 e* n' O/ Y4 N3 d, \$ z# X14.配置集群5 B% `: P' t4 Z' U
15.集群测试
) G, Z, C6 f+ }. a% X% e16.hadoop启动停止方式! K2 }1 N4 _: ^3 x
17.集群时间同步, }3 c3 K7 ]: J; _: A( _& v2 r- R0 }
0 Y, R# c5 F$ d4 S; n8 k8 @# v3 O) f
第三天：2 j k i( R, P" G# b
# u( u, Y6 S8 N$ F/ a: g00.编译源码+ T3 B6 m' h8 \3 H
01.hdfs产生背景、概念、优缺点
- u0 a0 F) Z) J S( {. A02.hdfs文件块大小
6 S5 x @, f: b4 R! [/ K7 ?, [03.hdfs命令行操作" b: T, |7 D& f; Z
04.hdfs客户端环境准备
/ H* O, d1 `- S z7 J; t+ b! E05.获取文件系统2 B" s K0 @6 |) h" f1 A. D
06.参数优先级
! |; j/ z5 d( {: j0 D07.文件下载! ]( \! o3 V; y3 H) Z7 o% `
08.创建目录) P5 d+ F' x) A) @6 R; g& E. N; G
09.文件夹删除
! a( y7 K( K- v% w/ ?: M8 @5 Q10.修改文件名称
) p7 \6 t& P; b! @) w11.hdfs文件详情9 Y$ Q1 J) K2 S7 m
12.判断文件还是文件夹
# a9 }, B% h3 j$ M) A9 Y/ ^: D' ^/ o( }
第四天：
+ g5 ^: J# l1 p5 @: B4 m
1 ]! r6 e+ c O8 G' r8 x01.回顾) h2 D, I7 l3 c. g% w
02.io流的方式文件上传
1 {: Z1 V, k' C' K03.io流的方式下载文件- @1 A1 L' V- r7 G- s5 B
04.io流文件的定位下载. x' N$ q! g4 Z/ W. t
05.hdfs写数据流程
2 ~) T) F$ [7 K1 `' x06.网络拓扑概念
2 Q, Q2 U* W3 [2 G Q4 l7 C07.机架感知1 e c' ^& p2 W
08.hdfs读数据流程
9 Z. f/ Y( D6 d09.一致性模型! r7 w- T; G! E& x
10.nn和2nn工作机制
/ j* g. @. |" }- H11.镜像文件和编辑日志
, z: W h$ D- ~+ b$ q9 d! `12.镜像文件和编辑日志24 n2 b8 ~" Z# m' U6 K4 x/ o% i( f6 Z# o& n
13.滚动编辑日志$ T z- R! N+ q9 j3 f1 m
14.2nn端口号7 m$ s# t6 D, |* z d( T/ D6 D1 D( j
15.检查点时间的修改) ~. S# N" q. A
16.2nn目录结构4 v" M. X2 C+ ? J* h% @% A9 E( Y' y
17.模拟namenode故障13 y; n9 L G8 D: I+ b: J; S$ m1 r
18.模拟namenode故障23 Q, N+ g: }; T
19.集群安全模式操作& J1 E3 d; A/ t/ |% v& ~0 J7 h
20.namenode多目录配置1 s, k; V/ T. E- r* ]) X
21.datanode工作机制* j0 e/ c: X( T
22.数据的完整性
6 C0 @8 `$ W" r6 Q4 F0 Y5 Q# A. c23.掉线时限参数设置
: U( M- y) _0 h! O. C24.datanode版本号8 x- o8 g' `; n9 _6 }3 C& y8 p
25.datanode多目录配置& u9 M" u2 ^7 w+ j8 P1 J6 n) v2 j* x
# x" c( B5 _8 y* X第五天：
* S8 z. }) } t; U* p2 p) O( U/ p8 H$ Z/ F5 i' v. \% A# q
01.回顾
9 q. z' V3 ]6 N& \02.服役新节点7 A: J$ ]* J/ ^# J- Y5 I: A
03.退役旧节点avi& l; l# ~* j; u c/ W" A$ i5 E
04.集群间数据拷贝' R; e: w' Q* `
05.hadoop归档 K7 h- }! U0 x) d. M
06.快照管理8 l" W9 B4 J- M. Y
07.回收站
) ]. C( a, P( I/ u08.hadoop入门和hdfs总结 b& r$ Z; j A1 V
09.MapReduce内容简介
* Z/ P+ A y& x10. MapReduce定义和优缺点4 i* Z8 S1 p2 H' W' s0 `( P$ d4 y
11.mapreduce核心思想
5 ~/ u, W9 h: h12.mapreduce编程规范
/ S2 i& P- f9 `7 W' K0 ^! N: ^& W13.wordcount案例分析! e$ v/ s/ m! I' j$ L' [
14.wordcount案例代码完成
4 n: @% f) K' X' k15.本地模式运行$ p% ?, t6 J8 p$ H D
9 s. q6 [) B7 Q' |8 J. Y/ [8 |+ D7 z h
第六天：. Z0 O, u( h9 M" Z0 Z6 O8 {+ t( n" R
8 q! u+ V* r5 J" S) ?01.回顾) h6 l+ Q4 y6 u! F
02.流量汇总需求1（分析 mapper reducer完成）
K7 y" |! o8 a8 r% w( ]' B7 y03.流量汇总需求1结束( x) a# N" t5 I5 C+ P
04.并行度决定机制/ w+ t$ f/ u \0 n: n9 H
05.提交job源码分析1# C% x% w3 J8 s, @
06.提交job流程和切片机制源码分析4 g/ U2 I% Z! U3 \5 T
07.combineTextInputformat
* `* t7 \* p! J7 _- H08.分区案例0 [7 c$ V/ {7 ^- I- u4 A
09.手机流量需求3 排序
; S/ B; F8 ~& t! s* f' d10.部分排序案例' p' U8 ]7 q# F& u, M9 z+ v1 |
, v: b0 ]7 Z3 y u6 c第七天：
- H/ q: w* [+ t
& \' Z1 Z E3 x& h01.mr工作流程
x0 s! t {" ?" e9 z9 U02.maptask
6 Y$ M: v, k% _0 c/ I' a03.combiner案例
9 j. G* x1 r. s- H; A2 a04.mr工作流程2
! {' a% g6 E2 ^( G3 c05.二次排序bean对象9 n/ [( H/ L9 ]+ q
06.分组案例完成0 A$ ~& \0 l) w
07.排序* d# F7 ?5 m0 M! T# N7 e T
08.shuffle机制5 J, c1 L o1 |
09.inputformat案例
# p8 A5 N' i* @8 H3 s
* x! A' x' V; o3 x5 K& b第八天：
5 x. S" ~ s5 j3 p1 x3 g
8 H4 d l3 [, {" r, v01.自定义outputformat
! h: d. [) J7 \/ i# C02.reducejoin的map和bean对象, c# R+ Q7 O# \
03.reducejoin的reduce类7 n8 F' A0 C. L3 n/ C: I; f
04.reducejoin合并
3 A+ c8 S6 X5 }& e. M7 r- `05.mapjoin分布式缓存0 u b+ T6 |, N1 r/ v
06.总结
/ h# j% Q0 V2 _. v- L3 x" u$ C. B# O3 m9 F' U
第九天：. \5 @! e6 i$ j3 i
7 u/ J7 f- W# F# f* r) m8 ^' c
00.回顾总结
* j& ?% f j. W8 T01.日志清洗案例及计数器使用( `9 X e; _" T4 A2 M/ M* ^( w
02.多job串联案例: u4 }4 l- M' M, `: B2 T
03.共同好友作业1 v3 ?( Q4 S- ~
04.reducetask工作机制; s; v' o* }$ A# r: T! D9 ?; |
05.压缩
3 ~% q; w$ Q' O+ D( r) |' p06.压缩2
" J9 E7 u. u# H, }8 y$ d5 V; {2 ]- p07.压缩测试" @/ C: p1 f2 ]& F4 n) l
08.测试解压缩
: b+ A4 g+ O8 V09.map端输出压缩和reduce端压缩输出
- }- G$ {# \3 c+ `+ f+ K' P' W* c5 M
第十天：5 S% P7 G# F# e n' I: [; X
/ y0 T, A) T; k01.yarn的概述和架构
! N! E7 o/ Q8 ?* E$ \/ Q9 Y! k02.yarn工作机制
, F( K; A' E; z0 a, a* V4 J V03.job提交流程$ Y7 w+ `, [7 f6 h9 a
04.公平调度器
- O0 n* t6 ^1 d8 L5 H) W05.推测执行算法
/ P, ~" B' u4 Q. Y06.mr优化& x8 @4 _" ?& A3 w$ w
07.hdfs小文件优化
# D" N1 m+ p- w# y: s4 y6 Q- k) u08.inputformat实现类
: l( G6 M! @! [, S/ `2 W09.找共同好友 W ^- I" m- O6 H* |
% @; E- L# `1 f* I% F/ v f03大数据技术之Zookeeper1 B- l5 `( H9 ~" E
% H. t3 d$ Z/ ~+ H8 e4 V* p
01zk概述及工作机制0 F9 y/ k3 b/ | P+ Q' u7 O
02zk特点* p5 h0 @) O" i9 G$ f! s; R2 h
03zk数据结构
8 I I' c4 D# c( n D04zk应用场景4 e2 _, q7 R$ ]
05zk下载地址
0 f4 E7 O$ Z, U9 E06zk本地模式安装
! [; d! l/ Y( p9 T! A! [07zk选举机制9 W V; l: K" Y3 w
09节点类型
; u" w* B) S3 J# E8 V$ X& ^10zk完全分布式集群搭建 O1 C4 E9 G5 R5 p! g; A) g( K
11客户端命令行操作6 S8 Y8 o8 X, q3 d
12stat结构体
( u) O5 T$ ~# Q! V" O13监听器原理
q$ l8 ?) S/ P% K14写数据流程 s" `6 G. a% R
15创建zk客户端; |$ u( y( H; x) _5 Y
16创建子节点 M* K5 N- _# `' c% a! p E+ ]/ r
17获取子节点8 Q! x+ ^, T4 O; h
18判断节点是否存在( J A6 Y) N/ i! [/ V: H
19服务器节点动态上下线分析( I0 p/ H# u, i
20服务器端代码3 p6 i; `# _3 k- N4 t1 [5 D# C/ o
21客户端代码
: x. {+ A$ V6 G) b2 |
0 b0 p& W/ l- d( s8 {# D04.大数据技术之Hive框架基础1 j6 ^2 l4 P" c3 H& |4 u
0 _: M! J8 c) A4 \; @% ?. y j第一天：
! w0 I! r8 Z& h5 _
2 Y3 h$ J8 @4 ^ u1 v- d9 a2 p' E01.课程内容简介3 g/ G/ X8 [) O, ^4 Q
02.什么是hive
( j `5 z' u# B03.hive的优缺点4 f- t% O$ b8 c- ]
04.hive架构原理
# Q7 U+ D% `2 K) L* l+ f05.hive和数据库比较
; d% m: i/ ?8 Y6 s; p2 k' J06.hive安装地址
- h u; N( {1 j& a0 j9 I4 R07.hive的安装部署
% A i' p% T$ ^08.将本地文件导入hive案例，引出多个hive客户端问题9 L; i: h' l8 s0 v. r
09.MySql中user表中主机配置' w3 m& v" `, I3 |/ I! Q h
10.Hive元数据配置到MySql
6 L w4 f& ^1 D0 c8 E11.hive交互命令
. a9 y6 k4 F" }0 n12.hive其他命令操作
f2 y! P3 M$ U9 U; G) K13.hive的常见属性配置
0 `9 i! V P4 I e# e14.hive数据类型
0 ]: {' d) t" {" ~/ e4 \- a15.创建数据库
0 b/ V4 v0 A5 e: n5 f+ K16.修改数据库
' g' v: {; r0 e' |17.查询数据库$ u! Q/ B) @, r% A# m6 a4 O+ e
18.删除数据库7 j$ @1 j- I2 w# f; S5 i: P: s
19.建表语法- |3 }0 R$ s% b: n& E9 U- ?
20.管理表
# X3 m6 t4 l. Z* V4 G
9 q/ ~- g& L" ]: Q' z7 ?第二天：6 F: Y4 f: q& Q+ A! j
01.回顾
0 a1 S# U; p7 ~7 V02.外部表& e2 T5 q) x+ i
03.分区表基本操作和二级分区表
5 j/ \( x/ P$ f2 N2 F$ i9 `04.分区数据关联的三种方式4 w6 O( G% N7 |3 |+ K" e
05.修改表
# u4 z. q2 S# b/ o/ T06.数据导入- v& n# M4 k9 n
07.数据导出4 c3 g6 ^/ `, `) J8 K
08.基本查询
* E! p4 E; x# G09.where语句+ B, R& Z Q/ n
10.分组# e+ m. j% d7 E
11.join( O( z: q* I5 r+ s* b
t i f" R3 l' d/ f) c2 T第三天：
& h9 M3 y$ S2 L- H
( w$ u3 w* v% Q. M- l01.排序& F3 G. K' s9 c1 S1 O( J
03.函数/ ~+ [. r, B9 C
04.压缩
- o, s( y5 k8 p7 W" [9 w05.存储
$ N5 c" G/ a4 [6 t3 }06.存储和压缩结合使用8 O2 M8 n7 c' [2 h4 J# H8 m
07.Fetch抓取
, {8 @$ [) U Z4 _7 P" W3 `, _( c08.本地模式
7 m% D8 y+ e' N09.小表大表join
. P* c* u5 M& r( M1 d3 L9 g& h10.大表join大表
. O- t1 h. y5 J5 J8 n8 ~11.mapjoin
- U! ?" f O i- F: }! W# D12.group by count: F J. @8 ^6 m" M2 j" D& \( t
13.行列过滤. _9 w9 F: u! t0 k5 K
14.动态分区/ d) w' T1 c0 I9 R% r: A& \
15.数据倾斜6 s" t( B4 p3 p1 B
16.并行度执行0 X% T' J8 l8 }5 e; o
17.严格模式.JVM重用.推测执行.压缩
2 ^& P: [) d1 X; ?8 x8 s18.执行计划, i; m. I" y M. _' o( `; Z3 C Q$ s
19.hive总结
* c0 P9 m& e6 D( m- P! N; }) B0 Q6 u; V
, `: m6 m- q+ N N( a05.大数据技术之项目：Youtube- G( r& }! c7 a! d1 A- r
/ G' }' W% ~: ^7 A; u( v; |
10、需求实现4
4 a9 t( c, ]: V7 u0 x4 W11、需求实现56 n, I+ \1 c0 y
1、hive知识复习14 o) l3 g, N3 l( ^1 h
2、hive知识复习2
( G# z% `: x& J) [9 p6 y3、hive知识复习3
9 u# z, O! T- G6 F$ O4、表结构梳理5 E0 P+ g l2 l* K0 x3 t1 I4 u
6、建表操作
9 y0 B& D& K7 T" k' v/ j0 k5 R7、需求实现1
9 l! W- Z/ }" L T$ w8、需求实现2
, S( z: I( g; X1 p! z. _9、需求实现3$ E0 p, ?& s U) h$ d% o
% i# Z: K7 F' Y' T9 f9 r
06.大数据技术之Sqoop$ m8 d( l' g- j: B9 X
% ?( m7 n5 u; M1 g- r
1、Sqoop的介绍和安装
5 \- N' k+ h; {/ D9 Q2、额外脚本简述（与Sqoop无关）" V6 D0 K% u; j: b: M# K
3、Sqoop的import命令
" @. v( m5 j8 C+ p: |$ ^; o8 x4、Sqoop的export命令
, M/ i8 f, r. p8 g, }) w5、Sqoop打包脚本+ q* ]2 B" u; U# @* s% F
6、Sqoop其他命令简述8 W0 k# \. {4 D, }4 k: |$ c
7、Sqoop其他命令详解
! { a" O( q+ Q+ ?8、Sqoop详细参数1& X8 {1 E" w! O6 J4 Q# k! _7 g! Z
9、Sqoop详细参数2
& D: _. O7 _2 `' Q2 h5 O& D, z! F6 A" G! |! |) V- x2 i* V/ \7 y* Z
07.大数据技术之Flume
1 d7 ^0 J. O+ ~. w" \8 U
) G3 n5 |1 \! E10、Flume监控之Ganglia" D0 P& |) o/ m5 \* w+ Q
1、Flume在集群中的的定位 Z5 R# `6 O4 f. ^( ~, L6 R
2、Flume流模型简介3 x2 F! g* v% I
3、Flume安装及第一个案例1 ` J. B5 D" F% E! M& C" D
4、Flume案例2& k4 n) L' n$ C2 z+ }
5、Flume案例2.2$ i p6 C8 S/ X# N
6、Flume案例3
( P7 N! O; }* K" s9 k% z* I7、Flume案例3.2
. c. I$ P- g3 ~( e, ^. z8、Flume案例4" t ]2 W* {, ]" {9 ]( l
9、Flume案例53 ^( v" X! Z3 L5 W# g
1 O. P- l0 w7 U, c) c
08.大数据技术之kafka6 k8 k& i& Q: O6 \2 B( q% F
8 G1 G* l1 z) W& ?* H2 r$ |
1、kafka介绍、架构，原理等5 l' o: ~; S* T" h8 l' \* |
2、kafka的部署
6 e1 Z- R7 `/ E ]4 X3、kafka控制台生产者与消费者! n/ \* y! o3 e3 n
4、kafka生产者写入流程8 H5 |, S t/ ~6 Z3 ]
5、kafka中zookeeper的目录结构8 {" E3 J4 m2 J$ L
6、kafka消费流程8 n( }5 P+ N2 w4 N7 ^3 Z- m2 J
7、消费者组案例' G+ O$ i6 `1 C" e0 D F4 r
8、kafkaAPI思路梳理
! n6 F z% Z: V3 O( \2 C/ z9、kafka回顾整理
4 V6 u2 ]4 [1 l( `10、kafka ProducerAPI
' V- d. R2 K. J6 r11、Kafka 分区API、消费者API8 X. s2 A% J6 v) a6 S: h
12、Kafka拦截器API
6 p6 r, }; j: o13、Kafka StreamsAPI
5 ^% Y: r- X+ ?: H1 ?% b* c A( p: K% b, q$ B1 H
09.大数据技术之HBase2 I; W, `( ^3 b; _' W* C4 Z
9 e* ]" I, T' q) c: I: W
第一天
! u! H$ n9 C* U+ {% ?4 m5 f9 G) k/ ^6 L; E- [: \3 z z \
1、HBase简介
* R- \7 p" K3 C" E+ x% F G2、HBase角色以及设计类比% K, T; h* `7 t2 \- n
3、HBase的部署
) K9 i; E' u/ A2 _4、HBase shell的操作
0 F8 s0 v1 ?; n: V* K
: K1 }- S) s3 z第二天3 u; r% P. I% X! e, Q6 M2 L
( ?) E+ Z' i, T2 r$ w4 v
1、HBase读数据流程精讲
" I _" T. P B4 j7 F) l2、HBase写数据流程精讲
) O4 O* ]2 a; N2 k) X3、HBaseAPI操作之Maven项目搭建以及创建表测试
, p" M8 j t. M4、HBaseAPI增删改查, Z8 B! i- U/ s5 j7 c
5、HBase MapReduce10 ~, W* C6 q/ |9 O: [% ]
! p' p I( Q5 n# l6 B1 C9 E. |第三天* B3 g4 G, M! w$ X* \
4 V* ^ ]/ i4 L. q M6 t( d
10、HBase高可用
# y$ |/ n, g; H+ E+ i! U, `4 s11、HDFS高可用9 C2 U% w" P' m6 p+ ?7 Z/ B
12、RM高可用2 ~, @1 \3 M5 {$ I) b( Z6 S" k
1、HadoopClasspath的配置问题- y L9 N- H9 c% \; q. t; x( E
2、HBase MapReduce2
6 {3 H! z5 S; b' u! }7 f3、Hive与HBase关联的适配问题，重新编译源码1: o( f" B! G; O; ~8 U+ K3 P
4、Hive与HBase关联的适配问题，重新编译源码25 w) t5 W* K, @' B4 `7 k, ?
5、Hive与HBase关联的适配问题，重新编译源码31 G" _! f5 C7 s& {, q$ U3 A: h
6、Sqoop与HBase5 C7 u! P$ R0 b6 `1 c0 L( S( N
7、HBase常用命令1 `9 X+ N8 J; ]$ E" e* L/ w6 D
8、HBase数据的备份与恢复3 n( X* ~! U9 C7 u2 U2 {" O, Q8 g' O
9、HBase的节点管理
4 d* g5 t# g- R6 ~; j
4 L" D% C% e) S( Q: P& C m第四天3 k$ f3 p! ^0 ^, V# l; B
{5 C6 x. ^5 p/ u2 O5 _$ f
10、预分区与rowkey设计$ p+ @/ }- \# ^$ ?' w
11、hbase属性优化' v. O' S9 e. I y; T
12、总结
* `; Q5 z7 j3 H. h2 A( G& h1、微博项目讲解
, }4 u: a1 p4 B) C2、微博初始化命名空间，表0 ~, b) [0 a0 l8 X
3、初始化3张表实现细节4 C, |0 A) [$ W8 C, A8 G5 V
4、微博项目，发布微博
+ k6 ^) r m( g! q' N/ C5、微博项目，添加关注* P* M! ?+ w: f# s
6、微博项目，取关，浏览微博
( Z- n9 u) q) {: H4 U/ J" i7、微博项目，测试: ?$ S$ w: M7 |" q% B
8、通用型优化
( i# ^; I& n* Q9 v9 F: [9、zookeeper优化0 M6 ^$ q$ Y2 {$ I- T( h
9 n: C1 I. W' z
10.大数据技术之Hadoop-HA6 I2 C* H+ Z. }1 p5 C
: C' J( s- {- ~4 y {$ d, S
1.尚硅谷大数据技术之NameNode-HA配置（一）; Y& E* x2 S1 _& |* X$ n$ Y
2.尚硅谷大数据技术之NameNode-HA配置（二）
+ X" D- Q ^1 `' q+ S. N3.尚硅谷大数据技术之ResourceManager-HA配置（三）
- o2 Q5 @+ Q" O, O" U4.尚硅谷大数据技术之ResourceManager-HA配置（三）
3 N5 S' z4 Z0 U1 h# R/ s Z
2 M5 Z2 G" w7 T0 Q; o11.大数据技术之Oozie
5 g- V4 k7 B+ K1 |- I$ H& e, s5 t" v: O, J. p1 D- G6 S/ `
1、oozie介绍+ b- y3 t: q$ w u; V' ^$ N
2、hadoop复习之CDH版本hadoop4 @4 c5 `; m+ `" \! R
3、oozie部署之配置
8 x( t" ^; t/ n4 p4 G& C4、oozie部署以及部署成功的页面展示
9 o4 v% K& o- x' m. U5、oozie案例1
5 B0 |, b: P3 @7 v& s6、oozie案例2
3 m9 \& R- T2 F8 D% b$ X, Y7 u9 q8、oozie相关小知识 S, S& q/ e+ }1 o% e& Q7 Z
9、oozie案例3
' v' }, \, Z0 I. M7 f7 u+ g& G; j10、oozie案例4: d ^( m O& f9 \3 x0 d' U
11、oozie案例4结果展示
* M3 C6 A Y/ I+ F+ R3 g0 R4 |* T7 i" \7 K; S; f# S& Y: ?
12.大数据技术之项目：电信客服' k& C1 N6 H: F Y/ F
1 `- L! ^+ L, i2 [6 `& P3 k
第一天：
7 n2 a2 g2 Z+ s5 O7 j
) B d# c. p: m2 X6 ]7 {, P0 n% O2 S1、运营商项目项目架构简介
: {& o3 j. A2 a( ^0 k2、项目开发环境介绍（系统，框架，开发工具等）
- {8 t4 ~% L1 L \0 X9 ~9 u1 v$ D3、idea工具基本设置之Maven
1 K+ ~4 x9 B! t% \9 S. u8 e# P4、idea工具基本操作设置/ ~- L8 W7 q$ e! \' V% j5 O
5、idea新建项目( ^( u' y3 o7 o0 M% D
6、生产数据的数据结构
3 }1 N. s! {! R. X$ f2 f7、构建模拟的数据
! I+ n. O6 C" ^' z8、日志生产代码编写完成
3 ]' H: j1 a( {4 ~3 Z A J9、日志生产，代码打包，测试
$ ?; }1 Y a! I5 {2 Y) T( R5 ?10、idea编码设置
e9 o2 V4 K* X/ N11、kafka的初始化与主题创建
! U6 r3 [/ H5 Q12、实时生产日志，flume采集，到kafka并测试成功: g* X. j! H5 l! X" C, n0 r
13、producer模块总结
& \! U( b- z ]$ p. @2 {+ h14、新建ct.consumer项目，并构建常用工具类
. k H( {' u& R15、通过kafka API实现消费数据到控制台，并成功测试
1 M1 \9 m* E% r* y) A- m( C! l; ~( ~! h+ L. B1 t. y) C
第二天7 B8 B3 h2 s( U" h
; L1 a6 x- _) u9 U/ o p
10、HBase上一个视频的遗留问题的解决（协处理器中的过滤逻辑错误，jar包运行时需要注意的问题）2 k4 A9 W% E/ G, o( Z7 G
1、前情回顾，以及项目整体再次梳理
7 K: f1 O) f/ s2、封装HBaseAPI，判断表是否存在
! e8 o/ H1 x7 ]% B8 u) Q3、封装HBaseAPI，初始化命名空间, O f" v/ |4 c! m2 R( n1 @
4、设计Table的region分区键1 F! }% j* @0 e% v6 y5 m7 w5 ?- z
5、设计rowkey的分区号+ R# V' D6 z$ x3 p& z# A& j! s
6、HbaseDAO的封装
5 J; L6 {# k) O3 u7 R% ^7、写入实时数据到HBase测试成功8 y6 L' Q0 B8 b# z( G+ J* |9 f d: i
8、协处理器的编写与讲解( b# D& u& |8 X6 j2 S/ g3 u6 b
9、HBase协处理器测试以及遇到一些问题
; T$ X1 i$ L) {6 R* X& c/ R/ C) Y9 L1 c, [4 R6 ?+ Y
第三天/ ^; V% j- d1 ^ o# W2 J5 R
+ o0 o8 T4 ?) W5 e
11、迷茫知识点之梳理
$ e4 v8 ^) l; W0 ]6 s12、数据分析：Mapper- V! h7 Q& b- B! ^0 E+ M7 o
13、数据分析：Reducer
3 F# \# N* |& l0 A1、HBase存储数据源码走读 O% O$ e; C! R+ G6 J" a j
2、HBase代码以及其他设置优化
$ x6 C/ S3 E& K$ I4 o6 T3、HBase批量保存数据测试* D2 ?/ y* Q0 h7 r" a- e* S
4、HBase时间戳toBytes的一些问题，以及面试中遇到的乱码问题
+ T1 U) T- E9 A' o7 p- E' K5、anlysis阶段需求分析以及表结构探讨
! z1 ?) X# o8 L, j6、Mysql表结构总结# X. e8 U* ^/ F5 t8 O
7、Mysql结果表的创建
9 W' h* c9 H. V6 l8、初始化数据分析工程module
( ?2 T( z* H; S9 D) p( b3 a9、封装JDBCUtil以及自定义输出Key的维度类型0 p- ]: {. k+ a4 V; q
/ [2 E6 s& {* n
第四天：
# u/ E% w7 F; E0 Y" p$ Z6 ~; R* {9 A9 x
1、前一天知识梳理总结
; c- [( O- o+ n4 @! \( d* k n2、Runner的Job组装
2 |( {- Y. y& d4 _& P- ^( b7 Q3 y1 V; P3、RecordWriter O9 y7 s* S& X8 O+ \# p$ l
4、维度转换：缓存键的生成/ z+ d% i1 a2 Q. M3 E# y2 i
5、维度转换：封装实现1
) B) ~( i. U. T( n6 P- g5、维度转换：封装实现21 F% W/ e/ G1 C+ D
5、维度转换：封装实现3; A+ ^" F0 H1 k# C! { Q) t
6、OutputForamt封装! x* |: H* Z! t- ~& Z! J* H: J
7、2个Bug的修复
9 d+ p% Y3 I Q8、又1个Bug的修复
1 u0 M/ @$ b& f; ?4 D) o3 V, @9、RecordWriter封装完成
" d3 `' h9 W/ f+ i2 C+ m( R# D# C0 s10、3个Bug，运行测试成功，并查验Mysql中的数据分析结果
( B! k3 Y' t2 h" L' {8 o R+ s: @7 S, x$ e2 H0 I
第五天
2 S# D5 K( X* m8 V! L( ^' S1 d: `8 b) f
1、MR源码走读理解OutputFormat/ U* ~3 T, U1 n
2、构建Web工程
, H0 I% ]: M8 F/ x# ]" ]3、构建JavaBean，DAO，SQL查询语句0 E% l5 W1 ]: Z3 ^, V+ }; A$ I
4、构建Controller中返回的数据, J6 z# Q4 z1 z) W2 l x
5、运行测试Web项目查看返回结果
' o5 N( |6 _" U( _8 g1 C. a6、Web font显示数据
3 x$ g7 S5 p3 T( q3 ]) |* B7、项目总结8 ]% d8 d& N3 e8 I
3 m; s4 W% t, {$ ]
% h7 R" `0 P& i# F2 e
2 ^/ g: ]1 S( v- T v0 b' X
% J8 `6 i% ~% y. {9 L9 Q资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见& d3 d/ A2 g, |& G" p
( n& P1 Q) a' q: Y# ]" { A1 k7 _
; k" O5 T* C" z8 w9 Z7 J% c4 S7 G) U) p& c Q" f) K% |
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发表于 2022-6-28 04:12:02
