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资源名称：2017年极客学院大数据工程师全套 视频 代码 附课件源码 大数据视频教程+ P. q0 O4 R& ~2 Y
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集数合计：10章
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课程目录：
9 Z" M4 C! ~( t9 o第1章：走进大数据Hadoop框架的世界
8 N! [" b6 j9 b, {* Q01、Hadoop概述
7 b" @% e* ~4 O1 T1 j% S! l0 x6 Q4 _: s& Q3 c02、Hadoop架构介绍5 ~1 b" S5 e% l0 ]6 L
03、Yarn的发展背景及基本原理
! @' z8 Z7 {3 s0 k04、安装HadoopYARN
6 J, y. R B2 b- j, m
) e" V& ?, {9 C- }8 R6 P# l第2章：用户行为分析项目
V9 M! X# D: ?$ }01、Hadoop用户行为分析项目之应用概述- p* C3 y( c) I6 E
02、Hadoop用户行为分析项目之分析与设计
) S+ {8 w) S$ M! |1 {8 N* E03、Hadoop用户行为分析项目之编码实践
, W2 z5 o7 Y0 y0 b2 _7 |
/ @9 i# e1 o3 Z( c% Y第3章：调优2 B) }+ q+ G- c
01、Hadoop性能调优与运维
5 y' g! Q- V, ], X6 k% t% y: e! F6 F5 u6 t& }" D( B$ m, z
第4章：Hive
& ]! r3 h# v8 o9 m01、初识Hive
; N3 T3 e- W4 K! f, T$ X6 q02、Hive环境搭建
! [- V$ Y1 R! n) N Q1 }! M03、Hive基本原理4 ~$ S o) }& o) I2 ^. W* ~
! M3 [# o7 m$ y! ]6 d* ^" o& @0 @第5章：Zookeeper/ D! r h' w. ~; H8 @
01、认识ZooKeeper
5 P- \ a/ Q5 q# c02、ZooKeeper客户端的使用(一), Q& H* B6 h/ S( b* r1 c1 C7 {/ ?
03、ZooKeeper客户端的使用(二)
" F K! U' G# B; {/ [9 b% ^04、ZooKeeper实战(一)1 n7 T& i; L8 T4 n1 f! v
05、ZooKeeper实战(二)
; U5 p7 M- @ w" X06、ZooKeeper运维
- l$ b- I, u7 b7 y3 j! m4 v# }. a& k5 L' n; D
第6章：HBase
* K& c; }! x: k; d* d; U* n; X& A01、HBase入门 v& z; z2 ]) @" [
02、HBaseJava编程
7 A) F( I! J5 G' `( b& Q03、HBase架构详解
+ ?; {6 H J: k2 L' X04、MapReduceonHBase
, C. _& q( v0 T+ o05、HiveOnHBase4 u2 W% H9 K( e2 W% R7 ?; C+ q9 f7 |
06、HBase集群管理/ h9 L/ H8 F4 `
07、HBaseRest
+ m/ h! i$ m8 g) L# k. T08、安装HBase的集群
) Y/ Z+ U( d% _5 c09、HBase数据的导入& Y% b( H8 _' n \8 t4 X1 D
10、HBase管理工具的使用/ |# E3 T3 \" X& {- O* t, o3 n
11、HBase的备份与恢复: n }' w2 r, C5 k) N; C; u
12、HBase高级特性之快照
4 p) o* U- I: p6 R, v9 f1 C' Q; w13、HBase高级特性之集群复制! ]8 `6 ?# w: O9 ~+ g* r
14、HBase与Phoenix' m" w" I, X8 ?3 R' y% U
: |* Q/ z* K9 W: j% |; J0 Z; E& I1 X
第7章：Kafka' u8 b! p/ Y" K: @
01、kafka的初认识6 \: Y/ |/ O0 T1 T* b: m6 h
02、Kafka基础实战：消费者和生产者实例
5 H4 J0 {' [2 D6 M03、kafka消息处理过程与集群维护
0 z6 `: Z( p; x" n+ h03、kafka消息处理过程与集群维护(1)4 T g9 y/ ^% ]) t6 p0 c
04、Kafka核心源码剖析
' e1 x# J, P4 @2 J4 j4 b" c3 V05、Kafka用户日志上报实时统计之应用概述: S) _- _! j5 p" [1 A/ J- s1 |! i; ]6 s
06、Kafka用户日志上报实时统计之分析与设计) i# A3 _- n) J; l, q: s
07、Kafka用户日志上报实时统计之编码实践
8 V) m3 v9 e/ T& [1 w( q1 W! @( d+ A! @$ \; m
第8章：Spark
4 Z [: A/ D, f% |2 ^01、Spark简介与计算模型
! a. j! Z5 { B/ D4 N8 s02、Spark架构与工作机制
) e7 G$ r2 G7 X) q& d4 J03、Spark概述SparkDataFrame大数据处理框架介绍
! b5 F. l6 @" n' Z( _6 X04、SparkSQL交互式查询& U A' ?" s9 R8 ` Y
05、SparkStreaming流数据; X1 X% \1 k$ Z+ m
06、集成Kafka与SparkStreaming构建企业级流数据处理平台" d# ^2 t' D8 C" V9 ^
07、大数据存储系统Tachyon的最新进展与用例分析3 H# v2 Y5 B% X% w$ ?" @1 S! `
' B. h3 F8 K0 f4 ?0 m' Y& H" g第9章：Storm6 j, Q. `# c3 }
01、Storm体系概要
! \5 X1 f& k; U. B, K02、Storm集群安装部署
" F1 @: i- P/ [& t& r03、Storm实战基础：WordCount实例
' y& v) u5 |( p8 a6 c5 e" ?04、Storm实战进阶：DataOptTopology实例
1 P2 U, u! k+ P+ V8 Q' a0 ?05、Storm架构基础：实时基础平台架构
1 y8 X1 W8 a, x$ {+ ~$ t0 a+ Y06、初识ApacheStorm
5 _+ ?" \! w* o! o5 `+ S" t07、ApacheStorm计算模型详解与实战8 \3 F G7 i2 O/ i6 J! x4 J
09、Storm实战：统计日志和处理& G8 M, [! c( U; y0 r
10、Storm实战：完善统计日志和处理
. N- \ I5 U% X% a u6 o7 _+ ]11、高级抽象元语Trident
% j; z9 _: H( F1 w12、分布式远程过程调用DRPC3 b: A* I4 C5 Q/ i
13、Lambda架构详解（上）' r j2 t* y) ~9 @( r& ]3 R
14、Lambda架构详解（中）
/ Z0 a% _* N- x/ P5 R$ S! `
( W2 a& k: C7 ?/ u. b2 `第10章：其他4 ~0 O! @: M1 T. c
01、大数据平台基础架构和常用处理工具9 V7 ?- I( k3 a8 |9 |) F: _9 e' d
02、ApacheKylin产品及架构介绍
$ b- N8 A: E2 P! u03、基于ApacheUsergrid打造移动互联网时代的Baas平台
2 ]% g+ O+ e8 @+ o2 ]' y0 t$ M04、我和ApacheCamel这些年
$ f# _: ]& ]3 `- C9 D' ] Y6 d3 \: M: E% B( n' I2 Y
6 C. A `0 H' l) T7 s
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发表于 2017-7-19 10:31:47
发表于 2018-4-22 22:09:05
