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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7 x3 l; K8 P3 T/ X
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集数合计：10章
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% d( b" P" Q2 \% J, ^0 Vjava大数据视频教程详情描述： 9 f3 @* q; M& ?* X- m& ?2 h
A017《2017年极客学院大数据工程师全套 视频 代码 附课件源码 》' }4 I3 n- k' c" s8 h
课程目录：) R+ f$ u& q+ b( O8 G% w- x1 \. _
第1章：走进大数据Hadoop框架的世界- c/ k& }8 D2 m
01、Hadoop概述
7 \ i3 @# d' L2 P2 a02、Hadoop架构介绍1 M7 d @, h. ]) B6 s. J
03、Yarn的发展背景及基本原理
: n/ Y/ i" W2 O- P d [0 B04、安装HadoopYARN: C$ W# J, H$ j3 M; ?6 b
: u: f4 t: _& ~9 y
第2章：用户行为分析项目% d. ~% C7 i" D/ x
01、Hadoop用户行为分析项目之应用概述
. Q# Z [* S% U) T5 t02、Hadoop用户行为分析项目之分析与设计9 X i+ A5 m. ~4 M/ J5 Y. }3 A
03、Hadoop用户行为分析项目之编码实践
2 L' D7 E W& g8 d
, N" X5 a0 a1 a3 p/ P; \; }第3章：调优& W- h4 _5 o$ x) n) Z2 ^8 J/ ~9 Y4 v& C
01、Hadoop性能调优与运维/ L' t1 f: \( I
+ @' m3 i+ e, X* B0 P7 g
第4章：Hive
# x ?0 ?8 L% i01、初识Hive
) [$ J) r$ g6 P0 R- d G02、Hive环境搭建3 ?5 ]4 u" o( T6 r! P8 I5 j) e$ R
03、Hive基本原理/ \( p! i+ L0 f6 Q1 Y: y
0 |2 F$ }! d. N- p6 ^& U! _第5章：Zookeeper' _' g5 K9 S, `& Y: w$ b! D
01、认识ZooKeeper
5 ~1 b5 B7 f8 j; ^) U0 l( }( Q02、ZooKeeper客户端的使用(一), v8 T- V0 z. [0 S/ u4 k$ p
03、ZooKeeper客户端的使用(二)
( X% u) D: W7 {: Y$ F7 d# Z04、ZooKeeper实战(一)) y- ?; l, E5 p( L0 Z1 h
05、ZooKeeper实战(二). e6 c4 O7 [" [
06、ZooKeeper运维
# O( W6 V- O# i: i" r
. E! F4 V; v3 \( h第6章：HBase; a. o5 @; u9 t8 J; e
01、HBase入门5 f+ r$ ?4 z4 @7 h4 A3 G8 P
02、HBaseJava编程: O! ~. X; j" |$ I6 Q) F" N+ |% d
03、HBase架构详解# R" ?8 L0 a6 z9 D) S" J7 @$ j& D* K
04、MapReduceonHBase
7 [1 D+ d Y- }) U7 ?05、HiveOnHBase, k2 ^, |6 i/ e
06、HBase集群管理% I/ P* A+ g: t
07、HBaseRest
9 ]) G* ~3 I% {/ D, |2 ~- s9 _08、安装HBase的集群! |9 G$ x. j2 A& K
09、HBase数据的导入: f( N8 E, M% b" l- c9 W
10、HBase管理工具的使用
' ^3 J# f; \$ n, f1 ]+ g11、HBase的备份与恢复
: i- \0 k+ s9 ~12、HBase高级特性之快照9 q$ P/ f9 `" F* g+ b0 A4 B
13、HBase高级特性之集群复制
% E X6 a/ {' [# p+ x14、HBase与Phoenix2 N' s3 Z$ V: R; n7 `/ ?4 |" r
" N# `7 Y t! e) c$ q3 W
第7章：Kafka6 R o4 R1 R8 U6 Z% @) t8 N( A
01、kafka的初认识. r/ S: l7 C' I6 K% {
02、Kafka基础实战：消费者和生产者实例/ |; H& W0 }4 p
03、kafka消息处理过程与集群维护
6 Q9 A/ N. O4 S& U6 Q03、kafka消息处理过程与集群维护(1); b; @1 G. k1 V9 |3 H# p
04、Kafka核心源码剖析
) p2 I% ]8 d2 `, a05、Kafka用户日志上报实时统计之应用概述7 _! w: N H* S2 x/ r
06、Kafka用户日志上报实时统计之分析与设计1 }. u7 ~7 V" R* R0 @2 T
07、Kafka用户日志上报实时统计之编码实践, B( y/ L9 A* s- R; t/ X8 x' T3 G. v
; g2 r- M% ?) k5 i- p8 d, D第8章：Spark# B3 V- H" Q8 ?& f
01、Spark简介与计算模型* N2 o) a! \5 V2 w: Z) t: }2 }' p
02、Spark架构与工作机制
; e6 b) o( C2 R2 w1 m03、Spark概述SparkDataFrame大数据处理框架介绍
- b, J+ t; X$ f& Q) O m04、SparkSQL交互式查询8 F" u8 t/ y! r6 I" m- g
05、SparkStreaming流数据0 E* K8 C& e: Y7 \5 g4 S3 f, D
06、集成Kafka与SparkStreaming构建企业级流数据处理平台9 r! j- X+ D |; O: k& p% K
07、大数据存储系统Tachyon的最新进展与用例分析2 h |, Q" f$ U
% O/ X: D& z! z. r% \ ?# w
第9章：Storm
, Y: [ i) v8 u% J01、Storm体系概要- t6 }3 S9 f, u5 P V+ z
02、Storm集群安装部署! c2 J1 @9 @$ u0 A6 w3 F
03、Storm实战基础：WordCount实例: A( \5 M3 D& P# i
04、Storm实战进阶：DataOptTopology实例
5 ?! Z' q F3 u$ K3 m05、Storm架构基础：实时基础平台架构
+ H/ F) G% c& _- }+ _" ?# i06、初识ApacheStorm: n; w# {6 M& T* |( I
07、ApacheStorm计算模型详解与实战7 W z& P8 o" N1 q% H7 g/ m& J* ]
09、Storm实战：统计日志和处理
5 k# T7 Z, } w: n1 @10、Storm实战：完善统计日志和处理
# O" n$ V! m: L% P' ~5 d, G2 |7 W& n9 `' `11、高级抽象元语Trident
* B: r( A" F9 H) h12、分布式远程过程调用DRPC$ o0 r+ P) ~) `* _# S
13、Lambda架构详解（上）& X# K/ l8 p: s, Z, e
14、Lambda架构详解（中）4 ]# |- i$ S; D* L" F/ c* F
' j. [$ y3 e4 J6 v8 A, J. K- _1 f# I
第10章：其他9 ^5 r3 U; o7 `! d+ w. e. }5 C
01、大数据平台基础架构和常用处理工具
. {, ~* r( `# [# B02、ApacheKylin产品及架构介绍# K" q: s+ }, N8 Y+ A: y5 v8 x7 r
03、基于ApacheUsergrid打造移动互联网时代的Baas平台& K5 K( Y2 T1 O. ]) j2 X$ Z0 n
04、我和ApacheCamel这些年
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) ^( C% _4 w" h. O
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发表于 2017-7-19 10:31:47
发表于 2018-4-22 22:09:05
