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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
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# f7 D9 L8 {; c% P5 a- ]/ u集数合计：10章( S: _( @. Z8 ?1 Q P, N1 n- |
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java大数据视频教程详情描述： " }+ T$ e+ P" e
A017《2017年极客学院大数据工程师全套 视频 代码 附课件源码 》# a" H0 o5 R/ p7 n( q, V2 n; N7 i
课程目录：. e( v6 G: H6 t( Y- V
第1章：走进大数据Hadoop框架的世界
. c4 j0 C4 p& v& Z ?01、Hadoop概述
0 ]2 c* O5 ?7 L+ @02、Hadoop架构介绍8 g! m! E$ ]& A$ `3 a7 ]+ I7 U
03、Yarn的发展背景及基本原理 G5 D' g$ [: X( D# A- |
04、安装HadoopYARN
3 f: J @' a4 |! g9 ~# G6 M
+ M; _$ V7 A* \! I2 s( G第2章：用户行为分析项目) s& Q' n0 B% f- J/ j
01、Hadoop用户行为分析项目之应用概述- ^! P3 v7 ~* j* \$ n7 M1 b; M
02、Hadoop用户行为分析项目之分析与设计5 ?* C8 N. g+ X1 e# O2 p9 d" _
03、Hadoop用户行为分析项目之编码实践
0 a6 l0 d, h0 b2 q! V" ?( F) O# c6 R4 n/ c7 k4 K- E- a
第3章：调优# n8 j# _' R! g8 |9 r# S, n
01、Hadoop性能调优与运维$ i( u9 f! s7 C
$ J# F v$ N1 A" [* |) ^- U0 b第4章：Hive
" S8 F# c. F4 h6 h0 a. X0 G+ [3 \01、初识Hive
- C0 N% R8 K: `4 K1 O @2 B) k: N02、Hive环境搭建
6 g' a' ]( s$ ~9 p# J t9 }03、Hive基本原理
5 @# Z+ P9 J6 ^: k- l' w ]$ w) t4 n
第5章：Zookeeper
* l- S. }0 G0 q! i2 b01、认识ZooKeeper
$ M! c; [5 C+ p7 h+ _( a7 e8 i02、ZooKeeper客户端的使用(一)9 Y8 y" M5 Z# b! I$ H k
03、ZooKeeper客户端的使用(二)# v5 d( N$ w8 Q
04、ZooKeeper实战(一)3 k. x( N: L1 E3 f& Q8 {6 u) _4 G
05、ZooKeeper实战(二)
0 O/ u \7 r y. M2 f06、ZooKeeper运维8 ]* U1 y, G" C3 U4 [
- W( H0 C; G1 x# p$ Q/ Y
第6章：HBase
9 ?4 f' q: T& `8 V01、HBase入门( o v) b0 z' j- E7 O0 ~7 p/ ?
02、HBaseJava编程
@$ O0 M& e+ t3 B3 z2 j; a03、HBase架构详解6 h) M- u4 {. x/ X3 V7 N
04、MapReduceonHBase" A c& K& x' D f4 Q
05、HiveOnHBase! B+ y( E# F! y' V3 o
06、HBase集群管理3 J" M1 C7 _ O1 Z) y: ?
07、HBaseRest, W# A# z/ a. f' D0 V
08、安装HBase的集群0 { T& `$ b. |
09、HBase数据的导入
" B" W4 [( [4 Q. @10、HBase管理工具的使用: R9 V3 M! U/ E" J( \
11、HBase的备份与恢复
% j2 P$ O, L7 T2 y12、HBase高级特性之快照8 V* `2 _: `2 t9 F5 l9 B
13、HBase高级特性之集群复制4 {0 h# z2 `' p# X7 R
14、HBase与Phoenix
& y! Y/ w9 M! a+ k' s9 @8 \3 y; E3 y
第7章：Kafka6 ?! F. q" C( P7 h- H5 n( q6 g
01、kafka的初认识 ~/ y m+ V* E' H4 X7 ?7 Y
02、Kafka基础实战：消费者和生产者实例
* p; |" \4 ^0 v5 V8 H03、kafka消息处理过程与集群维护5 U0 z) j5 J. ~0 r& m/ p2 O
03、kafka消息处理过程与集群维护(1)! ^# ~- Q9 N( D+ v% I6 c
04、Kafka核心源码剖析3 `9 o4 l- F P2 h6 f' ]. E1 s
05、Kafka用户日志上报实时统计之应用概述% `; S% p0 \: u4 M
06、Kafka用户日志上报实时统计之分析与设计 R) _! a5 _" ~+ K
07、Kafka用户日志上报实时统计之编码实践* [7 _8 }' J, w9 Z: ]2 A1 p/ i
\# a. `- |# [2 `' k9 D& q' f* {
第8章：Spark: G* z2 _; {% R& p( Y
01、Spark简介与计算模型* N& A% d7 x1 w* n+ a% k/ U. ^
02、Spark架构与工作机制& _8 S$ o9 w* N' I* _5 w
03、Spark概述SparkDataFrame大数据处理框架介绍
9 { V/ \9 K6 C3 M04、SparkSQL交互式查询* N; e3 t" k2 I6 X
05、SparkStreaming流数据/ `! u) X0 K4 n6 z0 H5 [- q
06、集成Kafka与SparkStreaming构建企业级流数据处理平台
; O4 S/ m* B6 z2 o& a. Y( \07、大数据存储系统Tachyon的最新进展与用例分析2 g7 Z z; m, |5 }8 C0 k6 b
6 W, v9 V. [, ^: Z第9章：Storm, I( b8 H/ Q8 \: [% H2 I! r
01、Storm体系概要3 ]8 i. [- ~) \3 P/ ?9 w! R7 F1 f/ J
02、Storm集群安装部署- Z; [1 J( H i, G/ X
03、Storm实战基础：WordCount实例% g2 f6 S$ F$ U# p; X4 o2 S1 C. \3 b" p
04、Storm实战进阶：DataOptTopology实例1 Q3 |7 A" B* v* g6 R6 w% ?
05、Storm架构基础：实时基础平台架构
4 S. J! B! Z& j! Z6 v2 F: ^06、初识ApacheStorm% W1 r) J% _% w! j- O2 M
07、ApacheStorm计算模型详解与实战
9 D8 ]8 g/ X3 q! `' V# f0 c4 t09、Storm实战：统计日志和处理- g+ H1 k' }" |6 r0 a5 g
10、Storm实战：完善统计日志和处理8 _" \( d* K' P% G3 \% |1 K9 w
11、高级抽象元语Trident! X/ u# ]/ o' `' Z
12、分布式远程过程调用DRPC, A* R9 R* o1 B( _4 c
13、Lambda架构详解（上）: S5 R5 [: R' p: e. c0 T3 i
14、Lambda架构详解（中）
. d& u8 M7 A" e$ F9 h1 r3 d; _, n2 F/ R
第10章：其他2 h0 b& i0 N3 R, F$ f9 `+ O
01、大数据平台基础架构和常用处理工具1 T' k2 Z# R- T: q9 q
02、ApacheKylin产品及架构介绍' H) j* K H! v$ }3 Y& I: K, D
03、基于ApacheUsergrid打造移动互联网时代的Baas平台
! `0 x# ]; m/ w% w* K04、我和ApacheCamel这些年
9 F! z4 \2 u" F! K, u* r4 k/ X) p6 P
; B) \) @+ H7 K5 o0 z! B
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发表于 2017-7-19 10:31:47
发表于 2018-4-22 22:09:05
