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  • 大数据高级架构师高薪实战课视频教程下载。在完成本套大数据课程后,对大数据主流核心技术有从实现细节到实际应用的掌握,熟悉离线和实时数据处理的一般架构,熟悉公司在应用大数据时从数据仓库搭建、数据查询与分析到数据挖掘的一般架构,具备从事大数据工程师工作的能力。

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    课程大纲:

    1、大数据技术领域介绍及学习方法和发展规划

    2、Hadoop的介绍及基本概念

    3、Hadoop的必要性-1

    4、Hadoop的必要性-2

    5、Hadoop集群安装部署-linux服务器环境准备

    6、Hadoop集群安装部署-hadoop安装部署及配置

    7、Hadoop集群启动-手动启动

    8、Hadoop集群启动-自动化脚本启动

    9、Hadoop集群从单节点的伪分布式扩展为多节点分布式

    10、Hdfs的功能体验及shell命令行操作

    11、Hdfs分布式文件系统的基本工作机制及相关概念解析

    12、Hdfs的JAVA客户端基本操作-1

    13、Hdfs的JAVA客户端基本操作-2

    14、Hdfs的JAVA客户端基本操作-3

    15、Hdfs的JAVA客户端基本操作-4

    16、Hdfs的JAVA客户端IO流操作

    17、Hdfs读写数据流程

    18、Hdfs中namenode管理元数据的机制

    19、Hadoop的RPC框架运行机制

    20、Hadoop的RPC框架应用示例-1

    21、Hadoop的RPC框架应用示例-2

    22、Mapreduce概念介绍

    23、Mapreduce框架运行机制

    24、Mapreduce运行机制的数据流程

    25、wordcount的mapreduce逻辑实现流程

    26、wordcount程序的mapper类实现

    27、wordcount程序的reducer类实现

    28、wordcount程序的job提交客户端实现

    29、wordcount程序打包运行演示

    30、流量汇总需求及mapreduce编程思路

    31、流量汇总mapreduce程序的实现-1-hadoop序列化机制

    32、流量汇总mapreduce程序的实现-2-mapper和reducer

    33、流量汇总mapreduce程序打包执行及网页监控

    34、分区汇总流量程序的思路及实现-1

    35、分区汇总流量程序的思路及实现-2

    36、分区汇总流量程序的执行及分区数与reducetask数的关系

    37、流量汇总并按流量大小倒序排序的代码实现

    38、流量汇总并按流量大小倒序排序的代码实现

    39、mapreduce程序的本地运行模式及debug

    40、mapreduce框架中的shuffle机制详解

    41、YARN的基本概念–MR程序提交的流程

    42、YARN的工作机制–MR程序运行流程

    43、YARN的工作机制及特性总结

    44、mapreduce程序运行并发度–reduce并发度

    45、mapreduce程序运行并发度–数据切片的思考

    46、mapreduce程序运行并发度–maptask决定机制

    47、mapreduce编程练习之共同好友-需求解析

    48、mapreduce编程练习之共同好友-思路分析

    49、mapreduce编程练习之共同好友–步骤1实现

    50、mapreduce编程练习之共同好友–步骤2实现

    51、mapreduce编程练习之连表查询–需求分析

    52、mapreduce编程练习之连表查询–mapper的实现

    53、mapreduce编程练习之连表查询–reducer的实现

    54、zookeeper简介

    55、mapreduce编程练习之连表查询–reduce端join的缺点

    56、mapreduce编程练习之连表查询–map端join的思想

    57、mapreduce编程练习之连表查询–map端join的mapper实现

    58、mapreduce编程练习之倒排索引–需求说明

    59、mapreduce编程练习之倒排索引–编程思路

    60、mapreduce编程练习之倒排索引–步骤1的实现

    61、mapreduce编程练习之倒排索引–步骤2的实现

    62、mapreduce编程练习之倒排索引–多job串联执行的实现

    63、zookeeper集群搭建–集群组件介绍

    64、zookeeper集群搭建–配置文件修改

    65、zookeeper集群搭建–集群启动及可靠性测试

    66、zookeeper的功能

    67、zookeeper的命令行客户端使用及功能测试

    68、zookeeper的java客户端初步使用

    69、zookeeper的java客户端创建znode

    70、zookeeper的java客户端获取及修改znode数据

    71、zookeeper的java客户端删除znode节点

    72、zookeeper的java客户端监听器的使用

    73、zookeeper应用案例――服务器列表动态更新-实现思路

    74、zookeeper应用案例――服务器列表动态更新-服务端实现

    75、zookeeper应用案例――服务器列表动态更新-客户端实现

    76、zookeeper应用案例――服务器列表动态更新-运行测试

    77、zookeeper应用案例――分布式锁-实现思路

    78、zookeeper应用案例――分布式锁-主体逻辑

    79、zookeeper应用案例――分布式锁-主体逻辑2

    80、zookeeper应用案例――分布式锁-代码实现-1

    81、zookeeper应用案例――分布式锁-代码实现-2-运行测试

    82、hadoop-HA机制的实现原理-1

    83、hadoop-HA机制的实现原理-2

    84、hadoop-HA集群部署-服务器环境准备

    85、hadoop-HA集群部署-zookeeper部署及ha配置要点

    86、hadoop-HA集群部署-配置文件修改-1

    87、hadoop-HA集群部署-配置文件修改-2

    88、hadoop-HA集群部署-初始化及启动

    89、hadoop-HA集群的使用和HA特性测试

    90、hbase数据库简介

    91、hbase集群结构

    92、hbase集群部署与测试

    93、hbase命令行客户端简单使用

    94、hbase表结构与传统数据库表结构的对比

    95、hbase命令行客户端创建表和插入数据及表的排序特性

    96、hbase命令行客户端get查询命令

    97、hbase命令行客户端管理名称空间

    98、hbase客户端api–建表

    99、hbase客户端api-数据插入

    100、hbase客户端api-数据删除

    101、hbase客户端api-数据更新

    102、hbase客户端api–查询数据–Get

    103、hbase客户端api–查询数据–Scan

    104、hbase客户端api–过滤器查询

    105、hbase分布式存储机制简介

    106、hive的安装和建表语句

    107、hive的设计思想和技术架构

    108、hive如何往表中导入数据

    109、hive中的内部表和外部表的区别

    110、hive的元数据库配置

    111、sqoop的安装配置

    112、sqoop导入数据的最基本用法

    113、sqoop导入数据到hdfs的高级用法

    114、sqoop导入数据到hive及导出数据

    115、storm实时流式计算系统简介

    116、storm实时流式计算系统的工作机制

    117、storm集群的配置和部署

    118、storm集群的部署及动态增加节点

    119、storm编程的基本概念-topo-spout-bolt

    120、storm编程的基本概念-2

    121、storm编程接口–spout的结构

    122、storm编程案例–spout组件实现

    123、storm编程案例–bolt组件A-实现

    124、storm编程案例–bolt组件B-实现

    125、storm编程案例–提交topo的客户端

    126、storm编程案例–网站访问来源实时统计–需求

    127、storm编程案例–网站访问来源实时统计–代码实现

    常见问题FAQ

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