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• 01
  大數(shù)據(jù)技術領域介紹及學習方法和發(fā)展規(guī)劃
  02
  Hadoop的介紹及基本概念
  03
  Hadoop的必要性-1
  04
  Hadoop的必要性-2
  05
  Hadoop集群安裝部署-linux服務器環(huán)境準備
  06
  Hadoop集群安裝部署-hadoop安裝部署及配置
  07
  Hadoop集群啟動-手動啟動
  08
  Hadoop集群啟動-自動化腳本啟動
  09
  Hadoop集群從單節(jié)點的偽分布式擴展為多節(jié)點分布式
  10
  Hdfs的功能體驗及shell命令行操作
  11
  Hdfs分布式文件系統(tǒng)的基本工作機制及相關概念解析
  12
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-1
  13
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-2
  14
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-3
  15
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-4
  16
  Hdfs的JAVA客戶端IO流操作
  17
  Hdfs讀寫數(shù)據(jù)流程
  18
  Hdfs中namenode管理元數(shù)據(jù)的機制
  19
  Hadoop的RPC框架運行機制
  20
  Hadoop的RPC框架應用示例-1
  21
  Hadoop的RPC框架應用示例-2
  22
  Mapreduce概念介紹
  23
  Mapreduce框架運行機制
  24
  Mapreduce運行機制的數(shù)據(jù)流程
  25
  wordcount的mapreduce邏輯實現(xiàn)流程
  26
  wordcount程序的mapper類實現(xiàn)
  27
  wordcount程序的reducer類實現(xiàn)
  28
  wordcount程序的job提交客戶端實現(xiàn)
  29
  wordcount程序打包運行演示
  30
  流量匯總需求及mapreduce編程思路
  31
  流量匯總mapreduce程序的實現(xiàn)-1-hadoop序列化機制
  32
  流量匯總mapreduce程序的實現(xiàn)-2-mapper和reducer
  33
  流量匯總mapreduce程序打包執(zhí)行及網(wǎng)頁監(jiān)控
  34
  分區(qū)匯總流量程序的思路及實現(xiàn)-1
  35
  分區(qū)匯總流量程序的思路及實現(xiàn)-2
  36
  分區(qū)匯總流量程序的執(zhí)行及分區(qū)數(shù)與reducetask數(shù)的關系
  37
  流量匯總并按流量大小倒序排序的代碼實現(xiàn)
  38
  流量匯總并按流量大小倒序排序的代碼實現(xiàn)
  39
  mapreduce程序的本地運行模式及debug
  40
  mapreduce框架中的shuffle機制詳解
  41
  YARN的基本概念--MR程序提交的流程
  42
  YARN的工作機制--MR程序運行流程
  43
  YARN的工作機制及特性總結
  44
  mapreduce程序運行并發(fā)度--reduce并發(fā)度
  45
  mapreduce程序運行并發(fā)度--數(shù)據(jù)切片的思考
  46
  mapreduce程序運行并發(fā)度--maptask決定機制
  47
  mapreduce編程練習之共同好友-需求解析
  48
  mapreduce編程練習之共同好友-思路分析
  49
  mapreduce編程練習之共同好友--步驟1實現(xiàn)
  50
  mapreduce編程練習之共同好友--步驟2實現(xiàn)
  51
  mapreduce編程練習之連表查詢--需求分析
  52
  mapreduce編程練習之連表查詢--mapper的實現(xiàn)
  53
  mapreduce編程練習之連表查詢--reducer的實現(xiàn)
  54
  zookeeper簡介
  55
  mapreduce編程練習之連表查詢--reduce端join的缺點
  mapreduce連表查詢reduce端join的缺點
  56
  mapreduce編程練習之連表查詢--map端join的思想
  mapreduce連表查詢--map端join的思想
  57
  mapreduce編程練習之連表查詢--map端join的mapper實現(xiàn)
  mapreduce連表查詢--map端join的mapper實現(xiàn)
  58
  mapreduce編程練習之倒排索引--需求說明
  59
  mapreduce編程練習之倒排索引--編程思路
  60
  mapreduce編程練習之倒排索引--步驟1的實現(xiàn)
  61
  mapreduce編程練習之倒排索引--步驟2的實現(xiàn)
  62
  mapreduce編程練習之倒排索引--多job串聯(lián)執(zhí)行的實現(xiàn)
  mapreduce倒排索引--多job串聯(lián)執(zhí)行的實現(xiàn)
  63
  zookeeper集群搭建--集群組件介紹
  64
  zookeeper集群搭建--配置文件修改
  65
  zookeeper集群搭建--集群啟動及可靠性測試
  66
  zookeeper的功能
  67
  zookeeper的命令行客戶端使用及功能測試
  68
  zookeeper的java客戶端初步使用
  69
  zookeeper的java客戶端創(chuàng)建znode
  70
  zookeeper的java客戶端獲取及修改znode數(shù)據(jù)
  71
  zookeeper的java客戶端刪除znode節(jié)點
  72
  zookeeper的java客戶端監(jiān)聽器的使用
  73
  zookeeper應用案例——服務器列表動態(tài)更新-實現(xiàn)思路
  zookeeper應用案例服務器列表動態(tài)更新實現(xiàn)
  74
  zookeeper應用案例——服務器列表動態(tài)更新-服務端實現(xiàn)
  zookeeper應用案例-服務端實現(xiàn)
  75
  zookeeper應用案例——服務器列表動態(tài)更新-客戶端實現(xiàn)
  zookeeper應用案例-客戶端實現(xiàn)
  76
  zookeeper應用案例——服務器列表動態(tài)更新-運行測試
  zookeeper應用案例-運行測試
  77
  zookeeper應用案例——分布式鎖-實現(xiàn)思路
  78
  zookeeper應用案例——分布式鎖-主體邏輯
  79
  zookeeper應用案例——分布式鎖-主體邏輯2
  80
  zookeeper應用案例——分布式鎖-代碼實現(xiàn)-1
  81
  zookeeper應用案例——分布式鎖-代碼實現(xiàn)-2-運行測試
  zookeeper應用案例分布式鎖--運行測試
  82
  hadoop-HA機制的實現(xiàn)原理-1
  83
  hadoop-HA機制的實現(xiàn)原理-2
  84
  hadoop-HA集群部署-服務器環(huán)境準備
  85
  hadoop-HA集群部署-zookeeper部署及ha配置要點
  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-初始化及啟動
  89
  hadoop-HA集群的使用和HA特性測試
  90
  hbase數(shù)據(jù)庫簡介
  91
  hbase集群結構
  92
  hbase集群部署與測試
  93
  hbase命令行客戶端簡單使用
  94
  hbase表結構與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表結構的對比
  95
  hbase命令行客戶端創(chuàng)建表和插入數(shù)據(jù)及表的排序特性
  hbase命令行客戶端創(chuàng)建表-表的排序特性
  96
  hbase命令行客戶端get查詢命令
  97
  hbase命令行客戶端管理名稱空間
  98
  hbase客戶端api--建表
  99
  hbase客戶端api-數(shù)據(jù)插入
  100
  hbase客戶端api-數(shù)據(jù)刪除
  101
  hbase客戶端api-數(shù)據(jù)更新
  102
  hbase客戶端api--查詢數(shù)據(jù)--Get
  103
  hbase客戶端api--查詢數(shù)據(jù)--Scan
  104
  hbase客戶端api--過濾器查詢
  105
  hbase分布式存儲機制簡介
  106
  hive的安裝和建表語句
  107
  hive的設計思想和技術架構
  108
  hive如何往表中導入數(shù)據(jù)
  109
  hive中的內(nèi)部表和外部表的區(qū)別
  110
  hive的元數(shù)據(jù)庫配置
  111
  sqoop的安裝配置
  112
  sqoop導入數(shù)據(jù)的基本用法
  113
  sqoop導入數(shù)據(jù)到hdfs的高級用法
  114
  sqoop導入數(shù)據(jù)到hive及導出數(shù)據(jù)
  115
  storm實時流式計算系統(tǒng)簡介
  116
  storm實時流式計算系統(tǒng)的工作機制
  117
  storm集群的配置和部署
  118
  storm集群的部署及動態(tài)增加節(jié)點
  119
  storm編程的基本概念-topo-spout-bolt
  120
  storm編程的基本概念-2
  121
  storm編程接口--spout的結構
  122
  storm編程案例--spout組件實現(xiàn)
  123
  storm編程案例--bolt組件A-實現(xiàn)
  124
  storm編程案例--bolt組件B-實現(xiàn)
  125
  storm編程案例--提交topo的客戶端
  126
  storm編程案例--網(wǎng)站訪問來源實時統(tǒng)計--需求
  127
  storm編程案例--網(wǎng)站訪問來源實時統(tǒng)計--代碼實現(xiàn)