视频教程-大数据技术-大数据
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视频教程-大数据技术-大数据
学习有效期：永久观看
学习时长：5749分钟
学习计划：96天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：Java从入门到进阶
技术总监/研发总监
讲师介绍：本系列课程由多位老师共同录制而成，旨在为想要学习Java的用户提供一套系统的成长方案。
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「你将学到什么？」
本阶段详细介绍了大数据所涉及到的Linux、shell、Hadoop、zookeeper、HadoopHA、Hive、Flume、Kafka、Hbase、Sqoop、Oozie等技术的概念、安装配置、架构原理、数据类型定义、数据操作、存储集群等重点知识点。
「课程学习目录」
| 第1章：大数据技术之Linux |
| 1.01-大数据Linux-基本介绍 |
| 2.02-大数据Linux-发展历程 |
| 3.03-大数据Linux-和Unix关系 |
| 4.04-大数据Linux-安装VM |
| 5.05-大数据Linux-安装Centos的准备工作 |
| 6.06-大数据Linux-安装Centos的步骤 |
| 7.07-大数据Linux-Centos终端和联网的说明 |
| 8.08-大数据Linux_文件系统目录结构 |
| 9.09-大数据Linux-远程登录XShell5 |
| 10.10-大数据Linux-远程传输文件XFTP5 |
| 11.11-大数据Linux-SecureCRT安装使用 |
| 12.12-大数据Linux-Vi和Vim的使用 |
| 13.13-大数据Linux-关机重启注销 |
| 14.14-大数据Linux-用户管理 创建用户指定密码 |
| 15.15-大数据Linux-用户管理 删除用户 |
| 16.16-大数据Linux-用户管理 查询切换用户 |
| 17.17-大数据Linux-用户管理 组的管理 |
| 18.18-大数据Linux-用户管理 用户和组的配置文件 |
| 19.19-大数据Linux-实用指令 运行级别和找回root密码 |
| 20.20-大数据Linux-实用指令 帮助指令 |
| 21.21-大数据Linux-实用指令 pwd ls cd |
| 22.22-大数据Linux-实用指令 mkdir rmdir |
| 23.23-大数据Linux-实用指令 touch cp |
| 24.24-大数据Linux-实用指令 rm mv |
| 25.25-大数据Linux-实用指令 cat more less |
| 26.26-大数据Linux-实用指令 重定向和追加 |
| 27.27-大数据Linux-实用指令 echo head tail |
| 28.28-大数据Linux-实用指令 ln history |
| 29.29-大数据Linux-实用指令 date cal |
| 30.30-大数据Linux-实用指令 find locate grep 管道符 |
| 31.31-大数据Linux-实用指令 压缩和解压类指令 |
| 32.32-大数据Linux-组管理 |
| 33.33-大数据Linux-权限详细介绍 |
| 34.34-大数据Linux-权限管理 |
| 35.35-大数据Linux-权限最佳实践 |
| 36.36-大数据Linux-任务调度基本说明 |
| 37.37-大数据Linux-任务调度应用实例 |
| 38.38-大数据Linux-磁盘分区介绍 |
| 39.39-大数据Linux-分区 |
| 40.40-大数据Linux-给Linux添加一块新硬盘 |
| 41.41-大数据Linux-磁盘查询实用指令 |
| 42.42-大数据Linux-网络配置原理和说明 |
| 43.43-大数据Linux-自动获取IP |
| 44.44-大数据Linux-修改配置文件指定IP |
| 45.45-大数据Linux-修改Linux主机名 |
| 46.46-大数据Linux-进程介绍和查询 |
| 47.47-大数据Linux-进程管理 终止进程 |
| 48.48-大数据Linux-进程管理 服务管理 |
| 49.49-大数据Linux-进程管理 监控服务 |
| 50.50-大数据Linux-RPM包管理 |
| 51.51-大数据Linux-YUM |
| 52.52-大数据Linux-企业真实面试题 |
| 53.53-大数据Linux-结束语-程序人生感悟 |
| 第2章：大数据技术之Shell |
| 1.Shell课程介绍 |
| 2.Shell概述 |
| 3.Shell解析器 |
| 4.ShellHelloWorld案例 |
| 5.Shell多命令操作案例 |
| 6.Shell系统变量和自定义变量案例 |
| 7.Shell$n案例 |
| 8.Shell$#案例 |
| 9.Shell$※$@案例 |
| 10.Shell$？案例 |
| 11.Shell运算符 |
| 12.Shell条件判断案例 |
| 13.Shell回顾 |
| 14.Shellif案例 |
| 15.ShellCase案例 |
| 16.ShellFor1案例 |
| 17.ShellFor2案例 |
| 18.ShellWhile案例 |
| 19.ShellRead案例 |
| 20.ShellBaseName&DirName案例 |
| 21.Shell自定义函数案例 |
| 22.ShellCut案例 |
| 23.ShellSed案例 |
| 24.ShellAwk案例 |
| 25.ShellSort案例 |
| 26.Shell企业真题讲解 |
| 第3章：大数据技术之Hadoop |
| 1.课程简介大数据课程 |
| 2.课程简介Hadoop课程 |
| 3.入门大数据概念 |
| 4.入门大数据特点（4V） |
| 5.入门大数据应用场景 |
| 6.入门大数据发展前景 |
| 7.入门大数据部门业务流程分析 |
| 8.入门大数据部门组织结构（重点） |
| 9.Hadoop是什么 |
| 10.Hadoop发展历史 |
| 11.Hadoop三大发行版本 |
| 12.Hadoop优势（4高） |
| 13.Hadoop1-x和2-x区别 |
| 14.Hadoop组成 |
| 15.Hadoop大数据技术生态体系 |
| 16.Hadoop推荐系统框架图 |
| 17.环境搭建虚拟机准备 |
| 18.环境搭建JDK安装 |
| 19.环境搭建Hadoop安装 |
| 20.环境搭建Hadoop目录结构 |
| 21.环境搭建Hadoop官网手册 |
| 22.本地模式Grep官方案例 |
| 23.本地模式WordCount官方案例 |
| 24.伪分布式启动HDFS并运行MR程序 |
| 25.伪分布式Log日志查看和NN格式化前强调 |
| 26.伪分布式NameNode格式化注意事项 |
| 27.伪分布式启动YARN并运行MR程序 |
| 28.伪分布式配置历史服务器 |
| 29.伪分布式配置日志聚集 |
| 30.伪分布式配置文件说明 |
| 31.完全分布式虚拟机环境准备 |
| 32.完全分布式scp案例 |
| 33.完全分布式rsync案例 |
| 34.完全分布式集群分发脚本xsync |
| 35.完全分布式集群配置 |
| 36.完全分布式集群单节点启动 |
| 37.完全分布式集群ssh配置 |
| 38.完全分布式集群群起 |
| 39.完全分布式集群文件存储路径说明 |
| 40.完全分布式集群启动停止方式总结 |
| 41.每日回顾 |
| 42.完全分布式RM启动注意事项 |
| 43.完全分布式Crondtab定时任务调度 |
| 44.完全分布式集群时间同步 |
| 45.Hadoop源码编译意义 |
| 46.Hadoop源码编译说明 |
| 47.Hadoop源码编译具体流程 |
| 48.HDFS课程介绍 |
| 49.HDFS产生背景及定义 |
| 50.HDFS优缺点 |
| 51.HDFS组成架构 |
| 52.HDFS块的大小设置 |
| 53.HDFSShell命令（开发重点） |
| 54.HDFS副本数设置 |
| 55.HDFS客户端环境准备 |
| 56.HDFS客户端环境测试 |
| 57.每日回顾 |
| 58.文件上传案例 |
| 59.参数优先级说明案例 |
| 60.文件下载案例 |
| 61.文件夹删除案例 |
| 62.修改文件的名称案例 |
| 63.查看文件的详情案例 |
| 64.判断是文件还是文件夹案例 |
| 65.文件IO流上传案例 |
| 66.文件IO流下载操作案例 |
| 67.定位读取文件案例 |
| 68.HDFS写数据流程（面试重点） |
| 69.HDFS网络拓扑-节点距离计算 |
| 70.HDFS机架感知-副本存储节点选择 |
| 71.HDFS读数据流程（面试重点） |
| 72.HDFSNN和2NN工作机制（面试重点） |
| 73.HDFSFsimage和Edits解析 |
| 74.HDFSCheckPoint时间设置 |
| 75.NN故障处理案例 |
| 76.HDFS安全模式 |
| 77.集群安全模式案例 |
| 78.NN多目录配置案例 |
| 79.每日回顾 |
| 80.HDFSDN工作机制（面试重点） |
| 81.HDFS数据完整性 |
| 82.HDFS掉线时限参数设置 |
| 83.服役新节点案例 |
| 84.添加白名单案例 |
| 85.黑名单退役案例 |
| 86.DN多目录配置案例 |
| 87.HDFS新特性集群间数据拷贝 |
| 88.HDFS新特性小文件归档案例 |
| 89.HDFS新特性回收站案例 |
| 90.HDFS新特性快照管理 |
| 91.MapReduce课程介绍 |
| 92.MapReduce概述 |
| 93.MapReduce优缺点 |
| 94.MapReduce核心思想 |
| 95.MapReduce进程 |
| 96.MapReduce官方案例源码解析和数据类型 |
| 97.MapReduce编程规范 |
| 98.MapReduceWordCount案例分析 |
| 99.MapReduceWordCount案例Mapper |
| 100.MapReduceWordCount案例Reducer |
| 101.MapReduceWordCount案例Driver |
| 102.MapReduceWordCount案例测试 |
| 103.MapReduceWordCount案例Debug调试 |
| 104.MapReduceWordCount案例在集群上运行 |
| 105.每日回顾 |
| 106.MapReduce序列化概述 |
| 107.MapReduce序列化自定义步骤 |
| 108.MapReduce序列化案例分析 |
| 109.MapReduce序列化案例FlowBean |
| 110.MapReduce序列化案例Mapper |
| 111.MapReduce序列化案例Reducer |
| 112.MapReduce序列化案例Driver |
| 113.MapReduce序列化案例Debug调试 |
| 114.MapReduce切片和MapTask并行度决定机制 |
| 115.MapReduceJob提交流程源码解析 |
| 116.MapReduceJob切片机制源码解析 |
| 117.MapReduceFileInputFormat切片机制和配置参数 |
| 118.MapReduceCombineTextInputFormat理论 |
| 119.MapReduceCombineTextInputFormat案例 |
| 120.MapReduceFileInputFormat实现类 |
| 121.MapReduceTextInputFormat实现类 |
| 122.每日回顾 |
| 123.MapReduceKeyValueTextInputFormat案例分析 |
| 124.MapReduceKeyValueTextInputFormat案例实现 |
| 125.MapReduceNLineInputFormat案例分析 |
| 126.MapReduceNLineInputFormat案例实现 |
| 127.MapReduce自定义InputFormat步骤 |
| 128.MapReduce自定义InputFormat案例 |
| 129.MapReduce自定义InputFormat案例Debug |
| 130.MapReduceInputFormat实现类总结 |
| 131.MapReduce工作流程（面试重点） |
| 132.MapReduceShuffle机制（面试重点） |
| 133.MapReduceHashPartition默认分区 |
| 134.MapReducePartition分区案例 |
| 135.MapReducePartition分区案例总结 |
| 136.每日回顾 |
| 137.MapReduce回顾分区 |
| 138.MapReduce排序概述 |
| 139.MapReduce排序分类 |
| 140.MapReduce全排序案例分析 |
| 141.MapReduce全排序案例FlowBean |
| 142.MapReduce全排序案例Mapper |
| 143.全排序案例Mapper已处理 |
| 144.MapReduce全排序案例实现及测试 |
| 145.MapReduce分区排序案例实现及测试 |
| 146.MapReduceDebug调试思想 |
| 147.MapReduceCombiner理论 |
| 148.MapReduceCombiner案例实现 |
| 149.MapReduce分组排序案例分析 |
| 150.MapReduce分组排序案例OrderBean |
| 151.MapReduce分组排序案例Mapper |
| 152.MapReduce分组排序案例Driver |
| 153.MapReduce分组排序案例排序类 |
| 154.MapReduce分组排序案例调试 |
| 155.MapReduce分组排序案例扩展 |
| 156.MapReduceMapTask工作机制（面试重点） |
| 157.MapReduceReduceTask工作机制（面试重点） |
| 158.MapReduceReduceTask个数设置 |
| 159.MapReduceShuffle机制（面试重点） |
| 160.MapReduce工作流程源码分析 |
| 161.MapReduceOutPutFormat接口实现类 |
| 162.MapReduce自定义OutputFormat案例分析 |
| 163.MapReduce自定义OutputFormat案例实现 |
| 164.MapReduceReduceJoin理论 |
| 165.MapReduceReduceJoin案例分析 |
| 166.MapReduceReduceJoin案例TableBean |
| 167.MapReduceReduceJoin案例Mapper |
| 168.MapReduceReduceJoin案例Reduce |
| 169.MapReduceReduceJoin案例Driver |
| 170.MapReduceReduceJoin案例Debug和总结 |
| 171.MapReduceMapJoin案例分析 |
| 172.MapReduceMapJoin案例缓存文件处理 |
| 173.MapReduceMapJoin案例测试 |
| 174.MapReduce计数器应用 |
| 175.MapReduce数据清洗案例 |
| 176.MapReduce开发总结 |
| 177.压缩概述 |
| 178.压缩MR支持的压缩编码 |
| 179.压缩方式选择 |
| 180.压缩位置选择 |
| 181.压缩参数设置 |
| 182.压缩压缩案例 |
| 183.压缩解压缩案例 |
| 184.压缩Map和Reduce启用压缩案例 |
| 185.YARN基本架构 |
| 186.YARN工作机制 |
| 187.YARN作业提交全流程 |
| 188.YARN资源调度器 |
| 189.YARN任务推测执行 |
| 190.企业调优MR跑的慢的原因 |
| 191.企业调优MR优化方法 |
| 192.企业调优HDFS小文件处理 |
| 193.扩展案例多Job串联案例分析 |
| 194.扩展案例多Job串联案例第一个Job |
| 195.扩展案例多Job串联案例完成 |
| 196.扩展案例TopN案例 |
| 197.扩展案例找共同粉丝（学生版1） |
| 198.扩展案例找共同粉丝（学生版2） |
| 199.Hadoop总结企业真实面试题讲解 |
| 200.Hadoop总结开发重点 |
| 第4章：大数据技术之Zookeeper |
| 1.Zookeeper课程介绍 |
| 2.Zookeeper概述 |
| 3.Zookeeper特点 |
| 4.Zookeeper数据结构 |
| 5.Zookeeper应用场景 |
| 6.Zookeeper下载地址 |
| 7.Zookeeper本地模式安装 |
| 8.Zookeeper配置参数解读 |
| 9.Zookeeper选举机制 |
| 10.Zookeeper节点类型 |
| 11.Zookeeper分布式安装 |
| 12.ZookeeperShell命令操作 |
| 13.ZookeeperStat结构体 |
| 14.Zookeeper监听器原理 |
| 15.Zookeeper写数据流程 |
| 16.Zookeeper创建ZooKeeper客户端 |
| 17.Zookeeper创建一个节点 |
| 18.Zookeeper获取子节点并监听节点变化 |
| 19.Zookeeper判断节点是否存在 |
| 20.Zookeeper服务器节点动态上下线案例分析 |
| 21.Zookeeper服务器节点动态上下线案例注册代码 |
| 22.Zookeeper服务器节点动态上下线案例全部代码实现 |
| 23.Zookeeper企业面试真题 |
| 第5章：大数据技术之HadoopHA |
| 1.HadoopHAHDFS的单点故障 |
| 2.HadoopHA手动故障转移原理 |
| 3.HadoopHA手动故障转移配置 |
| 4.HadoopHA手动故障转移测试 |
| 5.HadoopHA手动故障转移注意点 |
| 6.HadoopHA自动故障转移原理 |
| 7.HadoopHA自动故障转移配置&测试 |
| 8.HadoopHA自动故障转移上传数据测试 |
| 9.HadoopHAYARNHA |
| 10.HadoopHAHDFS联邦概述 |
| 第6章：大数据技术之Hive |
| 1.Hive入门课程介绍 |
| 2.Hive入门是什么 |
| 3.Hive入门优缺点 |
| 4.Hive入门架构 |
| 5.Hive入门与数据库比较 |
| 6.Hive安装安装与配置 |
| 7.Hive安装启动 |
| 8.Hive安装加载本地数据到Hive表 |
| 9.Hive安装MySQL服务 |
| 10.Hive安装配置MySQL无主机登录 |
| 11.Hive安装配置MetaStore到MySQL |
| 12.Hive安装中常用的交互命令 |
| 13.Hive安装其他操作命令 |
| 14.Hive安装常见属性配置 |
| 15.Hive安装参数配置方式 |
| 16.Hive安装基本数据类型 |
| 17.Hive安装复杂数据类型 |
| 18.Hive安装类型转化 |
| 19.Hive数据定义创建数据库 |
| 20.Hive数据定义数据库查询 |
| 21.Hive数据定义数据库修改 |
| 22.Hive数据定义数据库删除 |
| 23.Hive数据定义创建表的语法 |
| 24.Hive数据定义回顾 |
| 25.Hive数据定义HiveServer2 |
| 26.Hive数据定义内部表 |
| 27.Hive数据定义外部表 |
| 28.Hive数据定义内外部表转换 |
| 29.Hive数据定义分区表基本操作 |
| 30.Hive数据定义二级分区 |
| 31.Hive数据定义分区表与数据关联的三种方式 |
| 32.Hive数据定义修改表 |
| 33.Hive数据操作Load方式加载数据 |
| 34.Hive数据操作Insert方式加载数据 |
| 35.Hive数据操作Location方式加载数据 |
| 36.Hive数据操作Import方式导入数据失败 |
| 37.Hive数据操作Insert导出数据 |
| 38.Hive数据操作导出数据的其他方式&Import导入数据成功 |
| 39.Hive数据操作清空表数据 |
| 40.Hive数据操作元数据信息 |
| 41.Hive查询基本查询 |
| 42.Hive查询常用的基本函数 |
| 43.Hive查询Where子句查询 |
| 44.Hive查询逻辑运算符 |
| 45.Hive查询GroupBy & Having |
| 46.Hive查询Join操作 |
| 47.Hive查询回顾（一） |
| 48.Hive查询回顾（二） |
| 49.Hive排序OrderBy |
| 50.Hive排序SortBy |
| 51.Hive排序DistributeBy |
| 52.Hive排序ClusterBy |
| 53.Hive排序总结 |
| 54.Hive分桶表创建 |
| 55.Hive分桶抽样查询 |
| 56.Hive高级给NULL赋值 |
| 57.Hive高级CaseWhen |
| 58.Hive高级行转列 |
| 59.Hive高级列转行 |
| 60.Hive高级窗口函数需求（一） |
| 61.Hive高级窗口函数需求（二） |
| 62.Hive高级窗口函数需求（三） |
| 63.Hive高级窗口函数需求（四） |
| 64.Hive高级窗口函数需求（五） |
| 65.Hive高级回顾 |
| 66.Hive高级窗口函数回顾 |
| 67.Hive高级Rank |
| 68.Hive高级函数介绍 |
| 69.Hive高级自定义函数 |
| 70.Hive高级压缩 |
| 71.Hive高级存储格式介绍 |
| 72.Hive高级存储格式比较 |
| 73.Hive高级存储与压缩结合 |
| 74.Hive优化Fetch抓取 |
| 75.Hive优化本地模式 |
| 76.Hive优化小表Join大表 |
| 77.Hive优化空key处理 |
| 78.Hive优化MapJoin |
| 79.Hive优化GroupBy |
| 80.Hive优化去重统计 |
| 81.Hive优化行列过滤 |
| 82.Hive优化动态分区 |
| 83.Hive优化回顾 |
| 84.Hive优化数据倾斜 |
| 85.Hive优化并行执行 |
| 86.Hive优化严格模式 |
| 87.Hive优化JVM重用 |
| 88.Hive优化推测执行&压缩 |
| 89.Hive优化Explain |
| 90.谷粒影音需求分析 |
| 91.谷粒影音Mapper |
| 92.谷粒影音ETLUtil |
| 93.谷粒影音Driver |
| 94.谷粒影音清洗数据 |
| 95.谷粒影音建表&导入数据 |
| 96.谷粒影音需求（一） |
| 97.谷粒影音需求（二） |
| 98.谷粒影音需求（三） |
| 99.谷粒影音需求（四） |
| 100.谷粒影音需求（五） |
| 101.谷粒影音需求（六） |
| 102.谷粒影音需求（七） |
| 103.Hive总结 |
| 第7章：大数据技术之Flume |
| 1.Flume课程介绍 |
| 2.Flume定义 |
| 3.Flume组成 |
| 4.Flume拓扑结构 |
| 5.FlumeAgent内部原理 |
| 6.Flume快速入门 |
| 7.Flume监控端口数据官方案例分析 |
| 8.Flume监控端口数据官方案例实现 |
| 9.Flume实时读取本地文件到HDFS案例分析 |
| 10.Flume实时读取本地文件到HDFS案例实现 |
| 11.Flume实时读取目录文件到HDFS案例分析 |
| 12.Flume实时读取目录文件到HDFS案例实现 |
| 13.Flume单数据源多出口案例（一）分析 |
| 14.Flume单数据源多出口案例（一）实现 |
| 15.Flume单数据源多出口案例（Sink组）分析 |
| 16.Flume单数据源多出口案例（Sink组）实现 |
| 17.Flume多数据源汇总案例分析 |
| 18.Flume多数据源汇总案例实现 |
| 19.Flume监控之Ganglia |
| 20.Flume企业面试题讲解 |
| 第8章：大数据技术之Kafka |
| 1.Kafka课程介绍 |
| 2.Kafka消息队列介绍 |
| 3.Kafka概念 |
| 4.Kafka架构 |
| 5.Kafka集群搭建&启动 |
| 6.Kafka命令行操作 |
| 7.Kafka工作流程分析 |
| 8.Kafka生产数据流程 |
| 9.Kafka保存数据 |
| 10.Kafka消费数据 |
| 11.Kafka回顾 |
| 12.Kafka生产者API使用 |
| 13.Kafka带回调函数的生产者 |
| 14.Kafka自定义分区的生产者 |
| 15.Kafka高级消费者 |
| 16.Kafka低级消费者API思路梳理 |
| 17.Kafka低级API参数设置 |
| 18.Kafka低级API之获取分区leader |
| 19.Kafka低级API之获取分区数据 |
| 20.Kafka低级API之测试 |
| 21.Kafka扩展 |
| 22.Kafka拦截器 |
| 23.KafkaKafkaStream |
| 24.Kafka与Flume对比及集成 |
| 第9章：大数据技术之Hbase |
| 1.HBase课程介绍 |
| 2.HBase介绍 |
| 3.HBase特点 |
| 4.HBase架构 |
| 5.HBase角色介绍 |
| 6.HBase安装配置&启动 |
| 7.HBaseShell操作之增&查 |
| 8.HBaseShell操作（二） |
| 9.HBase删除操作执行 |
| 10.HBase数据结构 |
| 11.HBase读数据流程 |
| 12.HBase写流程 |
| 13.HBase数据Flush&Compact参数 |
| 14.HBase回顾 |
| 15.HBase判断表是否存在旧API |
| 16.HBase判断表是否存在新API |
| 17.HBase创建表 |
| 18.HBase删除表 |
| 19.HBase添加数据 |
| 20.HBase删除数据 |
| 21.HBase全表扫描 |
| 22.HBase获取指定列族：列的数据 |
| 23.HBase&MR集成官方案例 |
| 24.HBase自定义MR1之Mapper |
| 25.HBase自定义MR1之Reducer&Driver |
| 26.HBase自定义MR1打包测试 |
| 27.HBase自定义MR2完成 |
| 28.HBase回顾 |
| 29.HBaseHive与HBase对比 |
| 30.HBaseHive&HBase集成（需求一） |
| 31.HBase向关联表添加数据 |
| 32.HBaseHive&HBase集成（需求二） |
| 33.HBase高可用 |
| 34.HBase预分区 |
| 35.HBaseRowKey设计 |
| 36.HBase内存&基础优化 |
| 37.HBase谷粒微博之需求分析 |
| 38.HBase谷粒微博之项目构建 |
| 39.HBase谷粒微博之创建命名空间 |
| 40.HBase谷粒微博之创建表 |
| 41.HBase谷粒微博之发布微博 |
| 42.HBase谷粒微博之关注用户（一） |
| 43.HBase谷粒微博之关注用户（二） |
| 44.HBase谷粒微博之关注用户版本问题修复 |
| 45.HBase回顾（一） |
| 46.HBase谷粒微博回顾 |
| 47.HBase谷粒微博之取关用户 |
| 48.HBase谷粒微博之获取微博内容&过滤器介绍 |
| 49.HBase谷粒微博之初始化页面微博内容 |
| 50.HBase谷粒微博之测试 |
| 第10章：大数据技术之Sqoop |
| 1.Sqoop课程介绍 |
| 2.Sqoop安装 |
| 3.Sqoop全部数据导入 |
| 4.Sqoop查询导入 |
| 5.Sqoop导入指定列 |
| 6.Sqoop查询条件导入 |
| 7.Sqoop导入数据到Hive |
| 8.Sqoop导入数据到HBase |
| 9.Sqoop导出数据 |
| 10.Sqoop脚本调用 |
| 第11章：大数据技术之Oozie |
| 1.Oozie课程介绍 |
| 2.Oozie功能模块 |
| 3.Oozie快速部署CDH版本Hadoop |
| 4.Oozie部署环境准备 |
| 5.Oozie发布&启动 |
| 6.Oozie调度Shell脚本案例 |
| 7.Oozie逻辑调度多个任务案例 |
| 8.Oozie调度MR任务 |
| 9.Oozie调度定时任务 |
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本阶段详细介绍了大数据所涉及到的Linux、shell、Hadoop、zookeeper、HadoopHA、Hive、Flume、Kafka、Hbase、Sqoop、Oozie等技术的概念、安装配置、架构原理、数据类型定义、数据操作、存储集群等重点知识点。
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