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Hadoop 2.x初级入门到精通(全面深入的Hadoop实战教程)-张勇-专题视频课程

Hadoop 2.x初级入门到精通(全面深入的Hadoop实战教程)—756人已学习
课程介绍    

    以Apache Hadoop 2.5.0为准，进行深入浅出的讲解各个模块的功能、架构、使用，主要四个方面内容： 模块一：Hadoop 2.x入门 模块二：分布式文件系统HDFS 模块三：分布式资源管理框架YARN 模块四：分布式计算框架MapReduce
课程收益
    掌握课程四大模块内容
讲师介绍
    张勇 更多讲师课程
    北风网技术总监，在某大型电信设备公司担任架构师，主要从事电信领域的软件开发，经验丰富。对电信计费系统以及核心网软件系统有深入了解，对设计高可靠性，高扩展性的软件系统具有丰富经验。
课程大纲
  第1章:Hadoop 2.x入门
    1. 为什么开设Hadoop 2.x课程以及企业中的应用  22:10
    2. 课程大纲介绍、课程学习注意事项  19:31
    3. 安装Linux虚拟机、基本设置(Ip地址配置、主机名、创建用户等)  24:01
    4. Linux远程四大工具使用  20:08
    5. 主机名与IP映射配置、man命令以及如何创建查看文件内容  25:09
    6. Linux系统中文件类型、权限、用户讲解  21:49
    7. 对文件cp、mv命令讲解、设置用户sudo和安装JDK  25:22
    8. Hadoop 2.x介绍与生态系统重要框架讲解  30:34
    9. hadoop 起源、三大版本和下载编译说明  20:54
    10. hadoop 2.5.0编译准备工作(安装Maven、系统依赖包等)  19:51
    11. 对Haodop 2.5.0进行编译、目录结构讲解以及编译注意事项  23:38
    12. 将hadoop 2.x源码导入Eclipse中，进行查看和编辑修改  17:13
    13. Hadoop 2.x模块之HDFS架构概要介绍讲解  21:20
    14. Hadoop 2.x模块之YARN架构和MapReduce on YARN概要介绍讲解  23:06
    15. Hadoop 2.x安装部署前的准备  21:25
    16. 在单机模式下运行MapReduce案例和伪分布式安装配置HDFS  17:17
    17. 运行MapReduce程序(输入输出数据来源于HDFS)和讲解HDFS基本Shell命令操作  21:06
    18. 伪分布式部署YARN(配置与启动)和在YARN上运行MapReduce任务  20:02
    19. HDFS权限检查讲解和运行词频统计WordCount程序  23:24
    20. MapReduce历史服务JobHistoryServer和启动Hadoop 2.x服务三种方式  18:17
    21. 分析三种启动方式脚本和引出ssh协议作用  22:53
    22. 讲解SSH协议和SSH无密钥登陆原理  20:55
    23. 配置SSH、使用start-dfs.sh启动HDFS组件和Hadoop与Java版本选择  20:21
    24. Hadoop 2.x两种配置文件讲解说明  19:30
    25. 如何配置Hadoop 2.x中各个守护进程运行的主机  20:17
    26. 如何配置HDFS相关数据存储的本地目录  25:27
    27. 运行在YARN上的MapReduce程序相关日志(应用日志和Container日志)  20:21
    28. 启用运行在YARN上应用程序日志聚合功能和MapReduce Uber模式  21:51
    29. Hadoop 2.x分布式安装部署环境准备之克隆虚拟机和配置主机名与IP地址  25:52
    30. Hadoop 2.x分布式安装部署环境准备之集群hosts映射配置和时间同步配置  20:08
    31. Hadoop 2.x分布式集群安装部署启动(基于伪分布式进行)  24:46
    32. Hadoop 2.x分布式安装部署之集群部署的基本测试验证和基准测试  21:53
    33. 配置HDFS与YARN的主节点到从节点的SSH无密钥登陆、解决问题  26:46
    34. YARN中的Web Application Proxy讲解  24:20
    35. 阅读讲解Hadoop 2.x官方文档集群如何安装和CLI MiniCluster讲解  23:18
    36. 如何增加和卸载集群节点、卸载HDFS的DataNode节点  24:25
    37. 卸载YARN的NodeManager节点和集群增加节点讲解  19:19
    38. 企业级Hadoop 2.x中HDFS、YRAN的架构设计和MR运行流程图预览  17:26
  第2章:分布式文件系统HDFS
    1. 分布式文件系统架构之一设计目标和架构讲解  22:29
    2. 分布式文件系统架构之二架构设计NameNode和DataNode详解  20:22
    3. 分布式文件系统架构之三块Block的存放策略和垃圾回收  24:56
    4. 分布式文件系统架构之四NameNode启动过程详解  20:56
    5. 分布式文件系统架构之五NameNode启动过程中安全模式详解  20:36
    6. 分布式文件系统架构之六使用oiv和oev查看NameNode的fsimage和edits文件内容  21:01
    7. 分布式文件系统架构之七SecondaryNameNode功能详解  20:55
    8. 分布式文件系统架构之八如何使用SNN恢复NN  25:09
    9. HDFS Shell 命令使用讲解  21:26
    10. HDFS 管理命令讲解和使用Eclipse创建Maven工程  19:32
    11. 使用HDFS URL API详解和查看IOUtils源码  18:59
    12. 使用HDFS FS API详解之一多种方式获取FileSystem实例  21:58
    13. 使用HDFS FS API详解之二伪装用户方式操作HDFS和向HDFS上写文件  20:12
    14. 使用HDFS FS API详解之三获取文件的存储信息和集群DataNodes信息以及其他操作  19:17
    15. 使用HDFS FS API详解之四远程Debug调试跟踪程序  22:41
    16. 使用HDFS FS API详解之五本地文件系统LocalFileSystem讲解和百度网盘功能讲解  23:43
    17. 深入讲解HDFS客户端配置和配置信息分类  26:04
    18. HDFS应用案例讲解之需求说明分析  20:20
    19. HDFS应用案例讲解之编码实现与测试说明该  21:00
    20. Hadoop 2.x底层通讯协议RPC讲解和编程实现远程过程调用  25:20
    21. HDFS各守护进程之间通信的RPC协议和如何调式读取文件内容  23:07
    22. 对Hadoop 2.x源码远程调试两种方式讲解和如何使用打印日志进行调试  19:52
    23. 使用Eclipse进行对Hadoop 2.x源码进行远程调试(查看NameNode启动过程)  20:46
  第3章:分布式资源管理框架YARN
    1. 云计算与大数据Hadoop关系、Hadoop 1.x与Hadoop 2.x比较  23:10
    2. 分布式资源管理框架YARN功能详解  23:59
    3. YARN架构组件详解、通信协议讲解和以YARN为核心的生态系统  22:46
    4. YARN监控界面详解(YARN如何管理监控集群资源)  22:31
    5. 企业测试机配置说明、如何对节点资源进行配置管理  20:25
    6. YARN对集群资源(内存和CPU)管理与隔离讲解  19:44
    7. YARN命令使用讲解、YARN的工作流程讲解  21:04
    8. YARN中应用历史服务TimelineServer配置讲解  23:00
    9. 国内外主要的Hadoop 2.x相关的几大发行版本讲解(CDH，HDP等)  23:13
  第4章:分布式计算框架MapReduce
    1. 企业大数据应用和MapReduce编程模型讲解  29:45
    2. MapReduce思想原理和如何在YARN上运行  23:49
    3. 分析WordCount程序执行流程以及编写MapReduce八股文格式  20:57
    4. 以[八股文格式]编写WordCount程序  33:42
    5. 优化WordCount程序(实现Tool接口)以及总结如何编写MapReduce程序  21:18
    6. MapReduce程序中如何自定义计数器和WordCount程序中优化注意事项  29:03
    7. MapReduce程序默认情况下如何对输入文件进行读取和输出文件进行写入  21:08
    8. 在Linux系统下使用Eclipse开发测试MapReduce程序  19:24
    9. 如何编译Win7下Hadoop 2.x插件和配置运行使用  22:42
    10. MapReduce不同模式下运行的Counters、从YARN监控页面查询以运行MapReduce  23:19
    11. MapReduce Shuffle画图讲解  24:43
    12. MapReduce Shuffle讲解  22:37
    13. 在MapReduce中设置Shuffle阶段五大要点以及MapReduce没有Reduce类测试讲解  21:23
    14. 设置MapReduce Job中Reduce Task数量及总体把握MapReduce 框架运行过程  24:33
    15. 通过跟踪源码分析MapReduce提交Job的过程  20:25
    16. MapReduce Job运行时如何计算Map Task个数(计算InputSplit)  25:36
    17. MapReduce Job提交的两种运行方式源码分析及Mapper和Reducer类分析讲解  26:29
    18. 依据基类Mapper和Reducer编写MapReduce编程模板  25:42
    19. 最小配置MapReduce Job、MapReduce的默认配置和修改优化MapReduce编程模板  30:41
    20. 如何依据MapReduce模板编写Job程序并测试  15:21
    21. MapReduce单元测试框架MRUnit基本使用讲解  20:13
    22. 使用MRUnit对Mapper、Reducer进行单元测试  18:22
    23. 通过MapReduce自定的数据类型源码分析，如何自定义数据类型  23:48
    24. 在定义Key的数据类型时，如何定义优化比较器Comaprator  20:11
    25. 编写自定义数据类型Key，实现优化比较器Comparator  18:52
    26. 自定义数据类型时注意事项及企业大数据中常用的MapReduce应用  21:19
    27. 三大运营商业务需求及手机流量统计需求分析(原数据和业务)  26:11
    28. 依据业务分析实现手机流量统计MapReduce编码  14:25
    29. 编写MapReduce程序及测试  17:36
    30. MapReduce初级应用案例之TopKey讲解一  23:05
    31. MapReduce初级应用案例之TopKey讲解二  33:42
    32. 源码分析讲解MapReduce输入格式InputFormat  29:07
    33. 从源码和应用角度讲解常用的InputFormat  27:45
    34. SequenceFileInputFormat应用讲解和如何自定义InputFormat  20:03
    35. MapReduce输出格式OutputFormat及常用的OutputFormat解析  21:48
    36. MapReduce输出多个指定的文件MultipleOutputs使用讲解  30:57
    37. MapReduce Shuffle中分区Partitioner讲解(结合实际案例)  18:41
    38. MapReduce Shuffle中合并Combiner讲解(功能、实际应用)  17:17
    39. Key的比较器讲解RawComparator以及通过实际应用引出二次排序  25:13
    40. 依据需求实现key相同时对value进行排序，使用二次排序实现  27:58
    41. 二次排序案例的优化  19:08
    42. MapReduce编程优化之一配置参数的几种设置方式及优先级  16:54
    43. MapReduce编程优化之二MapReduce中的Compression  18:53
    44. MapReduce编程优化之三分布式缓存DistributedCache使用讲解一  18:02
    45. MapReduce编程优化之三分布式缓存DistributedCache使用讲解二  16:18
    46. MapReduce编程优化之四MapReduce 旧API的区别与使用讲解  24:10
    47. MapReduce编程优化之五MapReduce多任务依赖  18:09
    48. MapReduce编程优化之六链式Mapper的使用ChainMapper和ChainReducer  11:24
    49. MapReduce编程优化之七MapReduce Join算法讲解一  16:39
    50. MapReduce编程优化之七MapReduce Join算法讲解二  18:14
    51. MapReduce编程优化之八小文件处理几种方式讲解  10:24
    52. MapReduce Shuffle配置调优以及Hadoop1.x的MR程序运行在2.x上的注意事项  14:21
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