Hadoop大数据从入门到精通-任亮-专题视频课程

Hadoop大数据从入门到精通—48021人已学习
课程介绍    

    Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce的工作原理 如何优化Hadoop机群所需要的硬件配置 搭建Hadoop机群所需要考虑的网络因素 如何利用Hadoop配置选项进行系统性能调优 如何利用FairScheduler为多用户提供服务级别保障 Hadoop机群维护和监控 如何使用Flume从动态生成的文件加载数据到Hadoop
课程收益
    学员将学习和掌握使用高级脚本语言或类SQL语言来编写MapReduce任务，而无需掌握Java编程语言和熟悉Hadoop API。通过掌握Hive和/或Pig，将极大缩短数据分析人员设计编写和调试常见数据分析问题的周期，提高工作效率；从而为企业节省费用，缩短分析结果市场化的周期。
讲师介绍
    任亮更多讲师课程
    十年项目经验，曾经任职中国移动架构师，丰富的教学经验让无数人获得高薪
课程大纲
  第1章:大数据Hadoop第1章
    1.大数据技术领域介绍及学习方法和发展规划  19:34
    2.Hadoop的介绍及基本概念  12:23
    3.Hadoop的必要性-1  16:56
    4.Hadoop的必要性-2  12:58
    5.Hadoop集群安装部署-linux服务器环境准备  21:06
    6.Hadoop集群安装部署-hadoop安装部署及配置  20:44
    7.Hadoop集群启动-手动启动  9:44
    8.Hadoop集群启动-自动化脚本启动  9:29
    9.Hadoop集群从单节点的伪分布式扩展为多节点分布式  12:39
    10.Hdfs的功能体验及shell命令行操作  20:18
    11.Hdfs分布式文件系统的基本工作机制及相关概念解析  21:05
    12.Hdfs的JAVA客户端基本操作-1  19:50
    13.Hdfs的JAVA客户端基本操作-2  13:53
    14.Hdfs的JAVA客户端基本操作-3  9:33
    15.Hdfs的JAVA客户端基本操作-4  10:32
    16.Hdfs的JAVA客户端IO流操作  16:20
    17.Hdfs读写数据流程  20:08
    18.Hdfs中namenode管理元数据的机制  12:50
  第2章:大数据Hadoop第2章
    1.Hadoop的RPC框架运行机制  16:13
    2.Hadoop的RPC框架应用示例-1  21:47
    3.Hadoop的RPC框架应用示例-2  13:37
    4.Mapreduce概念介绍  14:05
    5.Mapreduce框架运行机制  11:44
    6.Mapreduce运行机制的数据流程  11:27
    7.wordcount的mapreduce逻辑实现流程  13:03
    8.wordcount程序的mapper类实现  21:52
    9.wordcount程序的reducer类实现  13:53
    10.wordcount程序的job提交客户端实现  13:24
    11.wordcount程序打包运行演示  14:30
    12.流量汇总需求及mapreduce编程思路  11:58
    13.流量汇总mapreduce程序的实现-1-hadoop序列化机制  13:49
    14.流量汇总mapreduce程序的实现-2-mapper和reducer  19:26
    15.流量汇总mapreduce程序打包执行及网页监控  7:15
    16.分区汇总流量程序的思路及实现-1  23:09
    17.分区汇总流量程序的思路及实现-2  23:46
    18.分区汇总流量程序的执行及分区数与reducetask数的关系  12:11
  第3章:大数据Hadoop第3章
    1.流量汇总并按流量大小倒序排序的代码实现  24:27
    2.流量汇总并按流量大小倒序排序的代码实现  6:59
    3.mapreduce程序的本地运行模式及debug  18:57
    4.mapreduce框架中的shuffle机制详解  27:35
    5.YARN的基本概念--MR程序提交的流程  21:24
    6.YARN的工作机制--MR程序运行流程  14:28
    7.YARN的工作机制及特性总结  12:55
    8.mapreduce程序运行并发度--reduce并发度  6:25
    9.mapreduce程序运行并发度--数据切片的思考  16:12
    10.mapreduce程序运行并发度--maptask决定机制  29:13
    11.mapreduce编程练习之共同好友-需求解析  2:12
    12.mapreduce编程练习之共同好友-思路分析  11:06
    13.mapreduce编程练习之共同好友--步骤1实现  20:27
    14.mapreduce编程练习之共同好友--步骤2实现  18:23
    15.mapreduce编程练习之连表查询--需求分析  5:26
    16.mapreduce编程练习之连表查询--mapper的实现  22:27
    17.mapreduce编程练习之连表查询--reducer的实现  27:25
  第4章:大数据Hadoop第4章
    1.zookeeper简介  18:12
    2.mapreduce编程练习之连表查询--reduce端join的缺点  9:24
    3.mapreduce编程练习之连表查询--map端join的思想  8:34
    4.mapreduce编程练习之连表查询--map端join的mapper实现  31:14
    5.mapreduce编程练习之倒排索引--需求说明  3:53
    6.mapreduce编程练习之倒排索引--编程思路  11:17
    7.mapreduce编程练习之倒排索引--步骤1的实现  14:17
    8.mapreduce编程练习之倒排索引--步骤2的实现  11:19
    9.mapreduce编程练习之倒排索引--多job串联执行的实现  24:12
    10.zookeeper集群搭建--集群组件介绍  6:55
    11.zookeeper集群搭建--配置文件修改  14:51
    12.zookeeper集群搭建--集群启动及可靠性测试  13:33
    13.zookeeper的功能  21:34
    14.zookeeper的命令行客户端使用及功能测试  15:43
    15.zookeeper的java客户端初步使用  13:26
  第5章:大数据Hadoop第5章
    1.zookeeper的java客户端创建znode  14:25
    2.zookeeper的java客户端获取及修改znode数据  11:27
    3.zookeeper的java客户端删除znode节点  6:57
    4.zookeeper的java客户端监听器的使用  19:31
    5.zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-实现思路  12:28
    6.zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-服务端实现  19:26
    7.zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-客户端实现  21:21
    8.zookeeper应用案例——服务器列表动态更新-运行测试  6:41
    9.zookeeper应用案例——分布式锁-实现思路  7:01
    10.zookeeper应用案例——分布式锁-主体逻辑  7:37
    11.zookeeper应用案例——分布式锁-主体逻辑2  9:38
    12.zookeeper应用案例——分布式锁-代码实现-1  17:22
    13.zookeeper应用案例——分布式锁-代码实现-2-运行测试  16:47
    14.hadoop-HA机制的实现原理-1  15:17
    15.hadoop-HA机制的实现原理-2  15:21
    16.hadoop-HA集群部署-服务器环境准备  21:28
    17.hadoop-HA集群部署-zookeeper部署及ha配置要点  8:05
    18.hadoop-HA集群部署-配置文件修改-1  11:33
    19.hadoop-HA集群部署-配置文件修改-2  9:32
    20.hadoop-HA集群部署-初始化及启动  12:05
    21.hadoop-HA集群的使用和HA特性测试  18:43
  第6章:大数据Hadoop第6章
    1.hbase数据库简介  13:18
    2.hbase集群结构  7:43
    3.hbase集群部署与测试  23:58
    4.hbase命令行客户端简单使用  5:46
    5.hbase表结构与传统数据库表结构的对比  13:43
    6.hbase命令行客户端创建表和插入数据及表的排序特性  21:47
    7.hbase命令行客户端get查询命令  10:46
    8.hbase命令行客户端管理名称空间  6:25
    9.hbase客户端api--建表  22:11
    10.hbase客户端api-数据插入  17:09
    11.hbase客户端api-数据删除  7:27
    12.hbase客户端api-数据更新  4:31
    13.hbase客户端api--查询数据--Get  8:29
    14.hbase客户端api--查询数据--Scan  9:10
    15.hbase客户端api--过滤器查询  24:13
    16.hbase分布式存储机制简介  11:57
  第7章:大数据Hadoop第7章
    1.hive的安装和建表语句  9:58
    2.hive的设计思想和技术架构  14:37
    3.hive如何往表中导入数据  11:03
    4.hive中的内部表和外部表的区别  13:34
    5.hive的元数据库配置  10:46
    6.sqoop的安装配置  7:55
    7.sqoop导入数据的最基本用法  7:39
    8.sqoop导入数据到hdfs的高级用法  14:17
    9.sqoop导入数据到hive及导出数据  16:00
    10.storm实时流式计算系统简介  11:44
    11.storm实时流式计算系统的工作机制  9:45
    12.storm集群的配置和部署  10:50
    13.storm集群的部署及动态增加节点  20:58
    14.storm编程的基本概念-topo-spout-bolt  12:20
    15.storm编程的基本概念-2  14:32
    16.storm编程接口--spout的结构  7:58
    17.storm编程案例--spout组件实现  10:06
    18.storm编程案例--bolt组件A-实现  9:19
    19.19.storm编程案例--bolt组件B-实现  9:53
    20.storm编程案例--提交topo的客户端  26:00
    21.storm编程案例--网站访问来源实时统计--需求  6:17
    22.storm编程案例--网站访问来源实时统计--代码实现  24:52
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