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资源名称：2017年极客学院大数据工程师全套 视频 代码 附课件源码 大数据视频教程
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% ?* { M+ A, a& w集数合计：10章
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VIP说明：月度VIP：使用期限30天
, F& a6 ^% y3 j5 V4 ^ 年度VIP：使用期限365天
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/ {6 A' }7 A Z8 ]java大数据视频教程详情描述： $ O9 \. {% Q- S9 C+ d
A017《2017年极客学院大数据工程师全套 视频 代码 附课件源码 》
+ t( U* N4 Y1 s! Q- i8 o( P课程目录：
) }& w. L7 K5 ~$ F1 U% J第1章：走进大数据Hadoop框架的世界1 _4 F/ j# o S; f
01、Hadoop概述
" |0 M+ A6 [7 z- F6 V02、Hadoop架构介绍
3 N9 S+ e0 |! O+ a4 v7 l5 E03、Yarn的发展背景及基本原理
" T, {, ?2 p6 i8 [% S m04、安装HadoopYARN
, z# q: q& h; z# L# P5 {0 h+ g! ^, K9 m& t% ~
第2章：用户行为分析项目
7 B/ P! u) X6 |/ t3 j! ~0 j, K01、Hadoop用户行为分析项目之应用概述
( t- u; ^- }" \% ?02、Hadoop用户行为分析项目之分析与设计; d" h! G2 a5 @% [6 S% B% `
03、Hadoop用户行为分析项目之编码实践
* e8 o" f F: }" [* j( b5 S# }* Y6 \% ?
第3章：调优: T5 Y+ A, R1 n) |5 t# P/ }$ b. Y$ h
01、Hadoop性能调优与运维
: J) Y: Q1 `& {& h. @; |; |! o5 N
k8 r+ I4 L3 X" D! h$ I第4章：Hive; L5 R1 R; R8 p M# [3 Q( p
01、初识Hive% n$ C2 T0 Z/ V \& s4 f. k- u
02、Hive环境搭建. s% G) S% w; e% p. M# K' X9 L9 `' t
03、Hive基本原理
5 t0 ^1 V' D8 b* `
! d& a/ k9 q r8 E第5章：Zookeeper0 j8 G% x1 r* p4 {8 O( e7 D6 C1 J
01、认识ZooKeeper
' S l2 u& E# J) X) l02、ZooKeeper客户端的使用(一)
& U7 g8 n' H# @1 v0 J j6 F03、ZooKeeper客户端的使用(二)
4 V3 {$ D( g+ t# ]04、ZooKeeper实战(一) E7 G2 @) c+ T, |: t& K
05、ZooKeeper实战(二)) ]! m0 w* B5 f
06、ZooKeeper运维' {4 J7 O! Q3 H _
! _- S! j6 o6 |8 a
第6章：HBase; A) f7 ~# s/ x8 T- u3 g# k
01、HBase入门% v5 i7 f' p+ A' N9 \
02、HBaseJava编程& X& ^: \9 c% @- d0 G# O9 A6 [
03、HBase架构详解0 D' j/ l5 ?$ r7 S" h
04、MapReduceonHBase
; a! C/ W |! B3 W05、HiveOnHBase: Y% b' ^% r2 k7 E! E* {: w
06、HBase集群管理% L' K5 j9 i8 g6 R
07、HBaseRest
9 _: n S; x) _* Q- w) U08、安装HBase的集群- D& A9 N, J/ D" @4 b. Y6 R
09、HBase数据的导入7 r- o0 c+ _- D* k, V( m3 w1 x
10、HBase管理工具的使用6 f- N" s6 { d) ?2 s
11、HBase的备份与恢复
* F! @! T# j3 X) Q" {# o12、HBase高级特性之快照
! ~" [9 h7 C8 e b# p/ L13、HBase高级特性之集群复制$ u" t) P6 ]" A4 O, _
14、HBase与Phoenix
9 R* Z& d( R9 O2 n7 @: P0 c- n
/ h5 h3 K) P5 p9 G0 M0 `第7章：Kafka8 s T$ _. a7 ^% r8 `& M$ O/ ?
01、kafka的初认识' G; O6 T' v2 `, D" f
02、Kafka基础实战：消费者和生产者实例$ N3 o& ?6 o) {" ^; k7 Z
03、kafka消息处理过程与集群维护, H6 m3 z8 L3 n
03、kafka消息处理过程与集群维护(1)
0 x: J) r7 I; i, T' Z; y04、Kafka核心源码剖析, f2 Z/ s+ w# K# {0 {
05、Kafka用户日志上报实时统计之应用概述3 v9 ^9 E+ v2 V
06、Kafka用户日志上报实时统计之分析与设计
+ N6 i6 ], U5 \! G, D07、Kafka用户日志上报实时统计之编码实践: | z/ m' v& C3 ]
$ U6 t" c% C _% g1 G" w第8章：Spark4 y; Q" A( \ V+ C) M" |
01、Spark简介与计算模型# A/ p3 K: Y0 |6 k
02、Spark架构与工作机制
9 y3 |) A- B: X03、Spark概述SparkDataFrame大数据处理框架介绍, P6 Q" }) |! j( c
04、SparkSQL交互式查询" f+ N! z8 K! @- h5 y+ _, f
05、SparkStreaming流数据
- K p: K' s5 O" m" }. H3 V06、集成Kafka与SparkStreaming构建企业级流数据处理平台1 W. B ?" ^+ r0 }: G( q& ^
07、大数据存储系统Tachyon的最新进展与用例分析1 e8 j- c! o1 A- i7 ]
4 K$ D: h( | G$ f8 j% N) P# P
第9章：Storm \/ k1 ?! j8 l! p X
01、Storm体系概要9 g& Q% J/ @+ @5 A! V# l" z" G7 _: D
02、Storm集群安装部署
! ]( f3 z6 V, ^% E; b# C03、Storm实战基础：WordCount实例
) B' t% Y: y% U* i# P04、Storm实战进阶：DataOptTopology实例$ b7 U0 _$ S; k8 X
05、Storm架构基础：实时基础平台架构% O' l) `5 J5 E, |2 S" L& W* T
06、初识ApacheStorm
q7 B7 h& s: t' j7 R# B07、ApacheStorm计算模型详解与实战; O6 c% a' f7 P; ?6 Q; e& d
09、Storm实战：统计日志和处理
8 Z- N) d) [, n* g10、Storm实战：完善统计日志和处理
5 F+ ~" r$ \7 q- {11、高级抽象元语Trident* h4 z- i s* A8 @7 d9 Y
12、分布式远程过程调用DRPC
* s+ f' s F' l. O13、Lambda架构详解（上）
6 c& C1 o+ |$ A) H' m" J, J14、Lambda架构详解（中）+ A8 R) U- A7 G$ i! r
! c( Q( g+ s# ?" C$ K; Z+ W第10章：其他
% a. a6 t& W( X: d% p/ Q) a01、大数据平台基础架构和常用处理工具
$ T7 c0 U4 S" i- J$ x* a6 g6 Y+ |02、ApacheKylin产品及架构介绍 D7 Y4 j# k3 L1 ?) @* h9 U4 z
03、基于ApacheUsergrid打造移动互联网时代的Baas平台+ |* ^. p- v* ~9 N
04、我和ApacheCamel这些年, j: h: U: u2 a0 c
$ i. S; w3 n+ ]; B+ f, m1 [5 ~
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发表于 2017-7-19 10:31:47
发表于 2018-4-22 22:09:05
