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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7 ~3 t0 i$ L; V, @) J+ y+ x3 R
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4 t( a. C/ N. Y# Q集数合计：10章) Q) e" E* k& w3 ?$ z0 l- g9 _- A
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终身VIP：使用期限永久- o% M; x3 a7 T+ {
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java大数据视频教程详情描述：
% D7 f: ]) H S( p$ V( _5 CA017《2017年极客学院大数据工程师全套 视频 代码 附课件源码 》
. h: B+ {/ ?8 a V" c1 {1 F- Z课程目录：, C4 y& ]/ \8 i" X
第1章：走进大数据Hadoop框架的世界
2 u( F* W5 B' m: _- |1 v/ H. I01、Hadoop概述! c# G' O' s/ q. O ^6 D
02、Hadoop架构介绍4 {0 f: \0 r# {
03、Yarn的发展背景及基本原理
' J3 V7 W* K+ r& f$ v04、安装HadoopYARN
9 x0 |2 \ r& R3 B
- l. d2 w# h& p# X4 ?第2章：用户行为分析项目
4 h% n# J* ^. b) m* v, o+ `01、Hadoop用户行为分析项目之应用概述. R6 ~& C1 a/ e
02、Hadoop用户行为分析项目之分析与设计/ a1 Q+ U2 T: C
03、Hadoop用户行为分析项目之编码实践
5 {8 _7 z. C) f& ]% `4 {0 M9 R. {
第3章：调优) A4 s* S8 [' f2 U o: l3 O
01、Hadoop性能调优与运维7 J! G6 Q# D1 v& Y2 k
7 v7 D( A/ k p1 B/ ^4 Y$ S# c6 Y
第4章：Hive: I1 y8 P5 O. k) E
01、初识Hive
7 L/ V! _% Q+ [8 ?: H: z02、Hive环境搭建3 i+ b6 v- C @4 E2 Z' v) f
03、Hive基本原理
, ?! q: V3 p$ W7 B( e
1 e! u: n9 D9 b/ g* m" F: [+ U第5章：Zookeeper
% h/ ]0 O: e& U& Z. o01、认识ZooKeeper( N/ K; W) O0 Y9 d* l- O8 c
02、ZooKeeper客户端的使用(一)
% P8 d7 o. F) ?9 ?# O$ r$ {, u03、ZooKeeper客户端的使用(二)5 W9 s; T0 F4 L1 u1 G6 p
04、ZooKeeper实战(一)
' x. D3 N" a: _- ]# M05、ZooKeeper实战(二)
6 W r% \! [- N3 [06、ZooKeeper运维
3 Q& w! I2 ^' P4 }$ p
5 ^+ B) y0 c' Z1 ^( {. C! B7 M' b9 t第6章：HBase# z" @( @9 ?8 _( K2 M3 D: G! J, e3 @
01、HBase入门
8 A2 g+ f" f3 [3 u( A6 U02、HBaseJava编程7 N+ X# n i2 E/ m0 w O" y
03、HBase架构详解
" S6 H/ B1 {$ I" p04、MapReduceonHBase
7 q8 H0 n' W9 Y1 Y5 x05、HiveOnHBase
& j# b% \0 R+ M. i/ H06、HBase集群管理0 ^5 ?% s& x( \$ K; a- s
07、HBaseRest5 { l' n) E$ C9 T+ }, i. X
08、安装HBase的集群
# N \% x/ I& s3 C09、HBase数据的导入/ ~9 Q2 ^6 s3 I1 n
10、HBase管理工具的使用1 T; N- r+ W3 c" f5 l6 j% |
11、HBase的备份与恢复+ \" Z5 T" l% x, Z. S( E8 P3 W
12、HBase高级特性之快照
# \& ?- P- F% b" }/ ]$ Z2 c0 O3 a8 y13、HBase高级特性之集群复制6 N: g( b4 Q L' k1 z; X
14、HBase与Phoenix7 ^8 f: m2 {1 p* h% m
* V- p9 \: ^& C1 I4 ^
第7章：Kafka
5 m4 i& ~1 z5 |$ f# Z4 b3 V01、kafka的初认识
4 v4 C$ b1 ?) p$ Y( q; _( W4 C k02、Kafka基础实战：消费者和生产者实例- {2 e9 r* L1 Y7 l* d
03、kafka消息处理过程与集群维护
; Z' y& h0 p$ g03、kafka消息处理过程与集群维护(1)9 L: H( ^. v# a1 G' [+ @. {
04、Kafka核心源码剖析
6 w, X: Z! G$ P. [! Z- U3 U- }2 `05、Kafka用户日志上报实时统计之应用概述
8 k0 b+ a5 f6 D- O2 H06、Kafka用户日志上报实时统计之分析与设计
9 y$ [0 s/ N/ J( \; f# L4 L07、Kafka用户日志上报实时统计之编码实践
. s6 q4 h! q; H0 L
4 K: Q% Y$ @ A( l6 ~, P, S! w第8章：Spark
8 [+ n9 f3 D" _: _01、Spark简介与计算模型
& a$ m* x( w$ I3 i- \2 }/ {02、Spark架构与工作机制, z2 J% X Q& f$ C
03、Spark概述SparkDataFrame大数据处理框架介绍
. T5 _# a2 _+ ^0 a! D) D04、SparkSQL交互式查询
7 \3 |1 l8 p8 Y9 n$ n05、SparkStreaming流数据! C* \8 v% S$ V* e `# M/ ~
06、集成Kafka与SparkStreaming构建企业级流数据处理平台/ E# t; J( C) s7 }
07、大数据存储系统Tachyon的最新进展与用例分析8 Y- r6 ]( H( `8 C& y( F: Q6 t
- h; e& N& p: g( j2 @第9章：Storm
" A1 p& ]% a# z3 L; Z, s- u5 S01、Storm体系概要
% c- g% k+ \0 R02、Storm集群安装部署
. j' ]+ O$ \- e# G0 q! X( v& e" d03、Storm实战基础：WordCount实例' V$ s( r5 i/ M) Z! w9 O
04、Storm实战进阶：DataOptTopology实例
& V7 Q# @ F# ^; V( c! v5 ~3 B$ \( j05、Storm架构基础：实时基础平台架构, _" b8 z0 I7 D2 Q
06、初识ApacheStorm$ z# n6 u0 a* v. o/ v/ q/ r* y
07、ApacheStorm计算模型详解与实战* ?- P! P0 L: t4 Y3 k' _) V9 [
09、Storm实战：统计日志和处理( w. k! `+ z) t: m5 M; X! P* \$ o1 A
10、Storm实战：完善统计日志和处理, Z6 e+ B; {" W- j/ I
11、高级抽象元语Trident
. C$ M6 j; S6 T7 Q" i# x0 H2 V9 `. B12、分布式远程过程调用DRPC
/ W, O; i. X+ B K13、Lambda架构详解（上）! t. x7 E4 B G* R% s
14、Lambda架构详解（中）2 O8 s; T+ L, L( R/ S; a F! I
5 ^+ c6 L" D6 d) r! U
第10章：其他- k* ]1 }) c( f* b( h2 `
01、大数据平台基础架构和常用处理工具7 G" j) a9 [) y' J& h1 v/ F" @- }3 S5 n
02、ApacheKylin产品及架构介绍: n7 F3 L( t0 Y" e: Y' w
03、基于ApacheUsergrid打造移动互联网时代的Baas平台 D. t! `# z0 w& z: [. T( u
04、我和ApacheCamel这些年
. d. d1 D, H2 A$ t6 C
8 ^! P1 C; ?/ ^1 z/ T
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发表于 2017-7-19 10:31:47
发表于 2018-4-22 22:09:05
