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[其他] 2015Hadoop大數(shù)據(jù)8天課程 |
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第1天： hadoop的基本概念 偽分布式hadoop集群安裝 hdfs mapreduce 演示 01-hadoop職位需求狀況 02-hadoop課程安排 03-hadoop應(yīng)用場景 04-hadoop對海量數(shù)據(jù)處理的解決思路 05-hadoop版本選擇和偽分布式安裝 06-hadoop版本選擇和偽分布式安裝2 07-hdfs&mapreduce測試 08-hdfs的實(shí)現(xiàn)機(jī)制初始 09-hdfs的shell操作 10-hadoop集群搭建的無密登陸配置 第2天：hdfs的原理和使用操作、編程 01-NN元數(shù)據(jù)管理機(jī)制 02-NN工作機(jī)制2 03-DN工作原理 04-HDFS的JAVA客戶端編寫 05-filesystem設(shè)計(jì)思想總結(jié) 06-hadoop中的RPC框架實(shí)現(xiàn)機(jī)制 07-hadoop中的RPC應(yīng)用實(shí)例demo 08-hdfs下載數(shù)據(jù)源碼跟蹤鋪墊 09-hdfs下載數(shù)據(jù)源碼分析-getFileSystem 10-hdfs下載數(shù)據(jù)源碼分析-getFileSystem2 第3天： mapreduce的原理和編程 01-hdfs源碼跟蹤之打開輸入流 02-hdfs源碼跟蹤之打開輸入流總結(jié) 03-mapreduce介紹及wordcount 04-wordcount的編寫和提交集群運(yùn)行 05-mr程序的本地運(yùn)行模式 06-job提交的邏輯及YARN框架的技術(shù)機(jī)制 07-MR程序的幾種提交運(yùn)行模式 08-YARN的通用性意義 09-yarn的job提交流程 第4天：常見mr算法實(shí)現(xiàn)和shuffle的機(jī)制 01-復(fù)習(xí) 02-hadoop中的序列化機(jī)制 03-流量求和mr程序開發(fā)(可能是加密過的文件，請核實(shí)) 04-hadoop的自定義排序?qū)崿F(xiàn) 05-mr程序中自定義分組的實(shí)現(xiàn) 06-shuffle機(jī)制 07-mr程序的組件全貌 08-textinputformat對切片規(guī)劃的源碼分析 09-倒排索引的mr實(shí)現(xiàn) 10-多個(gè)job在同一個(gè)main方法中提交 第5天：hadoop2.x中HA機(jī)制的原理和全分布式集群安裝部署及維護(hù) 01-zookeeper 02-zookeeper2 03-NN高可用方案的要點(diǎn)1 04-hadoop-HA機(jī)制的配置文件 05-hadoop分布式集群HA模式部署 06-hdfs--HA測試 07-hdfs--動(dòng)態(tài)增加節(jié)點(diǎn)和副本數(shù)量管理 08-HA的java api訪問要點(diǎn) 09-hive入門 第6天：hbase hive 01-復(fù)習(xí)ha相關(guān) 02-hive的元數(shù)據(jù)庫mysql方式安裝配置 03-hive的使用 04-hive的常用語法 05-hql語法及自定義函數(shù) 06-hbase表結(jié)構(gòu) 07-hbase集群架構(gòu)及表存儲(chǔ)機(jī)制 08-hbase-shell 09-hbase的java api 第7天：storm+kafka 01-storm基本概念 02-storm編程規(guī)范及demo編寫 03-storm的topology提交執(zhí)行 04-kafka介紹 05-kafuka集群部署及客戶端編程 006-kafka整合storm 06-kafka消費(fèi)者java客戶端編程 第8天：實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目《電信運(yùn)營商流量經(jīng)營系統(tǒng)》 01-項(xiàng)目背景及技術(shù)架構(gòu) 02-主要技術(shù)選型 03-flume介紹及演示 04-行為軌跡增強(qiáng)處理流程 05-樣本url篩選模塊開發(fā) 06-行為軌跡增強(qiáng)模塊1 07-行為軌跡增強(qiáng)模塊2
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