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天
01_內(nèi)容概述
02_日志采集流程
03_分布式文件系統(tǒng)的寫數(shù)據(jù)流程
04_分布式文件系統(tǒng)的讀數(shù)據(jù)的流程
05_分布式文件系統(tǒng)的核心設(shè)計(jì)
06_centos6安裝
07_centos6和centos7的區(qū)別
08_Centos6的初始化設(shè)置
09_NAT網(wǎng)絡(luò)模式
10_ssh的配置和原理
11_hadoop安裝前步驟
12_hadoop的集群環(huán)境搭建
13_hadoop的集群環(huán)境的常見問題
14_hadoop的三臺(tái)服務(wù)器的配置
15_hadoop的客戶端的理解和核心參數(shù)

第二天
01_HDFS客戶端操作
02_Linux的Hadoop的glibc的依賴問題
03_Java客戶端的文件操作
04_Java客戶端的文件操作2
05_Java通過流的方式操作文件
06_Java通過流的方式指定位置的讀取
07_Java版本的單詞統(tǒng)計(jì)
08_分布式的單詞統(tǒng)計(jì)的設(shè)計(jì)思想
09_分布式單詞統(tǒng)計(jì)的思路實(shí)現(xiàn)1
10_分布式單詞統(tǒng)計(jì)的思路實(shí)現(xiàn)2
11_分布式單詞統(tǒng)計(jì)的實(shí)現(xiàn)思路_Mapper運(yùn)算
12_分布式單詞統(tǒng)計(jì)的Reduce操作
13_分布式程序的打包運(yùn)行
14_自定義腳本啟動(dòng)hdfs集群
15_通過HDFS集群的腳本啟動(dòng)hdfs

第三天
01_namenoded的補(bǔ)充
02_secondaryNameNode工作原理
03_hdfs文件操作的流程復(fù)習(xí)
04_分布式運(yùn)算MapReduce的模型
05_分布式運(yùn)算MapReduce的場景說明
06_分布式資源管理平臺(tái)概述
07_分布式資源管理Yarn程序的安裝
08_Wordcount單詞計(jì)數(shù)程序?qū)崿F(xiàn)
09_Wordcount程序的打包運(yùn)行
10_mr程序的運(yùn)行方式
11_訂單的Topn運(yùn)算_map
12__訂單的TopN的運(yùn)算_Reduce
13_0213_MapReduce任務(wù)處理流程
14_今日小結(jié)

第四天
01_資源管理平臺(tái)的流程分析
02_線段重疊統(tǒng)計(jì)案例
03_電影評(píng)分topN
04_MapReduce的數(shù)據(jù)處理流程圖
05_MapReducer的電影評(píng)分升級(jí)版
06_自定義的key的數(shù)據(jù)處理需要注意的幾點(diǎn)
07_MapReduce的性能優(yōu)化_避免創(chuàng)建垃圾對(duì)象
08_MapReduce的訂單和用戶的Join操作
09_MapReduce_案例_倒排索引
10_MapReduce的任務(wù)啟動(dòng)運(yùn)行流程

第五天
01_hive的工作原理
02_hive的基本概念和概述
03_mysql數(shù)據(jù)庫的安裝
04_hive的安裝
05_測試啟動(dòng)運(yùn)行
06_hive的DDL
07_分區(qū)表
08_Hive的連接方式
09_Hive的數(shù)據(jù)類型_Array
10_Hive的數(shù)據(jù)類型_Map_Struct
11_常用函數(shù)
12_表生成函數(shù)_explode_json_tuple
13_分窗函數(shù)_topN模型
14_分窗函數(shù)_級(jí)聯(lián)求和
15_單詞統(tǒng)計(jì)_hive

第六天
01_大數(shù)據(jù)技術(shù)回顧_HBASE概述
02_HBASE分布式數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)原理
03_數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
04_zk的安裝
05_hbase的安裝配置
06_hbase的表數(shù)據(jù)模型
07_hbase客戶端操作
08_Hbase的重要特性_字典順序排序
09_HBase客戶端API操作_DML
10_HBase客戶端API操作_添加_獲取

第七天
01_日志采集流程分析
02_Flume工作的流程
03_Flume的安裝
04_Flume的案例_目錄采集
05_日志采集配置文件詳解
06_新增文件內(nèi)容的采集
07_多級(jí)串聯(lián)的操作
08_Sqoop的安裝
09_Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS
10_Sqoop的數(shù)據(jù)導(dǎo)出
11_總結(jié)分析