10小时入门大数据

第1章 大数据概述
1-1 导学 (10:37)
1-2 章节安排_ (00:43)
1-3 OOTB镜像文件和虚拟机的使用 (04:33)
1-4 说两则故事说起 (03:58)
1-5 大数据与生活息息相关 (01:25)
1-6 大数据基本概念 (05:52)
1-7 大数据带来的挑战 (05:25)
1-8 如何应对大数据带来的挑战 (03:05)
1-9 -如何学好大数据 (02:55)
第2章 初识Hadoop
2-1 章节安排 (01:46)
2-2 Hadoop概述 (07:26)
2-3 2.03-Hadoop核心组件之HDFS (07:27)
2-4 2.04-Hadoop核心组件之YARN (04:05)
2-5 2.05-Hadoop核心组件之MapReduce (06:23)
2-6 2.06-Hadoop优势 (02:03)
2-7 2.07-Hadoop发展史 (07:28)
2-8 2.08-Hadoop生态系统 (13:25)
2-9 2.09-Hadoop常用发行版及选型 (06:06)
2-10 2.10-Hadoop应用案例 (03:45)
第3章 分布式文件系统HDFS
3-1 -课程目录- (01:24)
3-2 -普通分布式文件系统的设计思路 (07:56)
3-3 HDFS概述及设计目标 (08:00)
3-4 HDFS架构 (09:53)
3-5 HDFS副本机制 (06:27)
3-6 HDFS副本存放策略 (02:15)
3-7 JDK安装&ssh安装&ssh免密码登陆配置 (09:42)
3-8 HDFS伪分布式环境搭建 (17:16)
3-9 HDFS shell操作 (14:20)
3-10 Java操作HDFS开发环境搭建 (07:39)
3-11 Java API操作HDFS文件系统 (31:58)
3-12 HDFS写数据流程 (11:19)
3-13 HDFS读数据流程 (03:34)
3-14 HDFS文件系统的优缺点 (01:58)
第4章 分布式资源调度YARN
4-1 -课程目录 (01:23)
4-2 -YARN产生背景 (12:37)
4-3 -YARN架构 (13:18)
4-4 -YARN执行流程 (04:20)
4-5 -YARN环境搭建 (08:22)
4-6 -初识提交PI的MapReduce作业到YARN上执行 (06:08)
第5章 分布式计算框架MapReduce
5-1 -课程目录 (00:50)
5-2 -MapReduce概述 (07:34)
5-3 -从WordCount案例说起MapReduce编程模型 (11:52)
5-4 -MapReduce执行流程 (16:39)
5-5 -MapReduce核心概念 (05:09)
5-6 -MapReduce1.x架构 (07:12)
5-7 -MapReduce2.x架构 (02:31)
5-8 -Java版本wordcount功能实现 (23:38)
5-9 -Java版本wordcount功能重构 (07:28)
5-10 -Combiner应用程序开发 (06:02)
5-11 -Partitioner应用程序开发 (08:31)
5-12 JobHistory使用 (08:38)
第6章 Hadoop项目实战
6-1 -课程目录-- (01:05)
6-2 用户行为日志概述 (13:19)
6-3 离线数据处理架构 (10:54)
6-4 项目需求 (02:40)
6-5 功能实现之UserAgent解析类测试 (08:32)
6-6 功能实现之单机本地完成需求统计 (16:06)
6-7 使用MapReduce完成需求统计 (13:09)
6-8 功能扩展思路 (01:14)
第7章 Hadoop分布式集群搭建
7-1 -课程目录 (01:03)
7-2 -分布式环境搭建之环境介绍 (04:40)
7-3 -分布式环境搭建前置配置之ssh免密码登陆 (05:06)
7-4 -分布式环境搭建前置配置之JDK安装 (02:10)
7-5 -分布式环境搭建集群搭建之Hadoop配置及分发 (12:20)
7-6 -分布式环境搭建Hadoop格式化及启停 (06:25)
7-7 -分布式环境HDFS及YARN的使用 (02:21)
7-8 -将Hadoop项目运行在Hadoop集群之上 (05:22)
第8章 Hadoop集成Spring的使用
8-1 -课程目录 (01:13)
8-2 -Spring Hadoop概述 (04:12)
8-3 -Spring Hadoop开发环境搭建及访问HDFS文件系统 (15:10)
8-4 -Spring Hadoop配置文件详解 (03:52)
8-5 -Spring Boot访问HDFS文件系统 (06:10)
8-6 -Spring Hadoop其他 (02:09)
第9章 前沿技术拓展: Spark/Flink/Beam
9-1 -课程目录 (01:57)
9-2 -吐槽MapReduce (05:03)
9-3 -Spark特点 (10:49)
9-4 -Spark与Hadoop深入对比 (09:02)
9-5 -Spark开发语言及运行模式介绍 (03:15)
9-6 -Scala&Maven安装 (02:29)
9-7 -Spark环境搭建及wordcount案例实现 (12:11)
9-8 -Flink概述 (08:31)
9-9 -使用Flink完成wordcount统计 (07:40)
9-10 -Beam概述 (03:29)
9-11 -将WordCount的Beam程序以多种不同Runner运行 (10:59)
9-12 -课程目录 (01:57)
第10章 Hadoop3.x新特性
10-1 -课程目录 (01:11)
10-2 -Hadoop3.x概述 (03:22)
10-3 -Hadoop3.x新特性之Common改进 (06:19)
10-4 -Hadoop3.x新特性之HDFS改进 (10:06)
10-5 -Hadoop3.x新特性之YARN改进 (04:42)
10-6 -Hadoop3.x新特性之MapReduce改进 (02:12)
10-7 -Hadoop3.x新特性之其他 (02:59)