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大数据Hadoop高性能企业专家实战视频课程+送代码+送材料+送软件+送文档

适用人群: Hadoop初学者、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

共66课时 共16小时40分钟 更新时间:2018-06-15

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    专题1 | 大数据生态圈系列

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课程介绍

课程大纲

学习资料

学员评价

课程目标
熟知Hadoop集群硬件配置规划,懂得Hadoop集群配置及优化,学会如何维护和监测Hadoop集群,熟悉Hive数据仓库的开发和应用,学会Hue的web页面的数据库开发,精通Hbase列式数据库的开发,熟知Kafka消息队列的代码开发。
适用人群
Hadoop初学者、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
课程简介
  • 课程大纲介绍

    对实战课程的大纲的介绍

  • 大数据的基础介绍

    第一部分:大数据的基础介绍1.什么是大数据?2.大数据时代的背景3.学术上怎么定义大数据?4.大数据的构成5.大数据的演进过程

  • 1-云计算介绍

    第二部分:大数据带来的影响1.大数据的关键技术 2.大数据分布式系统的构成3.计算模式 4.大数据产业 5.大数据与云计算的关系6.大数据和物联网的关系

  • 2-物联网及3者关系

    第二部分:大数据带来的影响1.大数据的关键技术 2.大数据分布式系统的构成3.计算模式 4.大数据产业 5.大数据与云计算的关系6.大数据和物联网的关系

  • 1-CentOS6.5_64位操作系统安装和配置

    第三部分:CentOS系统和Cloudera Manager安装配置1.VMware虚拟机安装和配置2.CentOS6.5且64位系统安装3.简单的配置和遇到的问题4.动手和实操5.Cloudera Manager的离线安装

  • 2-Cloudera Manager安装环境准备

    第三部分:CentOS系统和Cloudera Manager安装配置1.VMware虚拟机安装和配置2.CentOS6.5且64位系统安装3.简单的配置和遇到的问题4.动手和实操5.Cloudera Manager的离线安装

  • 1-ClouderaCDH的安装

    第四部分:Cloudera CDH的安装和配置及环境的测试1.Cloudera CDH的离线安装的环境准备和配置,注意事项2.单机版、伪分布式、真分布式介绍和区别3.详细介绍了CDH的部署配置,遇到的问题,怎么解决4.HDFS分布式文件系统的安装配置和测试5.hdfs的权限配置,目录创建,目录查看等...

  • 2-ClouderaCDH的配置

    第四部分:Cloudera CDH的安装和配置及环境的测试1.Cloudera CDH的离线安装的环境准备和配置,注意事项2.单机版、伪分布式、真分布式介绍和区别3.详细介绍了CDH的部署配置,遇到的问题,怎么解决4.HDFS分布式文件系统的安装配置和测试5.hdfs的权限配置,目录创建,目录查看等...

  • 3-分布式文件系统HDFS安装和配置

    第四部分:Cloudera CDH的安装和配置及环境的测试1.Cloudera CDH的离线安装的环境准备和配置,注意事项2.单机版、伪分布式、真分布式介绍和区别3.详细介绍了CDH的部署配置,遇到的问题,怎么解决4.HDFS分布式文件系统的安装配置和测试5.hdfs的权限配置,目录创建,目录查看等...

  • 4-HDFS权限设置与代码测试

    第四部分:Cloudera CDH的安装和配置及环境的测试1.Cloudera CDH的离线安装的环境准备和配置,注意事项2.单机版、伪分布式、真分布式介绍和区别3.详细介绍了CDH的部署配置,遇到的问题,怎么解决4.HDFS分布式文件系统的安装配置和测试5.hdfs的权限配置,目录创建,目录查看等...

  • 开源Hadoop生态圈的介绍

    第五部分:开源Hadoop生态圈的介绍1.Hadoop生态圈 2.组件功能概要

  • 1-HDFS分布式文件系统概述

    第六部分:HDFS分布式文件系统详解1.什么是分布式文件系统HDFS2.HDFS基本架构3.基本概念4.主要涉及理念5.hdfs常用命令6.hdfs的上传文件 7.hdfs的下载文件8.hdfs的查看数据9.hdfs优点和缺点10.例子讲解

  • 2-HDFS例子实操(创建文件上传数据等)

    第六部分:HDFS分布式文件系统详解1.什么是分布式文件系统HDFS2.HDFS基本架构3.基本概念4.主要涉及理念5.hdfs常用命令6.hdfs的上传文件 7.hdfs的下载文件8.hdfs的查看数据9.hdfs优点和缺点10.例子讲解

  • 3-HDFS优点和劣势

    第六部分:HDFS分布式文件系统详解1.什么是分布式文件系统HDFS2.HDFS基本架构3.基本概念4.主要涉及理念5.hdfs常用命令6.hdfs的上传文件 7.hdfs的下载文件8.hdfs的查看数据9.hdfs优点和缺点10.例子讲解

  • 4-HDFS代码讲解和实操(java删除和读取hdfs)

    第六部分:HDFS分布式文件系统详解1.什么是分布式文件系统HDFS2.HDFS基本架构3.基本概念4.主要涉及理念5.hdfs常用命令6.hdfs的上传文件 7.hdfs的下载文件8.hdfs的查看数据9.hdfs优点和缺点10.例子讲解

  • 1-Zookeeper工作原理和基本架构

    第十章节:ZooKeeper分布式协作服务1.ZooKeeper概述2.ZooKeeper结构与原理3.安装和运行ZooKeeper4.Zookeeper的API接口5.ZK实操(创建节点等)6.Zookeeper的4个应用场景详解

  • 2-ZK实操java代码(创建节点等)

    第十章节:ZooKeeper分布式协作服务1.ZooKeeper概述2.ZooKeeper结构与原理3.安装和运行ZooKeeper4.Zookeeper的API接口5.ZK实操(创建节点等)6.Zookeeper的4个应用场景详解

  • 1-Java入门基础(Java的工作原理等)

    第8部分:JAVA入门基础1、程序设计语言的发展史2、Java语言的发展史3、Java的工作原理4、JDK、JRE、JVM介绍5、Java开发环境搭建6、第一个Java程序7、开发Java程序的要点8、包(package)9、案例:Eclipse编写实时产生数据java程序并上传服务器

  • 2-Java入门基础(第一个Java程序等)

    第8部分:JAVA入门基础1、程序设计语言的发展史2、Java语言的发展史3、Java的工作原理4、JDK、JRE、JVM介绍5、Java开发环境搭建6、第一个Java程序7、开发Java程序的要点8、包(package)9、案例:Eclipse编写实时产生数据java程序并上传服务器

  • 3-案例实操(Eclipse和java程序)

    第8部分:JAVA入门基础1、程序设计语言的发展史2、Java语言的发展史3、Java的工作原理4、JDK、JRE、JVM介绍5、Java开发环境搭建6、第一个Java程序7、开发Java程序的要点8、包(package)9、案例:Eclipse编写实时产生数据java程序并上传服务器

  • 1-MapReduce分布式计算框架

    第9部分:MapReduce分布式计算框架详解1、MapReduce基本介绍2、为什么要用MR3、MR是什么4、工作原理5、Map的原理5、Reduce的原理 6、MR例子-单词计数7、MR的优点和不足8、适用场景9、案例:统计多个数据文件每个单词出现次数并倒序排列

  • 2-MR例子演示(词语出现次数统计)

    第9部分:MapReduce分布式计算框架详解1、MapReduce基本介绍2、为什么要用MR3、MR是什么4、工作原理5、Map的原理5、Reduce的原理 6、MR例子-单词计数7、MR的优点和不足8、适用场景9、案例:统计多个数据文件每个单词出现次数并倒序排列

  • 3-MapReduce优势和劣势

    第9部分:MapReduce分布式计算框架详解1、MapReduce基本介绍2、为什么要用MR3、MR是什么4、工作原理5、Map的原理5、Reduce的原理 6、MR例子-单词计数7、MR的优点和不足8、适用场景9、案例:统计多个数据文件每个单词出现次数并倒序排列

  • 1-Sqoop架构和传统ETL工具异同

    第10部分:Sqoop大数据同步工具介绍1、Sqoop基本介绍2、基本原理3、应用场景4、Sqoop和mysql的连接5、mysql数据到HDFS 6、HDFS数据到mysql7、关系型数据库到hive8、hive到关系型数据库9、Sqoop优点和缺点10、案例:oracle到hdfs的大数据量转换

  • 2-Sqoop例子实操(mysql到hdfs)

    第10部分:Sqoop大数据同步工具介绍1、Sqoop基本介绍2、基本原理3、应用场景4、Sqoop和mysql的连接5、mysql数据到HDFS 6、HDFS数据到mysql7、关系型数据库到hive8、hive到关系型数据库9、Sqoop优点和缺点10、案例:oracle到hdfs的大数据量转换

  • 1-Hive架构和原理

    第11部分:Hive数据仓库及案例1.Hive 基本介绍 1)Hive 是什么 2)Hive 不是什么 3)Hive 结构图 4)Hive 元数据 5)Hive 和普通关系数据的异同 6)Hive 和 SQL 比较2.Hive 命令 1)建表 2)显示表 3)修改表 4)load 数据3.Hive 优化 1)分区概念 2)分...

  • 1-Impala架构和hive区别

    第12部分:Impala准实时分析1、Impala基本介绍2、技术架构3、Impala与HIVE的关系4、基本原理5、优点和缺点 6、建表7、加载数据8、批量处理9、常用脚本10、和hive的性能比较11、和oracle的对比2亿数据性能 12、和oracle的对比12亿数据性能 13、案例:Impala调用外部文件

  • 1-Hue基本功能介绍

    第13部分:Hue页面工具详解1、命令脚本存在的问题 2、为什么需要HUE 3、Hue基本功能2、Home页面3、Job Browser页面4、File Browser页面5、元数据页面6、Hive查询页面7、Impala查询页面8、创建外部表9、加载数据10、查询结果11、案例:页面实现impala导入导出数据

  • 1-Hbase感性认识

    第14部分:Hbase列数据库及应用案例1.Hbase感性认识 1)Hbase简介 2)Hbase特点 3)HBase与RDBMS对比 4)HBase体系结构 5)Hbase常见概念2.Hbase主要组成 1)HBase基本命令介绍 2)Zookeeper、Hmaster 3)HRegionServer、Region 4)HStore存储、Hfile 5)Hbase内部扫描Ro...

  • 1-运营商全国用户上网

    第十五部分:大数据平台部署及案例1.hadoop有哪几个版本 2.Hadoop版本介绍 3.CDH和Apache版本主要区别 4.集群硬件应该如何选配? 1)网络拓扑 2)内存 3)硬盘 4)CPU 5)价格5.集群硬件应该如何选配6.英特尔Hadoop发行版的介绍 7.英特尔功能增强 8.某省级通信运营...

  • 1-消息系统概述

    第16部分:Kafka详解及应用案例1.Kafka的基本介绍 1)什么是消息系统? 2)消息队列的分类 3)kafka的基本架构和概念 4)ZooKeeper简介和安装2.Kafka的原理解析 1)Kafka在ZK上的存储结构 2)Producer的处理逻辑 3)Consumer的处理逻辑 4)Broker的处理逻辑3.Kafka安装和...

  • 1-ETL原理

    第17部分:hadoop衍生数据处理详解例1.ETL 数据处理介绍 1)ETL 导论 2)ETL 概念 3)ETL 逻辑架构 4)exact 方式 5)增量数据捕获方法 6)数据处理方式 7)数据转换 8)缓慢变化维处理 9)数据仓库 Update 处理 10)ETL 优点2.Kettle 介绍 1)简介 kettle ...

  • 8-Kettle介绍和简单例子讲解

    第17部分:hadoop衍生数据处理详解例1.ETL 数据处理介绍 1)ETL 导论 2)ETL 概念 3)ETL 逻辑架构 4)exact 方式 5)增量数据捕获方法 6)数据处理方式 7)数据转换 8)缓慢变化维处理 9)数据仓库 Update 处理 10)ETL 优点2.Kettle 介绍 1)简介 kettle ...

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