Hadoop的本地模式

Yarn的资源调度策略

本节讨论了YARN —— Hadoop生态系统中的资源和任务调度平台。详细解读了YARN的三种资源调度策略：FIFO Scheduler（先进先出），Capacity Scheduler（基于队列的容器管理），以及Fair Scheduler（基于权重的公平调度）。FIFO简明直接，但未考量任务优先级；Capacity允许队列逻辑隔离，支持并行任务处理，有更细致的资源分配；Fair依据权重平均或优先分配，适应了任务的不同需求。每种调度策略均有其适用场景和优劣，适合有兴趣于大数据资源管理和调度优化的技术人员深入学习。

数据集成的大数据流批一体架构

在大数据领域，频繁面临数据同步与集成的挑战，传统架构分别处理全量与增量数据同步，效率低下且复杂。随着流批一体架构的提出，使用Flink便能够实现更高效的数据集成。通过Cdc技术捕获MySQL的变更数据，并且Kafka作为中介，实现增量数据同步。Flink在处理全量与增量数据的合并时显示出高效与准确性，最终数据可写入不同的存储系统，如HDFS、Kafka、ClickHouse或Iceberg。这种架构不仅提升了数据同步的效率，还简化了整体数据架构。适合对数据仓库、数据集成和大数据处理感兴趣的工程师和数据科学家进行学习和探讨。

HDFS数据上传的过程

探究了HDFS数据上传机制，详细阐释了Hadoop分布式文件系统中客户端与NameNode和DataNode之间的交互过程，初始以客户端上传文件到HDFS的实例入手，逐步解析了文件分块、RPC连接、文件元信息生成和数据块上传等步骤。此外，还解释了数据块冗余复制机制来保证数据的高可用性，即满足冗余度要求。整个上传流程强调了在上传数据块到DataNode后，客户端与DataNode直接处理，而无需通过NameNode。这个讲解适合于希望深入理解Hadoop底层机制的开发者，尤其是对分布式系统和大数据存储感兴趣的技术人员。

Docker安装

本次教程深入讲解了Docker的安装流程，特别针对Linux环境下的安装方法。课程首先指出Docker具有很强的设备兼容性，易于在不同平台上部署，包括公有云、私有云和个人计算机等。通过实际操作展示了在CentOS 7系统上使用YUM包管理器安装Docker的步骤，并解决了过程中可能遇到的错误。同时，强调了环境搭建的重要性，建议学习者在PC上通过安装VirtualBox或其他虚拟化软件创建Ubuntu或CentOS等Linux发行版环墀，从而进行Docker环境配置。课程还提供了启动Docker服务和使其开机自启的命令，以及基本的Docker操作，比如搜索Docker镜像。本教程适合有兴趣在Linux系统上安装和使用Docker的开发者和系统管理员。

如何准备linux系统

本课程主要面向初学者，介绍了如何在Linux环境下配置和安装Hadoop集群。讲解了Linux系统的准备和JDK版本选择，强调了Hadoop 2.7.4的应用。具体内容涵盖了使用VMware安装Linux虚拟机的全过程，包括环境搭建、文件准备、安装步骤、网络及文件系统配置。此外，分享了U盘two系统的安装流程，提供了详细的操作指导以及解决潜在安装问题的建议。整个过程强调了命令行的使用和网络环境的设置，适合对Linux和Hadoop感兴趣或需要搭建相关环境的技术人员。

Hadoop配置独立模式

视频内容主要涉及Hadoop不同配置模式的介绍，包含独立模式、伪分布模式和完全分布式模式。独立模式适合开发时运行MapReduce程序，便于测试和调试，使用默认配置，无需守护进程。伪分布模式模拟小型集群，运行于本地机器，而完全分布式模式则部署在集群上。Hadoop的两个核心目的是处理海量数据的存储和运算。存储通过分布式文件系统（HDFS）实现，而运算采用MapReduce编程模型。此外，视频还演示了使用Hadoop FS命令来展示Linux系统中的文件目录，说明了在独立模式下Hadoop实际上使用的是本地文件系统。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。