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第1节 hadoop基础概念
第2节 hadoop目录文件介绍1
第3节 hadoop目录文件介绍2
第4节 进程讲解
第5节 hdfs架构体系
第6节 hadoop文件内容及元数据
第7节 -HDFS读数据
第8节 mapreduce理论讲解
第9节 HDFS写数据
第10节 mapreduce流程
第11节 mapreduce之wordcount代码实例1
第12节 mapreduce之wordcount2实例2
第13节 mapreduce之wordcount实例
第14节 partion分区画图分析
第15节 partition通用理解
第16节 shuffle流程
第17节 进一步分析shuffle流程
第18节 combiner讲解
第19节 序列化及反序列化writable
第20节 电信流量统计实例
第21节 hadoop排序
第22节 hadoop排序2
第23节 hadoop排序3
第24节 HDFS管理界面
第25节 mapreduce client远程操作
第26节 打jar包集群运行过程
二、所有课程体系及文档结构如下(免费视频讲解同文档)
Hadoop概述
一 从Hadoop框架讨论大数据生态
1.1 Hadoop是什么
1.2 Hadoop发展历史
1.3 Hadoop三大发行版本
1.4 Hadoop的优势
1.5 Hadoop组成
1.6 大数据技术生态体系
二 Hadoop运行环境搭建
2.1 虚拟机网络模式设置为NAT
2.2 克隆虚拟机
2.3 修改为静态ip
2.4 修改主机名
2.5 关闭防火墙
2.6 在opt目录下创建文件
2.7 安装jdk
2.8 安装Hadoop
三 Hadoop运行模式
3.1 本地文件运行Hadoop 案例
3.2 伪分布式运行Hadoop 案例
3.3 完全分布式部署Hadoop
HDFS
一 HDFS概念
1.1 概念
1.2 组成
1.3 HDFS 文件块大小
二 HFDS命令行操作
三 HDFS客户端操作
3.1 eclipse环境准备
3.2 通过API操作HDFS
3.3 通过IO流操作HDFS
四 HDFS的数据流
4.1 HDFS写数据流程
4.2 HDFS读数据流程
五 HDFS其他功能
5.1 集群间数据拷贝
5.2 Hadoop存档
5.3 快照管理
5.4 回收站
MapReduce
一 MapReduce概念
1.1 为什么要MapReduce
1.2 MapReduce核心思想
1.3 MapReduce进程
1.4 MapReduce编程规范(八股文)
1.5 MapReduce程序运行流程分析
二 MapReduce理论篇
2.1 Writable序列化
2.2 InputFormat数据切片机制
2.3 MapTask工作机制
2.4 Shuffle机制
2.5 ReduceTask工作机制
2.6 自定义OutputFormat
2.7 MapReduce数据压缩
2.8 计数器应用
2.9 数据清洗
2.10 MapReduce与Yarn
2.11 MapReduce开发总结
2.13 MapReduce参数优化
三 MapReduce实战篇
3.1 WordCount案例
3.2 流量汇总程序案例
3.3 小文件处理(自定义InputFormat)
3.4 过滤日志及自定义日志输出路径(自定义OutputFormat)
3.5 日志清洗(数据清洗)
三、学习路线图
如果想继续收看,请购买该视频,或者办理vip,进行免费学�?
一、 悟空智慧通过多年努力研究,研发了大数据相关软件的word文档、大数据视频、大数据源码、大数据PPT讲义等,并提供免费下载
悟空智慧教育经过多年的经验,制定hadoop的教学体系。体系涵盖了从基础学习到hadoop的性能优化。教学体系实现文档、视频、实战相结合的方式,让每个学员从小白直到二到三年工作经验的专业人才。
二、所有课程体系及文档结构如下(免费视频讲解同文档)
Hadoop概述
一 从Hadoop框架讨论大数据生态
1.1 Hadoop是什么
1.2 Hadoop发展历史
1.3 Hadoop三大发行版本
1.4 Hadoop的优势
1.5 Hadoop组成
1.6 大数据技术生态体系
二 Hadoop运行环境搭建
2.1 虚拟机网络模式设置为NAT
2.2 克隆虚拟机
2.3 修改为静态ip
2.4 修改主机名
2.5 关闭防火墙
2.6 在opt目录下创建文件
2.7 安装jdk
2.8 安装Hadoop
三 Hadoop运行模式
3.1 本地文件运行Hadoop 案例
3.2 伪分布式运行Hadoop 案例
3.3 完全分布式部署Hadoop
HDFS
一 HDFS概念
1.1 概念
1.2 组成
1.3 HDFS 文件块大小
二 HFDS命令行操作
三 HDFS客户端操作
3.1 eclipse环境准备
3.2 通过API操作HDFS
3.3 通过IO流操作HDFS
四 HDFS的数据流
4.1 HDFS写数据流程
4.2 HDFS读数据流程
五 HDFS其他功能
5.1 集群间数据拷贝
5.2 Hadoop存档
5.3 快照管理
5.4 回收站
MapReduce
一 MapReduce概念
1.1 为什么要MapReduce
1.2 MapReduce核心思想
1.3 MapReduce进程
1.4 MapReduce编程规范(八股文)
1.5 MapReduce程序运行流程分析
二 MapReduce理论篇
2.1 Writable序列化
2.2 InputFormat数据切片机制
2.3 MapTask工作机制
2.4 Shuffle机制
2.5 ReduceTask工作机制
2.6 自定义OutputFormat
2.7 MapReduce数据压缩
2.8 计数器应用
2.9 数据清洗
2.10 MapReduce与Yarn
2.11 MapReduce开发总结
2.13 MapReduce参数优化
三 MapReduce实战篇
3.1 WordCount案例
3.2 流量汇总程序案例
3.3 小文件处理(自定义InputFormat)
3.4 过滤日志及自定义日志输出路径(自定义OutputFormat)
3.5 日志清洗(数据清洗)
三、学习路线图
第1章 hadoop课程
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