课程介绍

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本课程涵盖了几乎所有hadoop常用的功能。hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop是可靠的，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处 理；Hadoop是高效的，它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，都可以使用。本课程通过大量练习和案例对知识点技能进行详细讲解。

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。

课程目标

熟知Hadoop集群硬件配置规划，懂得Hadoop集群配置及优化，学习如何维护和监测Hadoop集群，熟悉Hive数据仓库的开发和应用，学习Hue的web页面的数据库开发，学习Hbase列式数据库的开发，熟知Kafka消息队列的代码开发。

课程大纲

大数据Hadoop高性能企业实战

第1章 大数据的基础介绍

20分钟1节

1-1大数据的基础介绍[20:52]  免费试看

第2章 大数据带来的影响

24分钟2节

2-11-云计算介绍[13:34]
2-22-物联网及3者关系[10:46]

第3章 ClouderaManager安装配置

13分钟2节

3-11-CentOS6.5_64位操作系统安装和配置[05:05]
3-22-Cloudera Manager安装环境准备[08:35]

第4章 ClouderaCDH的安装和配置

46分钟4节

4-11-ClouderaCDH的安装[11:36]
4-22-ClouderaCDH的配置[23:11]
4-33-分布式文件系统HDFS安装和配置[09:33]
4-44-HDFS权限设置与代码测试[01:51]

第5章 开源Hadoop生态圈

6分钟1节

5-1开源Hadoop生态圈的介绍[06:40]

第6章 HDFS分布式文件系统详解

50分钟4节

6-11-HDFS分布式文件系统概述[09:50]
6-22-HDFS例子实操(创建文件上传数据等)[15:49]
6-33-HDFS优点和劣势[07:19]
6-44-HDFS代码讲解和实操(java删除和读取hdf[17:20]

第7章 ZooKeeper分布式协作服务

34分钟2节

7-11-Zookeeper工作原理和基本架构[19:43]
7-22-ZK实操java代码(创建节点等)[14:36]

第8章 JAVA入门基础

45分钟3节

8-11-Java入门基础(Java的工作原理等)[19:14]
8-22-Java入门基础(第一个Java程序等)[18:32]
8-33-案例实操(Eclipse和java程序)[08:06]

第9章 MapReduce分布式计算框架详解

59分钟5节

9-11-MapReduce分布式计算框架[11:09]
9-22-MR例子演示(词语出现次数统计)[11:35]
9-33-MapReduce优势和劣势[08:59]
9-44-MR的eclipse开发环境搭建[08:35]
9-55-MR代码讲解和实操(单词统计)[19:31]

第10章 Sqoop大数据同步工具详介

49分钟4节

10-11-Sqoop架构和传统ETL工具异同[11:37]
10-22-Sqoop例子实操(mysql到hdfs)[11:03]
10-33-Sqoop例子实操(mysql到hive)[08:05]
10-44-Sqoop例子实操(hdfs到mysql)[19:03]

第11章 Hive 数据仓库及案例

43分钟4节

11-11-Hive架构和原理[14:03]
11-22-Hive例子-创建表[05:43]
11-33-Hive分区表原理[14:36]
11-44-Hive例子-连接Hbase[08:39]

第12章 Impala准实时分析

55分钟4节

12-11-Impala架构和hive区别[09:59]
12-22-Impala常用命令脚本和oracle性能对比[19:43]
12-33-Impala例子实操(建表+Load数据)[16:48]
12-44-Impala例子实操(调用可执行文件)[08:40]

第13章 Hue页面工具详解

41分钟2节

13-11-Hue基本功能介绍[18:04]
13-22-Hue页面实现Hive操作[22:56]

第14章 Hbase列数据库及应用案例

1小时5分钟4节

14-11-Hbase感性认识[14:03]
14-22-HBase基本命令介绍[17:27]
14-33-Hbase例子详解[07:44]
14-44-Hbase原理和应用场景[25:58]

第15章 大数据平台部署及案例

1小时30分钟4节

15-11-运营商全国用户上网[14:11]
15-22-大数据平台部署[26:09]
15-33-英特尔Hadoop发行版详解[25:43]
15-44-某省级通信运营商清帐单查询系统[24:34]

第16章 Kafka详解及应用案例

3小时36分钟11节

16-11-消息系统概述[22:28]
16-22-kafka的基本结构[20:17]
16-33-Apache Kafka主要设计理念[13:29]
16-44-处理逻辑(Producer+Consumer)[13:04]
16-55-Kafka安装部署使用[27:34]
16-66-Kafka例子演示(发送和接收消息)[12:49]
16-77-Kafka与Storm集成[11:38]
16-88-用Java编写kafka例子讲解(消息处理)[17:48]
16-99-Kafka的Java例子实操[24:04]
16-1010-Kafka与Flume集成原理讲解[29:41]
16-1111-Kafka与Flume集成例子实操[23:31]

第17章 hadoop衍生数据处理详解

2小时5分钟8节

17-11-ETL原理[19:25]
17-22-Kettle介绍[19:25]
17-33-Kettle案例介绍[09:29]
17-44-Kettle例子演示-1[07:20]
17-55-Kettle例子演示-2[07:43]
17-66-Kettle例子演示-3[12:12]
17-77-Kettle调度和命令[09:10]
17-88-Kettle介绍和简单例子讲解[40:37]