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  • 课程> 云计算/大数据> Hadoop
  • 徐培成2017大数据Hadoop经典案例

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    第一章:hadoop (part1)
    • 1. Hadoop第01天-01.大数据介绍 (免费)
    • 41:54
    • 2. Hadoop第01天-02.hadoop介绍-jdk安装 (免费)
    • 36:07
    • 3. Hadoop第01天-03.hadoop安装-配置(独立模式-伪分布) (免费)
    • 01:09:17
    第二章:hadoop (part2)
    • 2. Hadoop第02天-02.完全分布式-准备工作-虚拟机克隆 (免费)
    • 33:52
    • 3. Hadoop第02天-03.完全分布式-搭建 (免费)
    • 57:06
    第三章:hadoop (part3)
    • 1. Hadoop第03天-01.脚本分析-单个进程启动 (免费)
    • 01:29:38
    • 2. Hadoop第03天-02.hdfs常用操作 (免费)
    • 19:03
    • 3. Hadoop第03天-03.hadoop基础-hdfs-block (免费)
    • 56:08
    • 4. Hadoop第03天-04.hadoop API-网络拓扑 (免费)
    • 02:09:52
    第四章:hadoop (part4)
    • 1. Hadoop第04天-01.maven初始 (免费)
    • 50:05
    • 2. Hadoop第04天-02.maven私服搭建-archetype使用 (免费)
    • 47:33
    • 3. Hadoop第04天-03.eclipse配置maven-使用maven项目-源代码关联 (免费)
    • 48:46
    第五章:hadoop (part5)
    • 1. Hadoop第05天-01.hadoop hdfs写入rose时序图分析 (免费)
    • 58:29
    • 2. Hadoop第05天-02.hadoop hdfs写入rose时序图分析2 (免费)
    • 01:06:46
    • 3. Hadoop第05天-03.hadoop hdfs写入rose时序图分析3 (免费)
    • 53:17
    • 4. Hadoop第05天-04.hadoop hdfs写入rose时序图分析4 (免费)
    • 01:16:58
    第六章:hadoop (part6)
    • 1. Hadoop第06天-01.机架感知-fileStatus-文件归档-distcp (免费)
    • 01:04:37
    • 2. Hadoop第06天-02.校验和处理-忽略校验和 (免费)
    • 01:12:26
    • 3. Hadoop第06天-03.文件压缩-解压缩 (免费)
    • 18:42
    • 4. Hadoop第06天-04.综合文件压缩-解压缩测试
    • 30:52
    • 5. Hadoop第06天-05.Centos7 snappy-lzo
    • 30:38
    第七章:hadoop (part7)
    • 1. Hadoop第07天-01.解决Snappy和lzo压缩编解码器
    • 44:18
    • 2. Hadoop第07天-02.压缩编解码性能比对
    • 18:31
    • 3. Hadoop第07天-03.hadoop串行化writable
    • 01:06:53
    • 4. Hadoop第07天-04.hadoop串行化
    • 35:42
    • 5. Hadoop第07天-05.hadoop rawcomparator-avro
    • 01:09:27
    第八章:hadoop (part8)
    • 1. Hadoop第08天-01.hadoop avro串行化
    • 55:19
    • 2. Hadoop第08天-02.hadoop sequencefile
    • 01:53:04
    第九章:hadoop (part9)
    • 1. Hadoop第09天-01.hadoop mapfile读写
    • 55:09
    • 2. Hadoop第09天-02.hadoop管理
    • 01:45:59
    • 3. Hadoop第09天-03.配额管理-多目录设置
    • 52:32
    • 4. Hadoop第09天-04.回收站-快照管理-均衡器
    • 01:18:18
    • 5. Hadoop第09天-05.数据节点服役和退役
    • 01:28:32
    第一十章:hadoop (part10)
    • 1. Hadoop第10天-01.MR原理介绍
    • 50:23
    • 2. Hadoop第10天-02.最高气温MR实现以及运行
    • 47:41
    • 3. Hadoop第10天-03.word count分析
    • 38:51
    • 4. Hadoop第10天-04.MR细节
    • 49:05
    第一十一章:hadoop (part11)
    • 1. Hadoop第11天-01.MR Local作业剖析
    • 01:27:52
    • 2. Hadoop第11天-02.MR Local作业剖析2
    • 01:03:56
    • 3. Hadoop第11天-03.MR切片计算法则-分析
    • 01:20:18
    • 4. Hadoop第11天-04.eclipse远程调试
    • 19:31
    • 5. Hadoop第11天-05.eclipse远程调试完全分布式作业提交过程
    • 01:30:05
    • 6. Hadoop第11天-06.Hadoop RPC-IPC
    • 49:19
    第一十二章:hadoop (part12)
    • 1. Hadoop第12天-01.使用nc跟踪mr作业执行情况
    • 01:02:02
    • 2. Hadoop第12天-02.mr切片原理考察
    • 01:29:25
    • 3. Hadoop第12天-03.map磁盘溢出-分区-数据倾斜
    • 01:43:28
    第一十三章:hadoop (part13)
    • 1. Hadoop第13天-01.数据倾斜-inputformat
    • 02:19:14
    • 2. Hadoop第13天-02.自定义数据格式-wholeInputFormat
    • 01:11:50
    • 3. Hadoop第13天-03.
    • 01:21:33
    • 4. Hadoop第13天-04.DBInputFormat
    • 01:03:23
    第一十四章:hadoop (part14)
    • 1. Hadoop第14天-01.hadoop outputformat
    • 01:00:01
    • 2. Hadoop第14天-02.DBOuputformat-counter计数器-排序1
    • 54:50
    • 3. Hadoop第14天-04.hadoop全排序2
    • 01:13:03
    第一十五章:hadoop (part15)
    • 1. Hadoop第15天-01.全排序-二次排序
    • 01:07:15
    • 2. Hadoop第15天-02.二次排序2
    • 49:03
    • 3. Hadoop第15天-03.join-map端join-分布式缓存
    • 01:12:43
    • 4. Hadoop第15天-04.join-reduce端连接
    • 01:24:17
    • 5. Hadoop第15天-05.join-reduce端连接2
    • 24:37
    第一十六章:hadoop (part16)
    • 1. Hadoop第16天-01.mapreduce reduce端连接
    • 01:02:31
    第一十七章:Hive (part1)
    • 1. Hive第16天-01.hive介绍-安装
    • 01:42:07
    • 2. Hive第16天-02.hive介绍-mysql元数据存储
    • 01:11:44
    • 3. Hive第16天-03.hive介绍-基础
    • 01:01:18
    • 4. Hive第16天-05.hive介绍-基本操作
    • 01:10:18
    第一十八章:Hive (part2)
    • 1. Hive第02天-01.外部表-分区表
    • 01:09:31
    • 2. Hive第02天-02.动态分区表
    • 57:26
    • 3. Hive第02天-03.beeline客户端连接-hiveserver2
    • 01:02:25
    • 4. Hive第02天-04.beeline 外联接操作-beeline客户端访问
    • 01:53:14
    第一十九章:Hive (part3)
    • 1. Hive第03天-01.map端连接-reduce个数指定-全排序-部分排序
    • 47:50
    • 2. Hive第03天-02.桶表-采样
    • 02:01:39
    • 3. Hive第03天-03.索引-
    • 01:06:44
    • 4. Hive第03天-04.优化-本地模式-JVM(Uber)重用-并发执行
    • 01:30:07
    • 5. Hive第03天-05.优化-数据倾斜-分析统计内容analyze
    • 44:13
    第二十章:Hive (part4)
    • 1. Hive第04天-01.hive事务支持-复杂类型-array
    • 01:01:25
    • 2. Hive第04天-02.hive集合类型-array-struct-map-explode-wc实现
    • 42:39
    • 3. Hive第04天-03.hive ncdc气温统计hive实现-自定义udf函数
    • 01:22:36
    第二十一章:Hbase (part1)
    • 1. Hbase第01天-01.hbase简介-安装
    • 57:01
    • 2. Hbase第01天-02.hbase伪分布式
    • 49:17
    第二十二章:Hbase (part2)
    • 1. Hbase第02天-01.hbase zk外部化配置-进程命令管理
    • 53:39
    • 2. Hbase第02天-02.hbase命令使用
    • 52:39
    • 3. Hbase第02天-03.hbase Client API
    • 01:01:57
    • 4. Hbase第02天-04.hbase Client API调试2
    • 35:33
    • 5. Hbase第02天-05.hbase架构分析
    • 01:25:45
    第二十三章:Hbase (part3)
    • 1. Hbase第03天-01.表切割-区域切割
    • 01:01:55
    • 2. Hbase第03天-02.WAL-快照
    • 01:18:03
    • 3. Hbase第03天-03.版本数-按照时间戳范围扫描-raw扫描
    • 48:13
    • 4. Hbase第03天-04.count-批量插入
    • 38:09
    • 5. Hbase第03天-05.过滤器
    • 02:09:00
    第二十四章:Hbase (part4)
    • 1. HBase第04天-01.过滤器组合使用-coprocessor
    • 01:02:12
    • 2. HBase第04天-02.coprocessor-RegionObserver
    • 37:44
    • 3. HBase第04天-03
    • 01:09:40
    • 4. HBase第04天-04.hbase hive集成
    • 01:29:11
    第二十五章:Hbase (part5)
    • 1. Hbase第05天-01.yarn资源调整
    • 53:34
    • 2. Hbase第05天-02.kundera-JPA
    • 38:55
    • 3. Hbase第05天-03.phoenix安装-命令使用
    • 51:02
    • 4. Hbase第05天-04.phoenix view
    • 21:00
    • 5. Hbase第05天-05.NN HA配置
    • 01:11:51
    • 6. Hbase第05天-06.hadoop NN自动容灾
    • 01:15:53
    第二十六章:Hbase (part6)
    • 1. Hbase第06天-01.RM HA
    • 01:09:18
    • 2. Hbase第06天-02.HBase Master HA配置
    • 19:03
    第二十七章:pig (part1)
    • 1. Pig-01.介绍-安装
    • 59:49
    • 2. Pig-02.基本操作
    • 01:22:58
    • 3. Pig-03.过滤-连接-分页-排序
    • 58:41
    • 4. Pig-04.avg-count-size
    • 59:02
    第二十八章:sqoop (part1)
    • 1. Sqoop-01.sqoop-安装-使用
    • 01:08:04
    • 2. Sqoop-02.sqoop-export-import
    • 34:16
    • 3. 03.Sqoop导入数据到hive和hbase
    • 02:07:43
    • 4. 04.flume安装-配置
    • 01:12:31
    • 5. 05.flume安装-配置2
    • 14:13
    • 6. 06.flume-avrosource-exec-spooldir-zk存储conf
    • 01:18:40
    第二十九章:zk (part1)
    • 1. zk第01天-01.zk简介-安装
    • 42:29
    • 2. zk第01天-02.zk cli API
    • 58:15
    • 3. zk第01天-03.zk CLI API
    • 37:29
    • 4. zk第01天-04.zk watcher-代码分析
    • 01:23:40
    • 5. zk第01天-05.zk 伪分布式集群
    • 01:30:22
    • 6. zk第01天-06.zk安全分布式集群
    • 19:15
    第三十章:flume (part1)
    • 1. 01.flume安装-配置
    • 01:12:31
    • 2. 02.flume安装-配置2
    • 14:13
    • 3. 03.flume-avrosource-exec-spooldir-zk存储conf
    • 01:18:40
    第三十一章:flume (part2)
    • 1. flume第02天-01.hdfssink-hivesink
    • 58:26
    • 2. flume第02天-02.hivesink
    • 27:35
    • 3. flume第02天-03.avrosink-hop-远程调试-源代码查看
    • 01:27:18
    • 4. flume第02天-04.FileChannel-SpillMemoryChannel
    • 01:19:10
    • 5. flume第02天-05.通道选择器-replicating-multiplexing
    • 47:57
    • 6. flume第02天-06.kafka-flume
    • 01:47:31
    第三十二章:kafka (part1)
    • 1. Kafka-01.集群考察
    • 51:18
    • 2. Kafka-02.zk节点上kafka数据排布
    • 58:59
    • 3. Kafka-03.kafka分区和副本
    • 43:03
    • 4. Kafka-04.sed编辑器
    • 01:08:25
    • 5. Kafka-05.消费者偏移量
    • 01:12:39
    • 6. Kafka-06.自定义消费者-生产者-带分区生产者
    • 01:35:40
    第三十三章:kafka (part2)
    • 1. kafka-01.flume集成kafka-sink集成
    • 36:02
    • 2. kafka-02.flume集成kafka-source集成-channel集成
    • 51:03
    • 3. Scala-03.安装-体验-基础
    • 01:01:12
    • 4. Scala-04.条件-Unit-while循环
    • 01:07:24
    • 5. Scala-05.for-守卫条件-yield-breaks
    • 38:36
    • 6. Scala-06.Intelij_IDEA
    • 31:43
    • 【课程类型】技术教程 【难度级别】高级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      精心规划,课程涵盖Hadoop大数据生态圈全方位剖析,做到知识无死角,挑战高薪大数据职位; 循序渐进,由浅入深学习大数据技能,大数据处理技术方方面面一览无余,积跬步以至千里。 企业案例,理论与实际相结合,技术与操作同进行,学以致用,止于至善。 从内到外理解大数据各种技术,HBase,Hive,Pig,Zookeeper等等技术源码级传授,从无到有掌握Hadoop技术。
    • 【课程目标】
      本课程精心规划,涵盖了当前Hadoop生态体系中必须掌握的技术,大数据职位必备知识都在这里。 带你深入学习云计算+大数据。不拿“地摊货、三脚猫、低级入门”课程来忽悠学员!全部干货,拒绝忽悠,拒绝废话,上来就干!庖丁解牛,剥茧抽丝,行云流水,大彻大悟,让你听课听到兴奋! 彻底掌握大数据课程必须从Hadoop技术的源码来理解它,征服源码,清晰透彻,编程从此变得无比轻松。
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    第一章:hadoop (part1)

    第二章:hadoop (part2)

    第三章:hadoop (part3)

    第四章:hadoop (part4)

    第五章:hadoop (part5)

    第六章:hadoop (part6)

    第七章:hadoop (part7)

    第八章:hadoop (part8)

    第九章:hadoop (part9)

    第一十章:hadoop (part10)

    第一十一章:hadoop (part11)

    第一十二章:hadoop (part12)

    第一十三章:hadoop (part13)
    3 Hadoop第13天-03.
    01:21:33

    第一十四章:hadoop (part14)

    第一十五章:hadoop (part15)

    第一十六章:hadoop (part16)

    第一十七章:Hive (part1)

    第一十八章:Hive (part2)

    第一十九章:Hive (part3)

    第二十章:Hive (part4)

    第二十一章:Hbase (part1)

    第二十二章:Hbase (part2)

    第二十三章:Hbase (part3)

    第二十四章:Hbase (part4)
    3 HBase第04天-03
    01:09:40

    第二十五章:Hbase (part5)

    第二十六章:Hbase (part6)

    第二十七章:pig (part1)
    2 Pig-02.基本操作
    01:22:58

    第二十八章:sqoop (part1)

    第二十九章:zk (part1)

    第三十章:flume (part1)

    第三十一章:flume (part2)

    第三十二章:kafka (part1)

    第三十三章:kafka (part2)

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    发表评价
    hadoop伪分布式视频没有上传啊,我可是花钱买了全部的视频,麻烦老师上传一下
    2017-06-05 19:11:58
    徐培成
    84课程179935学员
    IT十八掌创始人兼首席大数据开发技术金牌讲师,曾任驿统金(上海)网络技术有限公司总经理,主导与光大银行总行重点合作的阳光驿站金融结算系统的研发,并指导团队在阿里公有云上规划、部署Hadoop大数据集群,以对用户的金融交易日志进行存储和分析,完成从传统RDMBS数据到大数据集群的移植和升级。