Hadoop、Spark、Flink、Kafka到Docker、K8s

Hadoop、Spark、Flink、Kafka到Docker、K8s
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课程目录
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  • 课程开篇

    • 01-从大数据到云原生课程概述
  • NoSQL部分 2025版更新

    • 00-Redis 2025版更新概述
    • 01-安装银河麒麟Linux操作系统
    • 02-安装部署Redis 7.4
    • 03-部署Redis主从复制
    • 04-MongoDB 2025版更新概述
    • 05-安装银河麒麟Linux操作系统
    • 06-安装和使用MongoDB 8.0.4
    • 07-部署MongoDB复制集
  • Docker+K8s部分 2025版更新

    • 01-Docker与K8s 2025版更新概述
    • 02-安装银河麒麟Linux
    • 03-使用二进制包方式安装Docker
    • 04-安装部署Containerd
    • 05-基于Containerd部署K8s集群
  • (大数据基础-00)大数据技术先导课程

    • 01-大数据技术先导课程
  • (大数据基础-01)大数据技术思想与原理入门

    • 01-什么是大数据
    • 02-大数据要解决的核心问题
    • 03-数据仓库与大数据
    • 04-OLTP与OLAP
    • 05-分布式文件系统的基本原理
    • 06-分布式文件系统中的倒排索引
    • 07-分布式文件系统中的机架感知
    • 08-MapReduce分布式计算模型
    • 09-BigTable大表
    • 10-Hadoop生态圈系统
    • 11-Spark生态圈系统
    • 12-Flink生态圈系统
    • 13-大数据平台的整体架构
  • (大数据基础-02)部署大数据实验环境

    • 00-准备大数据平台环境
    • 01-Hadoop的目录结构
    • 02-部署Hadoop本地模式
    • 03-部署Hadoop伪分布模式
    • 04-免密码登录的原理和配置
    • 05-部署Hadoop全分布模式
    • 06-Spark伪分布模式的部署
    • 07-Spark全分布模式的部署
    • 08-Flink伪分布模式的部署
    • 09-Flink全分布模式的部署
    • 10-大数据体系架构的单点故障问题
  • (Hadoop-01)分布式文件系统HDFS

    • 01-使用Web Console操作HDFS
    • 02-使用命令行操作HDFS
    • 03-使用Java API创建目录以及目录的权限问题
    • 04-使用Java API完成数据文件的上传和下载
    • 05-使用Java API操作HDFS
    • 06-主节点NameNode的职责
    • 07-从节点DataNode的职责和数据上传的过程
    • 08-数据下载的过程
    • 09-SecondaryNameNode的职责
    • 10-HDFS的高级特性之回收站
    • 11-HDFS的高级特性之快照
    • 12-HDFS的高级特性之配额管理
    • 13-HDFS的高级特性之安全模式
    • 14-HDFS的高级特性之权限管理
    • 15-基于ViewFS实现HDFS的联盟
    • 16-基于ViewFS部署HDFS联盟
    • 17-基于RBF实现HDFS的联盟
    • 18-基于RBF部署HDFS联盟
    • 19-HDFS的底层通信方式:RPC
  • (Hadoop-02)分布式计算模型MapReduce与Yarn

    • 01-分布式计算模型课程简介
    • 02-分析WordCount数据处理的过程
    • 03-开发自己的WordCount程序
    • 04-开发案例-求每个部门的工资总和
    • 05-Yarn调度MapReduce任务的过程
    • 06-Yarn的资源分配方式
    • 07-序列化
    • 08-基本数据类型的排序
    • 09-对象的排序
    • 10-分区的基本知识
    • 11-实现MapReduce的自定义分区
    • 12-在MapReduce中使用Combiner
    • 13-MapReduce的MapJoin
    • 14-MapReduce的链式处理
    • 15-MapReduce Shuffle洗牌
    • 16-数据去重
    • 17-等值连接的多表查询数据处理的过程
    • 18-使用MapReduce实现等值连接
    • 19-自连接的多表查询数据处理的过程
    • 20-使用MapReduce实现自连接操作
    • 21-分析倒排索引的创建过程
    • 22-使用MapReduce实现倒排索引
  • (Hadoop-03)列式NoSQL数据库HBase

    • 19-HBase的主从复制
    • 20-HBase集群监控基础
    • 21-利用可视化工具监控HBase
    • 22-HBase的预分区
    • 23-HBase数据的生命周期
    • 24-HBase资源的配额Quota
    • 25-Phoenix简介和安装配置
    • 26-在Phoenix中使用二级索引
    • 27-在Phoenix中执行JDBC
    • 01-HBase课程简介
    • 02-HBase中的基本概念
    • 03-HBase的体系架构
    • 04-部署HBase的本地模式
    • 05-部署HBase的伪分布模式
    • 06-部署HBase的全分布模式和HA模式
    • 07-使用命令行工具和Web操作HBase
    • 08-使用Java API操作HBase
    • 09-HBase上的MapReduce
    • 10-使用的HBase过滤器
    • 11-HBase写入数据的机制
    • 12-HBase读取数据的机制
    • 13-HBase的其他运行机制
    • 14-HBase多版本Version
    • 15-HBase的快照
    • 16-HBase的Bulk Loading
    • 17-HBase的用户权限管理
    • 18-HBase备份与恢复
  • (Hadoop-04)数据分析引擎Hive

    • 01-Hive课程简介
    • 02-Hive简介
    • 03-Hive的体系架构
    • 04-部署Hive的嵌入模式
    • 05-部署Hive的远程模式
    • 06-Hive的内部表
    • 07-Hive的外部表
    • 08-Hive的静态分区表
    • 09-Hive的动态分区表
    • 10-Hive的桶表
    • 11-Hive的临时表
    • 12-Hive的视图
    • 13-Hive的字符函数
    • 14-Hive的数值函数
    • 15-Hive的日期函数
    • 16-Hive的条件函数
    • 17-Hive的开窗函数
    • 18-Hive的URL和JSON解析函数
    • 19-开发Hive的用户自定义函数
    • 20-开发Hive的用户自定义表生成函数
    • 21-Hive的JDBC客户端
    • 22-Presto简介与体系架构
    • 23-安装部署Presto
    • 24-Presto执行查询的过程
  • (Hadoop-05)分布式协调服务ZooKeeper

    • 01-ZooKeeper课程简介
    • 02-ZooKeeper集群基础
    • 03-部署ZooKeeper的Standalone模式
    • 04-部署ZooKeeper的集群模式
    • 05-ZooKeeper的节点类型
    • 06-ZooKeeper的Watcher机制
    • 07-ZooKeeper的分布式锁与秒杀的实现
    • 08-基于ZooKeeper实现HDFS的HA架构
    • 09-基于ZooKeeper部署Hadoop的HA环境
  • (Hadoop-06)数据采集引擎Sqoop&Flume

    • 01-数据采集课程简介
    • 02-使用Apache Sqoop采集数据
    • 03-使用Apache Flume采集数据
  • (Spark-01)离线计算引擎Spark Core

    • 01-Spark课程简介
    • 02-什么是Spark?
    • 03-Spark的体系架构
    • 04-使用spark-submit提交Spark任务
    • 05-使用spark-shell执行Spark任务
    • 06-Spark HA之基于文件系统的单点恢复
    • 07-基于ZooKeeper实现Spark的HA
    • 08-什么是Spark RDD?
    • 09-使用Transformation的基础算子
    • 10-使用mapPartitionsWithIndex
    • 11-使用aggregate和aggregateByKey
    • 12-使用coalesce与repartition算子
    • 13-使用Action算子
    • 14-RDD的依赖关系和任务执行的阶段
    • 15-RDD的检查点机制
    • 16-RDD的缓存机制
    • 17-开发Scala版本的WordCount程序
    • 18-分析Spark WordCount数据处理的过程
    • 19-开发Java版本的WordCount程序
    • 20-求网站访问量的PV值
    • 21-创建自定义分区
    • 22-在Spark中访问数据库
  • (Spark-02)数据分析引擎Spark SQL

    • 01-Spark SQL课程简介
    • 02-什么是Spark SQL?
    • 03-创建DataFrame
    • 04-使用DataFrame处理数据
    • 05-视图的使用
    • 06-使用Parquet文件和JSON文件
    • 07-使用JDBC数据源
    • 08-使用Hive的表和数据
    • 09-优化Spark SQL
    • 10-使用StructType指定Schema
    • 11-使用样本类指定Schema
    • 12-将结果写入MySQL
  • (Spark-03)流处理引擎Spark Streaming

    • 01-Spark Streaming课程简介
    • 02-Spark Streaming简介
    • 03-运行第一个Spark Streaming任务
    • 04-开发第一个自己的Spark Streaming任务
    • 05-离散流DStream
    • 06-DStream中的转换操作
    • 07-窗口操作
    • 08-DStream的输入和输出
    • 09-集成Spark SQL
    • 10-优化Spark Streaming
  • (Flink01)大数据计算引擎Flink基础

    • 01-Flink基础课程概述
    • 02-Flink的体系架构
    • 03-运行Flink的任务
    • 04-Flink on Yarn
    • 05-对比Flink、Storm、Spark Streaming
    • 06-使用Java开发WordCount批处理计算任务
    • 07-使用Java开发WordCount流处理计算任务
    • 08-使用Scala开发WordCount批处理计算任务
    • 09-使用Scala开发WordCount流处理计算任务
    • 10-使用map、flatMap与mapPartition
    • 11-使用filter与distinct
    • 12-使用First-N
    • 13-使用笛卡尔积
    • 14-使用Join操作
    • 15-使用外连接操作
    • 16-使用基本的数据源
    • 17-自定义单并行度数据源
    • 18-自定义多并行度数据源
    • 19-使用union的算子
    • 20-使用connect算子
    • 21-使用split和connect算子
    • 22-使用Redis Sink保存数据
    • 23-使用TimeWindow
    • 24-使用CountWindow
    • 25-Flink的时间
    • 26-Watermark水位线机制
    • 27-水位线WaterMark编程案例
    • 28-Flink HA的架构与部署
  • (Flink02)大数据计算引擎Flink进阶

    • 01-Flink进阶课程概述
    • 02-Flink的并行度分析
    • 03-使用Flink的分布式缓存
    • 04-使用广播变量
    • 05-使用累加器与计数器
    • 06-Flink的状态管理
    • 07-检查点与后端存储
    • 08-Flink的重启策略
    • 09-使用Table API开发Java版本的批处理WordCount
    • 10-使用Table API开发Java版本的流处理WordCount
    • 11-使用Table API开发Scala版本的批处理WordCount
    • 12-使用Table API开发Scala版本的流处理WordCount
    • 13-使用SQL API开发Java版本的批处理WordCount
    • 14-使用SQL API开发Java版本的流处理WordCount
    • 15-使用SQL API开发Scala版本的批处理WordCount
    • 16-使用SQL API开发Scala版本的流处理WordCount
    • 17-基于Flink的流批一体架构
  • 大数据消息系统Kafka

    • 01-Kafka课程概述
    • 02-消息系统概述
    • 03-消息系统的分类
    • 04-Kafka的体系架构
    • 05-主题、分区与副本
    • 06-Kafka的生产者
    • 07-Kafka的消费者
    • 08-部署Kafka单机单Broker模式
    • 09-部署Kafka单机多Broker模式
    • 10-部署Kafka多机多Broker模式
    • 11-使用命令行工具测试Kafka
    • 12-Kafka配置参数详解
    • 13-Kafka在ZooKeeper中存储的元数据
    • 14-开发Java版本的客户端程序
    • 15-开发Scala版本的客户端程序
    • 16-发布与订阅自定义消息
    • 17-消息的持久化
    • 18-消息的传输保障
    • 19-Leader的选举
    • 20-Kafka的日志清理
    • 21-集成Flume与Kafka
    • 22-基于Spark Streaming接收器方式集成Kafka
    • 23-基于Spark Streaming直接读取方式
    • 24-将Kafka作为Flink的Source Connector
    • 25-将Kafka作为Flink的Sink Connector
  • (Redis-01)架构实战

    • 00-Redis课程介绍
    • 01-缓存的设计思想
    • 02-缓存开发规范
    • 03-缓存架构模式
    • 04-Redis概述和高性能原理
    • 05-Redis的安装和访问
    • 06-Redis的监控
    • 07-Redis应用场景
  • (Redis-02)数据结构剖析

    • 01-SDS和跳跃表
    • 02-压缩列表和整数集合
    • 03-字段和快速列表
    • 04-Stream
    • 05-HyperLogLog和RedisObject
  • (Redis-03)工作机制剖析

    • 01-RedisDB存储结构
    • 02-键管理的基本操作
    • 03-遍历键
    • 04-迁移键
    • 05-删除策略
    • 06-内存淘汰策略
    • 07-RDB持久化机制
    • 08-AOF持久化机制
    • 09-Redis客户端的创建与关闭
    • 10-Redis命令请求的处理过程
    • 11-Redis的管道
    • 12-服务器启动流程
    • 13-文件事件及处理
    • 14-时间事件及处理
  • (Redis-04)高级特性原理

    • 01-发布者订阅者模式
    • 02-生产者消费者模式
    • 03-事务实现机制剖析(1)
    • 04-事务实现机制剖析(2)
    • 05-慢查询日志剖析
    • 06-Lua脚本基础
    • 07-准备Lua脚本
    • 08-使用Lua脚本完成限流
  • (Redis-05)集群高可用实战

    • 01-主从复制的架构与配置
    • 02-主从复制的通信过程
    • 03-主从复制的源码分析
    • 04-部署Redis的哨兵
    • 05-Redis哨兵的主要配置参数
    • 06-哨兵工作原理剖析
    • 07-什么是Redis Cluster
    • 08-数据分布理论与Redis的数据分区
    • 09-Redis Cluster的体系架构
    • 10-一致性Hash算法
    • 11-手动部署Redis Cluster
    • 12-使用脚本create-cluster部署RedisCluste
    • 13-操作与管理Redis Cluster
    • 14-实现Redis Cluster的代理分片
    • 15-Codis的体系架构和组件说明
    • 16-安装go语言环境
    • 17-02-安装部署Codis集群
    • 18-基于Codis的主从复制
    • 19-基于Codis的数据分布式存储
  • (Redis-06)企业解决方案剖析

    • 01-缓存命中率
    • 02-缓存预热
    • 03-缓存穿透
    • 04-缓存雪崩和缓存击穿
    • 05-HotKey和BigKey
    • 06-缓存更新策略
    • 07-缓存与数据库一致性
    • 08-分布式锁
  • (MongoDB-01)体系结构

    • 00-MongoDB课程简介
    • 01-MongoDB简介
    • 02-MongoDB的体系结构
    • 03-MongoDB的Journal日志
  • (MongoDB-02)安装和管理配置

    • 01-安装MongoDB
    • 02-MongoDB中使用配置文件
    • 03-使用mongoshell
    • 04-使用MongoDB Compass
    • 05-管理MongoDB的运行
    • 06-了解MongoDB的用户认证机制
    • 07-启用MongoDB的用户认证机制
    • 08-在MongoDB中进行用户管理
    • 09-基于角色的访问控制
    • 10-MongoDB的审计
  • (MongoDB-03)数据类型

    • 01-ObjectId类型
    • 02-日期类型
    • 03-数值类型与其他数据类型
  • (MongoDB-04)基本操作

    • 10-执行地理空间查询
    • 01-MongoDB的文档操作
    • 02-执行基本的查询
    • 03-查询嵌套的文档
    • 04-查询数组的文档
    • 05-查询数组中嵌套的文档
    • 06-查询空值和缺失的列
    • 07-使用游标查询文档
    • 08-执行全文检索
    • 09-在全文检索中聚合数据
  • (MongoDB-05)聚合操作

    • 01-使用Pipeline方式聚合数据
    • 02-MapReduce原理
    • 03-MapReduce案例
    • 04-调试Map函数和Reduce函数
  • (MongoDB-06)存储引擎原理

    • 01-WiredTiger存储引擎-01
    • 02-WiredTiger存储引擎-02
    • 03-WiredTiger存储引擎-03
    • 04-WiredTiger存储引擎-04
    • 05-MMAPv1存储引擎
    • 06-InMemory存储引擎
  • (MongoDB-07)索引和分析

    • 01-MongoDB的索引简介
    • 02-单键索引和多键索引
    • 03-复合索引
    • 04-过期索引-全文索引-地理位置索引
    • 05-MongoDB索引分析和索引优化案例
  • (MongoDB-08)主从复制与主备切换

    • 01-MongoDB复制集
    • 02-部署MongoDB复制集
    • 03-Oplog和数据的同步
    • 04-MongoDB的事务
    • 05-管理复制集
    • 06-添加节点和删除节点-主备切换
    • 07-复制集的选举机制
    • 08-主从复制与主备切换原理解析
  • (MongoDB-09)数据分布式存储

    • 01-MongoDB分片的架构
    • 02-部署MongoDB分片
    • 03-查看配置服务器
    • 04-MongoDB分布式存储的工作原理
  • (MongoDB-10)监控和备份

    • 01-监控MongoDB的运行
    • 02-MongoDB的备份与恢复
  • (MongoDB-11)数据模型

    • 01-MongoDB的数据建模方式
    • 02-MongoDB数据文档的验证
    • 03-MongoDB的模型设计
    • 04-MongoDB综合架构案例
  • (Docker-01)基础篇

    • 01-Docker的基础篇概述
    • 02-什么是Docker及其体系架构
    • 03-安装和配置Docker实验环境
    • 04-什么是Docker镜像
    • 05-使用和访问官方的Docker的镜像仓库
    • 06-配置和使用阿里云提供的Docker镜像加速器
    • 07-管理Docker镜像
    • 08-使用docker_commit和Dockerfile
    • 09-Dockerfile使用和综合案例
    • 10-容器的基本操作
    • 11-Docker的日志
    • 12-资源管理基础知识Linux CGroup
    • 13-Docker对容器使用CPU使用率的管理
    • 14-Docker对容器使用的内存管理和限制
    • 15-Docker对容器使用I/O的管理和限制
    • 16-Docker网络通信的基本原理
    • 17-Docker的网络模式
    • 18-容器间的通信
    • 19-容器访问控制
    • 20-Docker的数据卷
    • 21-Docker的数据卷容器
    • 22-利用数据卷容器来实现数据的迁移
    • 23-Docker与数据库
    • 24-Docker与nginx
    • 25-Docker与PHP
    • 26-Docker与Python
    • 27-Docker与Jupyter_Notebook
    • 28-Docker与TensorFlow
    • 29-Docker与OpenStack
    • 30-什么是Harbor
    • 31-安装和配置Harbor
    • 32-配置Docker客户机并验证环境
  • (Docker-02)高级篇

    • 00-Docker高级篇课程概述
    • 01-什么是Docker Machine和安装配置
    • 02-在远程主机上安装和管理Docker
    • 03-使用docker-machine创建基于virtualbox的虚拟容器
    • 04-使用docker-machine创建基于vsphere的虚拟容器
    • 05-Docker Compose的概述和安装
    • 06-通过手动方式部署Web应用
    • 07-通过docker-compose方式部署Web应用
    • 08-什么是yml文件
    • 09-使用Docker-Compose进行服务的在线扩容和缩容
    • 10-Swarm的体系架构与安装配置
    • 11-在Swarm集群上部署应用
    • 12-实现服务的滚动更新
    • 13-Swarm集群的数据持久化
    • 14-集群的负载均衡的实现
    • 15-什么是Jenkins及其安装配置
    • 16-使用Jenkins持续部署一个Java程序
    • 17-集成Docker与Jenkins
    • 18-什么是服务的注册和发现
    • 19-服务的注册中心Consul的配置和使用
    • 20-实现Docker容器服务的注册和发现
    • 21-DockerUI
    • 22-Portainer
    • 23-Shipyard
  • (K8s-01)体系架构

    • 00-K8s先导课
    • 01-K8s简介和特性
    • 02-K8s集群的体系架构和组件
    • 03-K8s的对象
  • (K8s-02)部署K8s集群

    • 01-部署Kubernetes集群概述
    • 02-使用kubeadmin部署Kubernetes集群
    • 03-部署Dashboard UI
    • 04-使用yum方式部署Kubernetes集群
    • 05-使用minikube部署Kubernetes
    • 06-在minikube上部署应用程序
    • 07-K8s的命令行工具
    • 08-在K8s中部署第一个应用程序
  • (K8s-03)最小可部署对象Pod

    • 01-了解什么是Pod及其优点
    • 02-Pod的基本使用方法
    • 03-Pod的镜像拉取策略
    • 04-Pod的资源限制
    • 05-Pod中的容器
    • 06-Pod的生命周期
    • 07-Pod中容器的重启策略
    • 08-Pod的健康检查
    • 09-Pod的调度策略和创建过程
    • 10-Pod的调度约束
    • 11-为什么需要配置管理
    • 12-创建ConfigMap
    • 13-使用ConfigMap
    • 14-ConfigMap的动态更新
    • 15-创建Secret
    • 16-使用Secret
  • (K8s-04)使用控制器管理Pod

    • 01-为什么要使用控制器?
    • 02-使用Deployment控制器
    • 03-Deployment控制器的状态
    • 04-Deployment控制器的清理策略
    • 05-应用部署的金丝雀升级
    • 06-应用部署蓝绿升级
    • 07-应用部署的滚动升级
    • 08-Daemonset控制器
    • 09-Job控制器
    • 10-Job的终止和清理
    • 11-CronJob控制器
    • 12-StatefulSets控制器
    • 13-StatesfulSets使用的注意事项
  • (K8s-05)通过Service访问Pod

    • 01-Service的概念与使用
    • 02-Service的多端口设置与集群的DNS服务
    • 03-Service的发布类型-NodePort
    • 04-Service的发布类型-ClusterIP
    • 05-Service的发布类型-LoadBalance和ExternalName
    • 06-userspace代理模式和iptables代理模式
    • 07-IPVS代理模式
    • 08-Ingress是什么?
    • 09-Ingress实战
    • 10-Ingress的注解
  • (K8s-06)持久化存储

    • 01-持久化存储概述
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