分析计算
大数据基础+项目实战课程视频
课程目录
- 大数据入门导学
- 前置章节-01-[必须]环境介绍
- 前置章节-02-[必须]VMware准备Linux虚拟机
- 前置章节-03-[必须]虚拟机设置步骤1
- 前置章节-04-[必须]虚拟机设置步骤2
- 前置章节-05-[必须]虚拟机设置步骤3
- 前置章节-06-[可选]云平台简介
- 前置章节-07-[可选]阿里云配置VPC和子网
- 前置章节-08-[可选]阿里云配置安全组
- 前置章节-09-[可选]阿里云创建云服务器ECS
- 前置章节-10-[可选]阿里云服务器基础设置
- 前置章节-11-[可选]UCloud创建云服务器
- 前置章节-12-[可选]UCloud云服务器系统设置
- 第一章-01-[了解]数据导论
- 第一章-02-[了解]大数据诞生
- 第一章-03-[了解]大数据概述
- 第一章-04-[了解]大数据软件生态
- 第一章-05-[了解]Hadoop概述
- 第二章-01-[理解]为什么需要分布式存储
- 第二章-02-[理解]分布式的基础架构分析
- 第二章-03-[理解]HDFS的基础架构
- 第二章-04-[实操]VMware虚拟机部署HDFS集群
- 第二章-05-[了解]集群部署常见问题-1
- 第二章-06-[了解]集群部署常见问题-2
- 第二章-07-[可选]云服务器上部署hdfs集群
- 第二章-08-[实操]HDFS集群启停命令
- 第二章-09-1-[实操]使用命令操作HDFS文件系统
- 第二章-09-2-[补充]HDFS权限
- 第二章-10-[实操]HDFS命令练习题讲解
- 第二章-11-[实操]HDFS客户端-Big Data Tools插件
- 第二章-12-[可选]HDFS客户端-NFS挂载到Windows本地
- 第二章-13-HDFS存储原理
- 第二章-14-修改副本数&fsck命令
- 第二章-15-NameNode元数据
- 第二章-16-HDFS数据的读写流程
- 第三章-01-[了解]分布式计算概述
- 第三章-02-[理解]MapReduce概述
- 第三章-03-[理解]YARN概述
- 第三章-04-[理解]YARN的核心架构
- 第三章-05-[理解]YARN的辅助架构角色
- 第三章-06-[实操]YARN集群部署
- 第三章-07-[实操]YARN集群的启停命令
- 第三章-08-[实操]提交MapReduce任务到YARN执行
- 第三章-09-[扩展]蒙特卡洛算法求圆周率
- 第四章-01-[理解]Apache Hive概述
- 第四章-02-[理解]讨论如何模拟实现Hive功能
- 第四章-03-[理解]Hive基础架构
- 第四章-04-[实操]Hive在VMware虚拟机中部署
- 第四章-05-[可选]在阿里云上部署Hive
- 第四章-06-[可选]在UCloud云上部署Hive.mp4
- 第四章-07-[实操]Hive初体验
- 第四章-08-[实操]HiveServer2 & Beeline
- 第四章-09-[实操]DataGrip&DBeaver连接HiveServer2使用
- 第五章-01-[实操]Hive数据库操作语法
- 第五章-02-[了解]笔记介绍
- 第五章-03-[实操]创建表的基础语法和数据类型
- 第五章-04-[实操]内部表
- 第五章-05-[实操]外部表基本操作
- 第五章-06-[实操]数据的导入和导出
- 第五章-07-[实操]分区表
- 第五章-08-[实操]分桶表
- 第五章-09-[实操]修改表操作
- 第五章-10-[实操]复杂类型array数组
- 第五章-11-[实操]复杂类型map映射
- 第五章-12-[实操]复杂类型struct结构
- 第五章-13-[实操]基本查询
- 第五章-14-[实操]RLIKE正则匹配
- 第五章-15-[实操]UNION联合查询
- 第五章-16-[实操]数据抽样
- 第五章-17-[实操]虚拟列
- 第五章-18-[实操]函数part1
- 第五章-19-[实操]函数part2
- 第五章-20-案例-需求分析&加载数据
- 第五章-21-案例-ETL数据清洗转换
- 第五章-22-案例-指标统计
- 第五章-23-案例-BI概述&安装
- 第五章-24-案例-可视化展现
- 补充知识点-Linux操作系统
- 补充SQL-01-数据库介绍
- 补充SQL-02-MySQL安装
- 补充SQL-03-MySQL的入门使用
- 补充SQL-04-SQL基础和DDL
- 补充SQL-05-DML
- 补充SQL-06-DQL-基础查询
- 补充SQL-07-DQL-分组聚合
- 补充SQL-08-DQL-排序分页
- 补充SQL-09-SQL-DQL-JOIN关联
- 补充SQL-10-后置说明
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- 01.复&&mapreduce的核心思想_
- 02.wordcount程序原理及代码实现_
- 03.wordcount程序运行流程分析_
- 04.客户端提交job流程之源码跟踪_
- 01.复&&流量汇总排序的mr实现_
- 02.MR内部的shuffle过程详解_
- 03.MR运行在yarn集群流程分析&&本地模式调试MR程序_
- 01.复&&解决数据倾斜的思路分析_
- 02.map端join实现&&倒排索引实现_
- 03.找出QQ共同好友的实现_
- 04.使用groupingcomparator求同一订单中最大金额的订单（待处理）_
- 01.HA机制以及设计思路的分析_
- 02.HA配置文件讲解_
- 03.HA集群搭建_
- 04.HA联邦机制&&hive的实现机制_
- 01.hive中的sql讲解，重点是join操作_
- 02.hive自定义函数&&transform的使用_
- 01.hive复&&flume使用_
- 02.flume多个agent连接&&azkaban介绍_
- 03.azkaban示例演示_
- 01.项目讲解1_
- 02.项目讲解2_ (2)
- 03.项目讲解3_ (2)
- 04.项目讲解4_ (2)
- 05.项目讲解5--瞎扯_
- 01.项目讲解1_ (2)
- 02.项目讲解2_
- 03.项目讲解3_
- 04.项目讲解4_
- 05.贝叶斯算法&&KNN算法思想讲解_
- 01.HBASE简介（待处理）_
- 02.HBASE安装以及常用shell命令_
- 03.JavaAPI操作HBASE_
- 04.JavaAPI操作HBASE2_
- 01.云笔记项目1_
- 02.云笔记项目2_
- 03.云笔记项目3_
- 04.云笔记项目4_
- 01.课程介绍&&实时计算的应用场景_
- 02.storm核心组件和架构_
- 03.storm集群部署&&任务提交部署讲解_
- 04.storm wordcount案例分析&&代码编写_
- 05.storm wordcount流程分析_
- 01.storm集群任务提交流程1_
- 02.storm集群任务提交流程2_
- 03.storm内部通信机制1_
- 04.storm内部通信机制2_
- 01.复&&自己实现storm流程分析_
- 02.ack机制补充&&代码跟踪_
- 03.kafka基础知识_
- 04.提问&&kafka中的几个概念讲解_
- 01.复&&kafka配置文件讲解_
- 02.flume+kafka整合_
- 03.代码编写_
- 04.kafka整合storm程序调试_
- 05.订单实时处理业务分析_
- 01.日志监控系统业务分析_
- 03.日志监控系统代码讲解1_
- 04.实时计算的一些常见问题总结_
- 01.点击流日志分析1_
- 02.点击流日志业务分析_
- 03.点击流日志业务分析2_
- 04.点击流日志数据模型分析_
- 05.点击流日志分析代码讲解_
- 01.推荐系统了解_
- 02.推荐系统的算法介绍_
- 03.推荐系统算法介绍2_
- 04.推荐系统中mahout介绍_
- 05.汽车之家用户画像_
- 01.scala介绍&&环境准备_
- 02.scala基础语法_
- 03.scala函数式编程_
- 04.scala数组_
- 01.复&&面向对象1_
- 02.面向对象2--object_
- 03.面向对象3--trait_
- 04.样本类&&模式匹配&&actor_
- 05.用actor实现单机版的wordcount_
- 01.复&&akka介绍_
- 02.使用akka实现一个简单的RPC框架_
- 03.自定义RPC框架1_
- 01.复&&隐式转换（待处理）_
- 02.隐式转换2_
- 03.spark集群安装介绍_
- 04.spark算子介绍_
- 01.复_
- 02.rdd高级算子讲解1_
- 03.rdd高级算子讲解2_
- 04.rdd高级算子讲解3_
- 05.计算用户在小区停留时间最长的两个小区_
- 01.复&&分区实现_
- 02.自定义排序&&IP查找_
- 03.IP归属地查找_
课程介绍
大数据常见热门技术，一课搞定： linux、Shell编程、虚拟机、Hadoop（HDFS、MapReduce、Yarn、分布式集群）、Zookeeper、CDH5、Eclipseg与MapReduce集成开发、Eclipse配置Maven办理多个MapReduce、HBase分布式实时数据库、Kafaka 消息集群、Flume日志采集、Flume与Kafaka集成、Flume与HBse集成、Flume HBaseSlink 二次开发源码安排。
这章课程可以帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，NOSQL，Oracle，MYSQL，Spark，Storm 等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或安排项目。用体系化的课程设置，帮手学员打造系统的知识体系。
我们实战化的课程体系，更是秉承实战化教学，把实战化深贯彻到每个环节。无论是从理念、内容、模式、手段均落地实战化，对项目、对老师，从难从严高要求，把实战化教学落到实处。
体系化-百战程序员大数据全套在线课660集，用体系化的课程设置，帮手学员打造系统的知识体系，和坚实的理论基础。
课程大纲：
1数据可视化技术Python基础、MVC架构、Django、HTML、echarts
2爬虫技术HTTP协议原理、正则表达式、爬虫工具、数据库交互
3Linux系统搭建虚拟机搭建、Linux装机、Linux必装组件、SSH、yum
4Linux系统的使用Linux目录结构、权限系统、常用命令、vi逻辑器
5 Java核心基础面向对象、数据结构、方法、语法结构
6Hadoop的安装与使用SSH免密、HDFS、MapReduce、YARN、JAVA-api、Sqoop
