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****-Hadoop从入门到精通-Hadoop
学习有效期：永久观看
学习时长：1004分钟
学习计划：17天
难度：低
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：王建立
架构师
讲师介绍：10多年互联网一线实战经验，先后任开发工程师、架构师等职位。 精通Java、Python、Shell多种编程语言，对大数据和机器学习都有深入研究。
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课程简介：
本门课程总体分为初始Hadoop、Hadoop深入及Hadoop高级三大阶段。由浅入深地讲解了Hadoop三大模块：HDFS、YARN及 MapReduce。
课程内容：
「课程学习目录」
| 第1章：初识Hadoop |
| 1.课程简介 |
| 2.Hadoop前世今生 |
| 3.Hadoop四大模块 |
| 4.HDFS引入 |
| 5.HDFS系统架构与组件功能 |
| 6.YARN四大组件 |
| 7.YARN引入案例 |
| 8.YARN执行流程 |
| 9.YARN组件作用 |
| 10.MapReduce执行流程 |
| 11.Hadoop生态圈 |
| 12.环境准备 |
| 13.Hadoop单机环境搭建 |
| 14.Hadoop伪分布式环境搭建(一) |
| 15.Hadoop伪分布式环境搭建(二) |
| 16.Hadoop分布式环境准备 |
| 17.ntp服务器同步时间 |
| 18.Hadoop分布式环境搭建 |
| 19.SSH免密码登录及启动Hadoop |
| 20.MapReduce案例运行及指标说明 |
| 21.聚合日志 |
| 22.历史服务器 |
| 第2章：Hadoop深入 |
| 1.课程简介 |
| 2.NameNode数据存储 |
| 3.DataNode数据存储及副本策略 |
| 4.DataNode与NameNode通信 |
| 5.SecondaryNameNode执行流程 |
| 6.HDFS写入流程 |
| 7.HDFS读取流程 |
| 8.安全模式 |
| 9.HDFS命令行操作(一) |
| 10.HDFS命令行操作(二) |
| 11.HDFS管理命令 |
| 12.HDFS Java API |
| 13.获取FileSystem |
| 14.创建目录 |
| 15.创建文件 |
| 16.上传文件 |
| 17.获取文件或目录的元数据信息 |
| 18.下载文件 |
| 19.删除文件 |
| 20.YARN三种调度器 |
| 21.Capacity Scheduler配置 |
| 22.Capacity Scheduler运行 |
| 23.Fair Scheduler配置 |
| 24.Fair Scheduler运行 |
| 25.YARN资源隔离 |
| 26.MapReduce执行流程 |
| 27.WordCount案例(一) |
| 28.WordCount案例(二) |
| 29.windows单机环境运行案例 |
| 30.windows远程调用运行 |
| 31.打jar包放到hadoop集群运行 |
| 32.InputFormat功能及子类 |
| 33.生成sequenceFile文件 |
| 34.sequenceFileInputFormat使用 |
| 35.sequcenFileInputFormat运行 |
| 36.InputSplit原理 |
| 37.InputFormat功能分析 |
| 38.reduce个数 |
| 39.OutputFormat功能及子类 |
| 40.Partitioner分区器 |
| 41.Shuffle整体流程 |
| 42.Shuffle写入流程 |
| 43.Shuffle读取流程 |
| 第3章：Hadoop高级 |
| 1.课程简介 |
| 2.去重排序 |
| 3.每年最高气温 |
| 4.每年最高气温(二) |
| 5.单表关联(分析) |
| 6.单表关联(Map) |
| 7.单表关联(Reduce) |
| 8.单表关系(运行) |
| 9.reduceJoin多表关联(分析) |
| 10.reduceJoin多表关联(map) |
| 11.reduceJoin多表关联(reduce) |
| 12.reduceJoin多表关联(运行) |
| 13.join数据倾斜处理方案 |
| 14.mapJoin原理 |
| 15.mapJoin实现(一) |
| 16.mapJoin实现(二) |
| 17.mapJoin实现(三) |
| 18.TopN分析 |
| 19.TopN实现(一) |
| 20.TopN实现(二) |
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