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51CTO大数据开发工程师 大数据零基础入门教程
课程架构:
阶段学习+阶段实战+项目实战+两个选修方向+面试指导
课程内容:
30%原理精讲+60%项目实战+10%解决方案
课程目录:
01.微职位:Linux基础知识
-- 1-1.课程内容
-- 2-1.虚拟机安装(windows)
-- 2-2.虚拟机网络配置
-- 2-3.xshell连接虚拟机
-- 2-4.虚拟机安装(Mac)
-- 2-5.Linux文件系统简介
-- 3-1.文件目录操作命令
-- 3-2.文件目录管理命令
-- 3-3.文件内容修改命令
-- 3-4.文件内容查看命令
-- 3-5.文件大小查看命令
-- 3-6.文件压缩打包命令
-- 3-7.grep命令
-- 4-1.用户与用户组概念
-- 4-2.文件权限的讲解
-- 4-3.chgrp和chown讲解
-- 4-4.chmod讲解
-- 4-5.权限实战
-- 4-6.su和sudo讲解
-- 5-1.认识bash shell
-- 5-2.bash shell的变量
-- 5-3.bash shell操作环境
-- 5-4.alias history clear
-- 5-5.第一个bash脚本
-- 5-6.脚本参数
-- 5-7.test命令
-- 5-8.条件判断结构
-- 5-9.循环控制结构
-- 5-10.date命令
-- 5-11.往文件中追加内容
-- 5-12.crontab命令
-- 6-1.克隆3台虚拟机
-- 6-2.修改主机名
-- 6-3.配置无密钥登录
-- 6-4.使用filezilla上传文件
-- 6-5.java的JDK的安装
-- 6-6.java相关命令的讲解
-- 6-7.虚拟机关闭防火墙
-- 6-8.三台虚拟机通过ntp同步时间
02.微职位:大数据技术入门
-- 1-1.课程内容
-- 1-2.Java开发环境的安装(Windows)
-- 1-3.IDEA导入已经存在的maven项目(windows)
-- 1-4.jar包依赖管理说明
-- 1-5.使用java命令启动JVM
-- 1-6.RPC
-- 1-7.分布式存储的原理
-- 1-8.HDFS安装前的准备
-- 1-9.HDFS的安装(一)
-- 1-10.WebUI看不了怎么办
-- 1-11.HDFS的安装(二)
-- 1-12.HDFS安装后的额外强调
-- 1-13.HDFS Web UI讲解
-- 1-14.HDFS常用操作命令一
-- 1-15.HDFS常用操作命令二
-- 1-16.HDFS文件恢复机制
-- 1-17.Http方式访问HDFS
-- 1-18.HDFS各组件作用
-- 1-19.HDFS中的数据块
-- 1-20.写HDFS文件实战与原理讲解
-- 1-21.读HDFS文件实战与原理讲解
-- 1-22.Java基本操作HDFS API
-- 1-23.Java开发HDFS应用的时候需要注意的点
-- 1-24.DataNode心跳机制的作用
-- 1-25.NameNode中的EditsLog和FSimage机制
-- 1-26.SecondaryNameNode帮助NameNode减负
-- 1-27.Federation配置
-- 1-28.ViewFS的配置
-- 1-29.回退到一个NameNode的状态
-- 1-30.告诉你怎么使用Snapshots
-- 1-31.平衡数据
-- 1-32.SafeMode
-- 2-1.课程内容
-- 2-2.为什么需要Zookeeper
-- 2-3.单机安装zookeeper
-- 2-4.使用命令行操作zookeeper
-- 2-5.使用ZooInspector操作zk
-- 2-6.数据模型
-- 2-7.安装分布式zookeeper
-- 2-8.分布式zookeeper的特点
-- 2-9.Java创建zookeeper会话
-- 2-10.Java创建zk节点
-- 2-11.Java设置和删除zk节点
-- 2-12.ZNode的watcher机制
-- 2-13.ZNode的watcher机制二
-- 2-14.ZNode的ACL机制
-- 2-15.使用curator客户端操作zk
-- 2-16.zk使用之配置管理实战
-- 2-17.zk使用之分布式锁实战
-- 2-18.zk使用之Master选举实战
-- 2-19.HDFS HA集群规划
-- 2-20.使用zk来实现HDFS HA的实操
-- 2-21.NameNode恢复到非HA的状态
-- 2-22.NameNode恢复到非HA的状态_2
-- 3-1.课程内容
-- 3-2.Yarn是用来做什么的
-- 3-3.Yarn的安装
-- 3-4.分布式计算的特点
-- 3-5.MapReduce安装
-- 3-6.hadoop序列化机制
-- 3-7.实现并运行第一个MapReduce job
-- 3-8.block与map的input split的关系
-- 3-9.MapReduce在Yarn上运行的原理
-- 3-10.MR内存cpu资源配置
-- 3-11.MR中的Combiner
-- 3-12.实现并运行WordCount
-- 3-13.shuffle & sort
-- 3-14.自定义分区器
-- 3-15.MapReduce应用
-- 3-16.Hadoop压缩机制
-- 3-17.text文件格式的读写
-- 3-18.avro文件和parquet文件的讲解(很重要)
-- 3-19.avro文件的读写
-- 3-20.parquet文件的读写(必须掌握)
-- 3-21.sequenceFile文件的读写
-- 3-22.用sequenceFile合并小文件
-- 3-23.CombineTextInputFormat讲解
-- 3-24.Yarn的三种资源调度机制
-- 3-25.Yarn Capacity Scheduler配置
-- 3-26.Yarn Fair Scheduler配置
-- 3-27.ResourceManager的HA配置
-- 4-1.NCDC数据源的获取
-- 4-2.NCDC数据字段的详解
-- 4-3.NCDC数据的预处理
-- 4-4.数据处理逻辑以及实现方案讲解
-- 4-5.MapReduce代码实现讲解
-- 4-6.Hadoop的本地安装
-- 4-7.单元测试、集成测试以及验证
-- 4-8.求每一年最高的温度
03.微职位:NoSQL数据库之HBase
-- 1-1.核心原理课程内容
-- 1-2.引出主角HBase
-- 1-3H.Base安装
-- 1-4.HBase数据模型
-- 1-5.namespace
-- 1-6.Version和TTL
-- 1-7.HA配置
-- 1-8.Java客户端put数据到HBase表
-- 1-9.Table到Region到CF(非常重要)
-- 1-10.HFile文件格式详解(必须掌握)
-- 1-11.Block Encoder和Compressor
-- 1-12.Bloom Filter
-- 1-13.HBase技术架构
-- 2-1.客户端怎么找到对应的Region
-- 2-2.Memory Store写缓存机制
-- 2-3.WAL
-- 2-4.读缓存机制-BlockCache
-- 2-5.LruBlockCache
-- 2-6.BucketCache
-- 2-7.HBase内存规划案例
-- 3-1.compaction
-- 3-2.pre-split(设计HBase表时必须考虑的点)
-- 3-3.auto-split
-- 3-4.手工split
-- 3-5.auto-split的实现
-- 3-6.region太多的影响以及合并
-- 3-7.balancing
-- 3-8.snapshot
-- 4-1.Java客户端增删改Hbase表
-- 4-2.batch接口
-- 4-3.保证相同行操作的原子性
-- 4-4.异步接口BufferedMutator
-- 4-5.version相关
-- 4-6.Scan
-- 4-7.RowKey的过滤
-- 4-8.Column的过滤
-- 4-9.ColumnValue的过滤
-- 4-10.PageFilter
-- 4-11.FilterList
-- 5-1.实战应用课程内容
-- 5-2.几个column family比较合适呢
-- 5-3.RowKey设计一(重要)
-- 5-4.RowKey设计二(重要)
-- 5-5.RowKey设计三(重要)
-- 5-6.RowKey设计四(重要)
-- 6-1.Spark在driver端和executor端读写Hbase
-- 6-2.每一个Executor维护一个Connection
-- 6-3.HBaseContext封装Spark和HBase交互的代码
-- 6-4.Spark使用bulkput将数据写入到HBase中
-- 6-5.Spark使用bulkput将数据写入到HBase中优化
-- 6-6.RDD分区与Region的关系
-- 6-7.隐式转换的使用
-- 6-8.Spark Streaming读写Hbase
-- 7-1.需求说明
-- 7-2.Schema的设计
-- 7-3.csv格式的数据转换成HFile格式(重要)
-- 7-4.HFile导入到HBase并验证
-- 7-5.实验环境下的Solr的安装
-- 7-6.Solr中的schema
-- 7-7.简单使用Solr
-- 7-8.生产环境中的Solr
-- 7-9.利用Solr创建索引
-- 7-10.需求问题的解决
-- 7-11.OLAP架构图讲解
-- 7-12.设置solr开启不自动启动
-- 8-1.构建简单的Spring boot应用
-- 8-2.构建复杂的Spring boot应用
-- 8-3.将Spring boot应用打成jar包在服务器上运行
-- 8-4.将Spring boot应用打成war包在服务器上运行
-- 8-5.Java Web展现产品质量数据
04.微职位:Scala语言的学习
-- 1-1.怎样学习Scala
-- 1-2.章节内容
-- 1-3.Scala的诞生史
-- 1-4.学习scala需要的环境(windows)
-- 1-5.学习Scala需要的环境(Mac)
-- 1-6.简单例子对比面向对象和函数式编程
-- 1-7.Java中的函数式编程
-- 1-8.Scala面向对象和函数式编程的特点
-- 1-9.Scala为什么Scalable
-- 1-10.选择Scala的理由
-- 2-1.章节内容
-- 2-2.学习使用Scala解释器
-- 2-3.变量的定义
-- 2-4.函数的定义
-- 2-5.编写Scala脚本
-- 2-6.关键字while和if
-- 2-7.使用foreach和for进行迭代
-- 2-8.数组Arrays的使用
-- 2-9.列表Lists的使用
-- 2-10.元组Tuples的使用
-- 2-11.Sets和Maps的使用
-- 2-12.使得程序更加函数式
-- 2-13.Scala读取文件内容
-- 3-1.章节内容
-- 3-2.Scala脚本的运行-fsc命令
-- 3-3.Scala应用程序的入口
-- 3-4.分号推断规则
-- 3-5.Class的定义
-- 3-6.伴生对象
-- 3-7.基本类型及其操作
-- 3-8.抽象类的定义以及继承
-- 3-9.子类构造器调用父类构造器
-- 3-10.多态和绑定
-- 3-11.使用组合而不是继承
-- 3-12.给Element类增加方法
-- 3-13.使用工厂方法
-- 3-14.客户端使用Element类
-- 3-15.Scala的类型体系
-- 3-16.超类Any的讲解
-- 3-17.Bottom Type-Nothing和Null的讲解
-- 3-18.trait的定义
-- 3-19.trait使得瘦接口变成富接口
-- 3-20.trait叠加修饰的作用
-- 3-21.trait与多重继承的区别
-- 3-22.什么时候使用trait
-- 3-23.package的讲解
-- 3-24.import的讲解
-- 3-25.访问修饰符的讲解
-- 4-1.章节内容
-- 4-2.if表达式和while循环
-- 4-3.for表达式
-- 4-4.Scala中的break和continue
-- 4-5.异常处理和模式匹配
-- 4-6.重构命令式程序为函数式程序的例子
-- 4-7.本地(Local)函数
-- 4-8.first class function
-- 4-9.Closures(闭包)
-- 4-10.函数参数的规则
-- 4-11.尾递归
-- 4-12.高阶(high-order)函数
-- 4-13.函数柯里化(currying)
-- 4-14.自定义控制结构
-- 4-15.by-name和by-value参数的区别
-- 5-1.章节内容
-- 5-2.case class
-- 5-3.浅尝模式匹配
-- 5-4.sealed case class
-- 5-5.模式的种类-通配符模式
-- 5-6.模式的种类-常量模式
-- 5-7.模式的种类-变量模式
-- 5-8.模式的种类-构造器模式
-- 5-9.模式的种类-序列模式
-- 5-10.模式的种类-元组模式
-- 5-11.模式的种类-类型模式
-- 5-12.模式的种类-变量绑定
-- 5-13.模式的守卫
-- 5-14.模式的重叠
-- 5-15.数据结构Option
-- 5-16.Option与模式匹配
-- 5-17.模式在变量定义中的使用
-- 5-18.模式在偏函数中的使用
-- 5-19.在for表达式中的使用
-- 5-20.unapply方法的作用
-- 5-21.unapply方法返回单个参数值
-- 5-22.unapplySeq方法的作用以及特点
-- 6-1.章节内容
-- 6-2.隐式系统使用场景
-- 6-3.关键字implicit
-- 6-4.隐式转换
-- 6-5.隐式类
-- 6-6.隐式参数
-- 6-7.隐式参数结合默认参数
-- 6-8.标志符与作用域
-- 6-9.隐式解析机制
-- 6-10.隐式作用域
-- 6-11.慎用隐式转换
-- 6-12.scala.Predef中使用隐式转换详解
-- 6-13.JavaConversions中使用隐式转换
-- 6-14.集合排序中使用隐式参数
-- 6-15.Spark RDD中使用隐式转换
-- 7-1.章节内容
-- 7-2.类型参数的含义
-- 7-3.型变的基本概念
-- 7-4.协变(co-variant)及其问题
-- 7-5.下界(Lower Bound)
-- 7-6.逆变(contra-variant)
-- 7-7.上界(Upper Bound)
-- 7-8.type关键字
-- 7-9.抽象类型
-- 7-10.结构化类型
-- 7-11.scala.PreDef使用type关键字
-- 7-12.路径依赖类型
-- 7-13.枚举类型
-- 7-14.存在类型
-- 7-15.自身类型
-- 7-16.Context and View Bounds
-- 7-17.TypeTag and ClassTag
-- 7-18.具体化类型约束
-- 7-19.特殊的方法
-- 8-1.章节内容
-- 8-2.List的构建方式
-- 8-3.List的结构及其基本操作
-- 8-4.List和模式匹配
-- 8-5.first order function第一部分
-- 8-6.first order function第二部分
-- 8-7.first order function第三部分
-- 8-8.high order function第一部分
-- 8-9.high order function第二部分
-- 8-10.high order function第三部分
-- 8-11.high order function第四部分
-- 8-12.List伴生对象中的方法
-- 8-13.Multiple Lists操作
-- 8-14.可变集合ListBuffer
-- 8-15.可变集合与不变集合
-- 8-16.集合框架继承关系图以及统一性
-- 8-17.trait Traversable
-- 8-18.trait Iterable
-- 8-19.为什么需要Traversable
-- 8-20.Seq特性及其方法讲解
-- 8-21.Seq的子类LinearSeq和IndexedSeq
-- 8-22.IndexedSeq的子类Vector
-- 8-23.LinearSeq的子类Stream
-- 8-24.数组Array
-- 8-25.特殊集合String
-- 8-26.Set
-- 8-27.Map
-- 8-28.集合视图Views
-- 8-29.集合迭代器Iterator
-- 8-30.Scala集合和Java集合相互转换
05.微职位:Spark核心技术
-- 1-1.IntelliJ IDEA开发spark应用
-- 1-2.spark源代码环境的搭建
-- 1-3.Spark集群安装-虚拟机上Scala的安装
-- 1-4.Spark集群环境的搭建
-- 1-5.集群spark-submit提交应用
-- 1-6.mysql的安装(后面会用到)
-- 1-7.Spark模块学习说明
-- 2-1.Spark是怎么进行分布式计算的?
-- 2-2.数据重新分区概述
-- 2-3.Spark分布式计算流程中的几个疑问点
-- 2-4.从上面的疑问中导出RDD的概念
-- 2-5.实践:RDD API简单使用一
-- 2-6.实践:RDD API简单使用二
-- 2-7.理解Spark分布式内存计算的含义
-- 2-8.Spark Core组件解决的问题及其特点
-- 2-9.Spark SQL组件解决的问题及其特点一
-- 2-10.Spark SQL组件解决的问题及其特点二
-- 2-11.Spark Streaming组件解决的问题及其特点
-- 2-12.Spark Graphx组件解决的问题及其特点
-- 2-13.Spark ml组件解决的问题及其特点
-- 3-1.再次理解RDD概念
-- 3-2.实践:怎么样创建RDD
-- 3-3.parallelize和makeRDD的实现原理
-- 3-4.RDD的依赖设计及其特点(必须掌握的知识)
-- 3-5.0项目实战:代码实现讲解二
-- 3-5.1项目实战:结果验证
-- 3-5.HashPartitioner原理
-- 3-6.实战:对RDD合理分区能提高性能
-- 3-7.RangePartitioner的原理
-- 3-8.Partitioner源码解析
-- 3-9.Hash对比Range Partitioner
-- 3-10.实战:自定义Partitioner
-- 3-11.实战:coalesce使用场景(非常的重要)
-- 3-12.coalesce原理讲解
-- 3-13.coalesce源码解析
-- 3-14.单类型RDD的transformation api的使用
-- 3-15.MapPartitionsRDD的原理代码详解
-- 3-16.RDD的采样api(sample等)
-- 3-17.RDD分层采样api(sampleByKey等)
-- 3-18.实践:RDD的pipe api的使用
-- 3-19.RDD的pipe的原理深入讲解
-- 3-20.单类型RDD的基本action api的讲解
-- 3-21.combineBykey的七大参数的详解一
-- 3-22.combineBykey的七大参数的详解二
-- 3-23.ShuffleRDD的原理详解
-- 3-24.基于combineByKey的api详解
-- 3-25.实践:combineBykey实战以及使用过程中需要注意的点
-- 3-26.reduceByKey和groupByKey的对比
-- 3-27.cogroup api的感官认识
-- 3-28.通过原理图和源代码详解cogroup原理
-- 3-29.join等api的原理实现
-- 3-30.subtractByKey的原理
-- 3-31.sortedByKey原理
-- 3-32.count、countByKey等计数api
-- 3-33.union的使用及其原理
-- 3-34.intersection的使用及其原理
-- 3-35.cartesian笛卡尔积的使用及其原理
-- 3-36.zip的使用及其原理
-- 3-37.RDD的缓存机制,即persist
-- 3-38.checkpoint的作用和实现流程
-- 3-39.checkpoint实现原理一
-- 3-40.checkpoint实现原理二
-- 3-41.broadcast的机制及其用法
-- 3-42.accumulator的使用及其自定义accumulator
-- 3-43.spark支持的读写存储系统
-- 3-44.HadoopRDD的原理和实现
-- 3-45.spark支持的通用的文件格式
-- 3-46.二进制文件的读写
-- 3-47.spark sql读写parquet and avro文件
-- 3-48.项目实战:业务讲解
-- 3-49.项目实战:代码实现讲解一
-- 4-1.课程内容
-- 4-2.java命令启动JVM
-- 4-3.java ProcessBuilder启动JVM
-- 4-4.spark-submit感官认识
-- 4-5.master和deploy-mode参数详解
-- 4-6.--conf参数详解
-- 4-7.driver相关参数的详解
-- 4-8.executor相关参数的详解
-- 4-9.--jars参数详解
-- 4-10.--package相关参数详解
-- 4-11.--files与--properties-file参数详解
-- 4-12.--queue相关参数的详解
-- 4-13.python spark应用的正确提交
-- 4-14.利用SparkLauncher在代码中提交spark应用
-- 4-15.spark脚本系统
-- 4-16.spark-class脚本原理以及实现
-- 4-17.spark-daemon脚本原理以及实现
-- 4-18.SparkSubmit原理以及源码分析
-- 5-1.课程内容
-- 5-2.stage的划分
-- 5-3.stage的调度
-- 5-4.taskset调度的先进先出(FIFO)机制
-- 5-5.实战:实现taskset调度的公平调度(FAIR)
-- 5-6.taskset调度的公平调度(FAIR)机制需要注意的点
-- 5-7.task调度的本地性级别定义
-- 5-8.task调度的延迟调度讲解一
-- 5-9.task调度的延迟调度讲解二
-- 5-10.task调度的推测机制
-- 5-11.task调度的黑名单机制
-- 5-12.task调度的黑名单机制使用场景
-- 5-13.executor资源的管理
-- 5-14.task的launch流程及其需要注意的点
-- 5-15.task的statusUpdate流程
-- 5-16.schedulers on driver的总体流程
-- 5-17.源码讲解之schedulers的初始化
-- 5-18.源码讲解之job提交流程
-- 5-19.源码讲解之task结果处理
-- 5-20.动态资源分配机制
-- 5-21.External shuffle service机制
-- 5-22.开启External shuffle service机制
-- 6-1.课程内容
-- 6-2.DSL
-- 6-3.SQL
-- 6-4.数据格式的种类及其特点
-- 6-5.Spark SQL的初衷
-- 6-6.SQL On Hadoop - Hive
-- 6-7.SQL On Hadoop - Imapla
-- 6-8.Shark
-- 6-9.大事记
-- 6-10.Spark SQL四大目标
-- 6-11.Spark SQL架构及其处理流
-- 6-12.API实现的发展
-- 6-13.DataFrame
-- 6-14.Dataset
-- 6-15.API演化的合理性
-- 6-16.Dataset API分类
-- 6-17.Spark SQL未来会成为Spark的新核心
-- 7-1.spark SQL基本概念
-- 7-2.浅尝spark SQL的API
-- 7-3.SparkSession的讲解
-- 7-4.DataFrame的创建
-- 7-5.Dataset的创建
-- 7-6.RDDDatasetDataFrame的转换
-- 7-7.schema的定义以及复杂数据类型的用法
-- 7-8.实战:schema api的用处
-- 7-9.数据源-基本操作load和save
-- 7-10.数据源-parquet和orc文件的读写
-- 7-11.数据源-json文件的读写一
-- 7-12.数据源-json文件的读写二
-- 7-13.数据源-csv文件的读写一
-- 7-14.数据源-通过jdbc读写mysql数据库
-- 7-15.通过jdbc写mysql数据库需要注意的点
-- 7-16.通过jdbc读mysql数据库需要注意的点
-- 7-17.数据源-text文件和table数据源的读写
-- 7-18.数据源实战之数据分区
-- 7-19.catalog元数据管理讲解
-- 7-20.DDL-表的类型种类及其创建方式
-- 7-21.DQL-sql查询及其sql函数讲解
-- 7-22.SQL内置函数(绝对全)
-- 7-23.Column的表达
-- 7-24.DataFrame中Untyped API讲解
-- 7-25.DataFrame Untyped API与SQL对比
-- 7-26.Dataset typed API
-- 7-27.group分组聚合相关API
-- 7-28.join关联相关API
-- 7-29.sort排序相关API
-- 7-30.实战:自定义UDAF
-- 7-31.Action API和其他API
-- 7-32.RDDsDataFramesDatasets各自使用场景
-- 7-33.实战一:json格式数据处理
-- 7-34.实战二:物联网设备信息的ETL
06.微职位:大数据实时流处理技术
-- 1-1.课程内容
-- 1-2.实战:本地运行Spark Streaming程序
-- 1-3.细讲word count程序
-- 1-4.监控Spark Streaming程序
-- 1-5.讲解StreamingContext
-- 1-6.讲解DStream
-- 1-7.Queue Streams Source
-- 1-8.实战:使用HDFS File作为Streaming的输入数据
-- 1-9.实战:自定义数据接受者
-- 1-10.Basic API
-- 1-11.Join相关API
-- 1-12.transform API
-- 1-13.window(窗口) API
-- 1-14.reduceByKeyAndWindow API
-- 1-15.为什么需要checkpoint
-- 1-16.其他window相关API
-- 1-17.updateStateByKey API
-- 1-18.mapWithState API
-- 1-19.Java版本的DStream的API
-- 1-20.实战一:结果保存到HDFS
-- 1-21.结果保存到Mysql讲解
-- 1-22.实战二:结果保存到Mysql演示
-- 1-23.Spark Streaming结合Spark Sql
-- 1-24.Spark Streaming进行网站流量实时监控
-- 2-1.课程内容
-- 2-2.Spark应用对比Spark Streaming应用
-- 2-3.Spark Streaming Application原理
-- 2-4.性能之创建多个接收器
-- 2-5.性能之接收到的数据块的数量
-- 2-6.性能之接收器接收数据的速率
-- 2-7.性能之数据处理的并行度
-- 2-8.性能之数据处理的数据序列化
-- 2-9.性能之数据处理的内存调优
-- 2-10.性能之结果输出的性能调优
-- 2-11.Backpressure(压力反馈)
-- 2-12.Elastic Scaling(资源动态分配)
-- 3-1.课程内容
-- 3-2.Executor失败容错
-- 3-3.Driver失败容错
-- 3-4.利用WAL恢复接收到的数据
-- 3-5.可靠和不可靠的Receiver
-- 3-6.当一个task很慢的时候的容错
-- 3-7.流计算语义(Semantics)的定义
-- 3-8.Spark Streaming容错语义
-- 3-9.Output怎样达到Exactly once
-- 4-1.课程内容
-- 4-2.Flume实践一
-- 4-3.Flume实践二
-- 4-4.Flume实践三
-- 4-5.Flume的基本架构和基本术语
-- 4-6.Spark Streaming集成Flume(push模式)
-- 4-7.Spark Streaming集成Flume(pull模式)
-- 4-8.Java版本的Spark streaming集成Flume
-- 4-9.Kafka总结介绍和安装
-- 4-10.Kafka基本术语 - topic
-- 4-11.Producer原理
-- 4-12.Kafka基本术语–Consumer Group(必须搞懂)
-- 4-13.Java 开发Produce 和Consumer(必须搞懂)
-- 4-14.Spark Streaming 集成 Kafka一
-- 4-15.Spark Streaming 集成 Kafka二
-- 4-16.Receiver模式对比Direct模式
-- 4-17.Java版本的Spark streaming集成Kafka
-- 4-18.Kafka作为Flume的Source
-- 4-19.Kafka作为Flume的Sink
-- 4-20.Kafka作为Flume的Channel
-- 4-21.Redis的安装
-- 4-22.实际案例业务、架构以及代码讲解
-- 4-23.实际案例实战演示
-- 4-24.解决上节课的Bug
-- 5-1.课程内容
-- 5-2.Spark Streaming的优点和痛点
-- 5-3.Continuous Applications
-- 5-4.Streaming in Spark的未来
07.微职位:SQLOnHadoop
-- 1.课程内容
-- 2.通过和socket编程模型进行对比来引出Thrift的作用
-- 3.Thrift的使用方法
-- 4.课程数据准备
-- 5.Hive CLI的用法
-- 6.Hive beeline的用法
-- 7.代码里JDBC的方式访问Hive
-- 8.Spark SQL兼容Hive配置
-- 9.通过beeline访问Spark SQL
-- 10.通过JDBC访问Spark SQL
-- 11.Spark SQL代码中写SQL读写Hive
-- 12.通过table和saveAsTable两个接口读写Hive
-- 13.Spark SQL本地调试读写Hive
-- 14.案例业务讲解
-- 15.ETL job详细讲解
-- 16.机器学习推荐功能job详细讲解
-- 17.Spark SQL和Hive的各自职责
课程截图: