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大数据架构师教程（适合有基础的学员学习）
￥998.00 试听
课程介绍
本课程为IT十八掌周末面授班教程，内容充实，包含多线程死锁部分、JVM原理部分等Java难点，Hadoop生态圈和Spark生态圈。
课程评价
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- 第1章： 第01周
- 第1节： 周末班-day01-01.java基础
- 第2节： 周末班-day01-02.java引入ide-eclipse
- 第3节： 周末班-day01-03.java基础知识-循环-类型转换
- 第4节： 周末班-day01-04.循环-函数-数组-重载
- 第5节： 周末班-day01-05.多为数组-冒泡-折半-选择排序
- 第6节： 周末班-day01-06.oop-封装-继承-static-final-private
- 第2章： 第02周
- 第1节： 周末班-day02-01.多态-接口-异常体系
- 第2节： 周末班-day02-02.适配器
- 第3节： 周末班-day02-03.多线程-yield-join-daemon-synchronized
- 第4节： 周末班-day02-04.多线程-同步代码块-同步方法
- 第5节： 周末班-day02-05.多线程-生产消费问题
- 第6节： 周末班-day02-06.多线程-死锁问题
- 第7节： 周末班-day02-07.字符集问题
- 第8节： 周末班-day02-08.String-StringBuffer-StringBuilder
- 第9节： 周末班-day02-09.集合-list-arrayList-linkedlist
- 第10节： 周末班-day02-10.集合-hashset-hashmap-迭代器-entryset
- 第11节： 周末班-day02-11.快捷键设置
- 第3章： 第03周
- 第1节： 周末班-day03-01.IO
- 第2节： 周末班-day03-02.IO2
- 第3节： 周末班-day03-03.文件归档和解档
- 第4节： 周末班-day03-04.TCP-udp协议-广播
- 第5节： 周末班-day03-05.UDP实现屏广程序-教师端
- 第6节： 周末班-day03-06.UDP实现屏广程序-教师端2
- 第7节： 周末班-day03-07.GOF-设计模式
- 第4章： 第04周
- 第1节： 周末班-day04-01.qq消息通信
- 第2节： 周末班-day04-02.qq消息通信2
- 第3节： 周末班-day04-03.qq消息通信-群聊
- 第4节： 周末班-day04-04.qq消息通信-群聊-手动刷新好友列表-下线通知
- 第5节： 周末班-day04-05.qq消息通信-群聊-私聊消息
- 第6节： 周末班-day04-06.qq消息通信-群聊-私聊消息2
- 第7节： 周末班-day04-07.虚拟机内存结构-反射
- 第8节： 周末班-day04-08.虚拟机内存结构-JVM-
- 第5章： 第05周
- 第1节： 周末班-day05-01.代理模式
- 第2节： 周末班-day05-02.RDBMS
- 第3节： 周末班-day05-03.MySQL安装
- 第4节： 周末班-day05-04.MySQL常用命令-CRUD
- 第5节： 周末班-day05-05.java JDBC-insert
- 第6节： 周末班-day05-06.java JDBC-sql注入问题-preparedstatemnt
- 第7节： 周末班-day05-07.java 事务管理-批量插入
- 第8节： 周末班-day05-08.java事务管理-批量插入-存储过程
- 第9节： 周末班-day05-09.java mysql 函数
- 第10节： 周末班-day05-10.java mysql LongBlob-Text类型
- 第11节： 周末班-day05-11.连接查询
- 第12节： 周末班-day05-12.事务并发现象-脏读-幻读-不可重复读-隔离级别
- 第13节： 周末班-day05-13.隔离级别-并发现象展示-避免
- 第14节： 周末班-day05-14.表级锁-行级锁-forupdate
- 第15节： 周末班-day05-15.mysql数据源连接池
- 第16节： 周末班-day05-16.NIO
- 第6章： 第06周
- 第1节： 周末班-day06-01.NIO程序
- 第2节： 周末班-day06-02.Vmware安装-client centos7机安装
- 第3节： 周末班-day06-03.centos文件权限-常用命令
- 第4节： 周末班-day06-04.网络静态ip-NAT连接方式-YUM安装
- 第5节： 周末班-day06-05.常用命令
- 第6节： 周末班-day06-06.for-while-if-nc
- 第7节： 周末班-day06-07.jdk安装-环境变量配置
- 第8节： 周末班-day06-08.hadoop安装-配置
- 第9节： 周末班-day06-09.hadoop伪分布模式
- 第10节： 周末班-day06-10.编写分发脚本-xcall-rsync
- 第11节： 周末班-day06-11.hadoop完全分布式-hdfs体验
- 第7章： 第07周
- 第1节： 周末班-day07-01hadoop的架构原理图
- 第2节： 周末班-day07-02hadoop的简单介绍
- 第3节： 周末班-day07-03通过京东的流程讲解hadoop的处理过程
- 第4节： 周末班-day07-04项目流程图
- 第5节： 周末班-day07-05架构2
- 第6节： 周末班-day07-06跑一个应用程序
- 第7节： 周末班-day07-07hadoop的搭建的复习
- 第8节： 周末班-day07-08脚本分析的过程
- 第9节： 周末班-day07-09开启和关闭一个进程
- 第10节： 周末班-day07-10hadoop常用的命令和关闭防火墙
- 第11节： 周末班-day07-11hadoop存储为何是128M
- 第12节： 周末班-day07-11hadoop的存储问题
- 第13节： 周末班-day07-12hadoop的高可用
- 第14节： 周末班-day07-13配置hadoop临时目录
- 第15节： 周末班-day07-14临时文件
- 第16节： 周末班-day07-15hadoop的hdfs的jar包
- 第17节： 周末班-day07-16hadoop的存储问题
- 第18节： 周末班-day07-17hadoop的hdfs常用的命令
- 第19节： 周末班-day07-18hadoop的存储过程
- 第20节： 周末班-day07-19hadoop的大数据节点
- 第8章： 第08周
- 第1节： 周末班-day08-01.hdfs-maven-hdfs API访问
- 第2节： 周末班-day08-02.hdfs-maven-idea的集成处理
- 第3节： 周末班-day08-03.hdfs-block大小-副本数设定
- 第4节： 周末班-day08-04.hdfs-网络拓扑-写入剖析
- 第5节： 周末班-day08-05.hdfs-写入剖析2-packet-chunk
- 第6节： 周末班-day08-06.hdfs-压缩编解码器
- 第7节： 周末班-day08-07.hdfs-MR原理
- 第8节： 周末班-day08-08.hdfs-wordcount
- 第9节： 周末班-day08-09.hadoop-mapreduce-切片演示-mapper
- 第10节： 周末班-day08-10.hadoop-mapreduce-url演示
- 第9章： 第09周
- 第1节： 周末班-day09-01.job提交流程剖析
- 第2节： 周末班-day09-02.job split计算法则-读取切片的法则
- 第3节： 周末班-day09-03.job seqfile
- 第4节： 周末班-day09-04.job 全排序-自定义分区类
- 第5节： 周末班-day09-05.job二次排序
- 第6节： 周末班-day09-06.从db输入数据进行mr计算
- 第7节： 周末班-day09-07.输出数据到db中
- 第8节： 周末班-day09-08.NLineInputFormat
- 第9节： 周末班-day09-09.KeyValueTextInputFormat
- 第10节： 周末班-day09-10.join mapper端连接
- 第11节： 周末班-day09-11.join reduce端连接
- 第10章： 第10周
- 第1节： 周末班-day10-01.hadoop Namenode HA配置
- 第2节： 周末班-day10-02.avro串行化
- 第3节： 周末班-day10-03.google pb串行化
- 第4节： 周末班-day10-04.hive安装-使用
- 第5节： 周末班-day10-05.hive beeline-hiveserver2
- 第6节： 周末班-day10-06.hive beeline-外部表-内部标
- 第7节： 周末班-day10-07.hive 分区表-桶表
- 第8节： 周末班-day10-08.hive word count
- 第9节： 周末班-day10-09.hive连接查询-union查询-load数据
- 第11章： 第11周
- 第1节： 周末班-day11-01.hbase概述
- 第2节： 周末班-day11-02.zk架构-集群搭建-容灾演练avi
- 第3节： 周末班-day11-03.zk API-观察者-临时节点-序列节点-leader选举
- 第4节： 周末班-day11-04.hadoop namenode HA自动容灾
- 第5节： 周末班-day11-05.hadoop RM HA自动容灾
- 第6节： 周末班-day11-06.hbase集群搭建
- 第7节： 周末班-day11-07.hbase名字空间-表
- 第8节： 周末班-day11-08.hbase大批量操作
- 第9节： 周末班-day11-09.hbase架构-表和区域切割
- 第10节： 周末班-day11-10.hbase架构-区域的合并
- 第11节： 周末班-day11-11.hbase get-scan-范围指定
- 第12节： 周末班-day11-12.扫描缓存-超时-切片
- 第12章： 第12周
- 第1节： 01.hbase的HA配置演示-和Hadoop的HA集成
- 第2节： 02.hbase版本机制
- 第3节： 03.hbase-ttl-min-versions-keep-deleted-cells
- 第4节： 04.keep-deleted-cells控制是否保留删除的shell
- 第5节： 05.过滤器rowkey-family
- 第6节： 06.过滤器-分页-row-col
- 第7节： 07.filterList
- 第8节： 08.rowkey
- 第9节： 09.区域观察者
- 第10节： 10.区域观察者实现和部署
- 第11节： 11.重写区域观察者的postPut和postScannext方法实现数据统一处理
- 第12节： 12.hbase的bulkload命令实现hbase集群之间数据的传输
- 第13节： 13.hive同hbase集成，统计hbase数据表信息
- 第14节： 14.使用TableInputFormat进行MR编程
- 第15节： 15.使用phoenix交互hbase
- 第16节： 16.squirrel工具
- 第13章： 第13周
- 第1节： 01.flume简介
- 第2节： 02.nc收集日志
- 第3节： 03.hdfs sink收集日志到hdfs
- 第4节： 04.使用spooldir实现批量收集
- 第5节： 05.使用exec结合tail命令实现实时收集
- 第6节： 06.使用seq源和压力源实现测试
- 第7节： 07.使用avro源
- 第8节： 08.导入avro maven-avro-client
- 第9节： 09.avro source与avro sink实现hop跃点收集数据
- 第10节： 10.使用hbasesink收集日志到hbase数据库
- 第11节： 11.内存通道配置
- 第12节： 12.source的通道选择器-复制策略-multiplexing
- 第13节： 13.source的数据流程
- 第14节： 14.sinkgroup的处理器-loadbalance
- 第15节： 15.sinkgroup的处理器-failover
- 第16节： 16.kafka简介
- 第17节： 17.kafka集群安装与启动
- 第18节： 18.kafka创建主题以及查看主题结构
- 第19节： 19.考察zk中kafka结构
- 第20节： 20.kafka分区服务器服务方式
- 第21节： 21.kafka编程API实现生产者和消费者
- 第22节： 22.kafka手动修改zk的偏移量实现消费处理
- 第23节： 23.kafka与flume集成-source集成
- 第24节： 24.kafka与flume集成-sink集成
- 第25节： 25.kafka与flume集成-channel集成
- 第14章： 第14周
- 第1节： 01.SSM-mybatis
- 第2节： 02.SSM-使用生成key自动回传数据库id值
- 第3节： 03.SSM-crud操作
- 第4节： 04.SSM-多对一关联映射操作
- 第5节： 05.SSM-一对多关联映射操作
- 第6节： 06.spring-01体验
- 第7节： 07.spring-02.IOC控制反转思想
- 第8节： 08.spring-03.aop面向切面编程思想
- 第9节： 09.体验springmvc
- 第10节： 10.springmvc参数传递-数据回传
- 第11节： 11.数据服务平台业务模型介绍
- 第12节： 12.数据平台架构分析
- 第13节： 13.手机端程序-模拟数据生成-上传日志
- 第14节： 14.收集日志web程序
- 第15节： 15.通过firefox测试数据发送和服务器接受程序
- 第16节： 16.启动kafka集群测试日志收集情况
- 第17节： 17.自定义flume拦截器收集kafka上报的消息-写入到hdfs分区目录上
- 第18节： 18.使用linux调度cron实现hive数据从hdfs上的批量周期加载
- 第19节： 19.启动hive使用shell命令行查询hive的分区表数据
- 第20节： 20.自定义udf函数-注册注意事项
- 第15章： 第15周
- 第1节： 01.Storm介绍-术语说明
- 第2节： 02.Storm架构
- 第3节： 03.安装Storm集群
- 第4节： 04.配置Storm
- 第5节： 05.启动storm集群和webui查看
- 第6节： 06.storm编程-创建Spout
- 第7节： 07.storm编程-bolt
- 第8节： 08.提交storm集群上运行
- 第9节： 09.storm topology在集群上运行的组件分组状况考察
- 第10节： 10.storm topology实操再平衡
- 第11节： 11.storm实现wordcount与分组策略准备
- 第12节： 12.storm shuffle分组
- 第13节： 13.storm分组-all-global-field
- 第14节： 14.storm分组-direct定向分组
- 第15节： 15.storm确保消息被处理
- 第16节： 16.storm和kafka集成
- 第17节： 17.storm中的drpc服务器工作原理
- 第18节： 18.storm中本地DRPC程序
- 第19节： 19.storm中远程DRPC的访问
- 第20节： 20.storm中远程DRPC的访问
- 第16章： 第16周
- 第1节： 01.scala-val-var-if-break-for-while
- 第2节： 02.scala-变长参数-过程-lazy
- 第3节： 03.scala-数组-ArrayBufferavi
- 第4节： 04.scala-对偶-元组-map-java集合互转
- 第5节： 05.scala-oop-class-object-scala插件
- 第6节： 06.scala-类继承-主构造-辅助构造-override
- 第7节： 07.scala-oop-trait-继承-重载
- 第8节： 08.scala-apply-unapply
- 第9节： 09.scala-高级函数-line
- 第10节： 10.scala-高级函数-线性方程函数-柯里化函数
- 第11节： 11.scala-集合操作-zip-zipAll-reduceLeft-reduceRight
- 第12节： 12.scala-匹配模式-赋值模式
- 第13节： 13.scala-样例类-密封类-Option-Some-None
- 第14节： 14.scala-偏函数-PartialFunction
- 第15节： 15.scala-尾递归
- 第16节： 16.scala-隐式转换函数-隐式值
- 第17节： 17.spark-集群-wordcount体验
- 第17章： 第17周
- 第1节： 01.spark独立模式集群-结合hdfs实现wordcount
- 第2节： 02.spark介绍
- 第3节： 03.spark 编程实现wordcount-scala-local模式
- 第4节： 04.spark 编程实现wordcount-spark集群上部署运行
- 第5节： 05.spark 编程实现wordcount-scala实现-类型声明
- 第6节： 06.spark 编程实现wordcount-java版
- 第7节： 07.spark makeRDD-parallelize并发度-分区数
- 第8节： 08.spark RDD的变换算子
- 第9节： 09.spark RDD的groupby-groupbykey
- 第10节： 10.spark RDD的aggByKey
- 第11节： 11.spark RDD的aggByKey-简洁式
- 第12节： 12.spark RDD的sortByKey-sortBy
- 第13节： 13.spark RDD的cogroup协分区
- 第14节： 14.spark RDD的笛卡尔积
- 第15节： 15.spark RDD的pipe管线操作
- 第16节： 16.spark action
- 第17节： 17.spark 数据倾斜
- 第18节： 18.spark数据倾斜-自定义分区类
- 第19节： 19.spark RDD概念
- 第20节： 20.spark RDD-术语和原理解释
- 第18章： 第18周
- 第1节： 01.Spark核心类-DagScheduler-TaskScheduler-SchedulerBackend
- 第2节： 02.Spark核心类-TaskScheduler-Task-ShuffleMapTask-ResultTask
- 第3节： 03.Spark核心类-Stage-ShuffleMapStage-ResultStage
- 第4节： 04.Spark核心类-BlockManager-MemoryManager-ShuffleManager
- 第5节： 05.Spark核心类-UML图
- 第6节： 06.Spark核心类-UML图2
- 第7节： 07.Spark核心类-UML图3
- 第8节： 08.Spark job提交流程图
- 第9节： 09.Spark job提交流程图2
- 第19章： 第19周
- 第1节： 01.spark sql-01
- 第2节： 02.spark sql-02
- 第3节： 03.spark sql-java api
- 第4节： 04.spark python数据分析
- 第5节： 05.spark streaming
- 第20章： 第20周
- 第1节： 01.spark流计算-updateStateByKey
- 第2节： 02.spark流计算-window化操作
- 第3节： 03.spark流计算-foreachPartitioner处理
- 第4节： 04.spark流计算-RDD到数据框的转换toDF
- 第5节： 05.spark流计算-DStream持久化
- 第6节： 06.spark流计算-检查点容错处理
- 第7节： 07.spark图计算
- 第8节： 08.spark图计算-subgraph-mask
- 第9节： 09.spark图计算-聚合消息
- 第10节： 10.spark图计算-pregel
- 第11节： 11.spark图计算-pagerank
- 第21章： 第21天
- 第1节： 01.机器学习-监督-非监督-分类-聚类-贝叶斯-kmean
- 第2节： 02.TD-IDF-回归-线性-逻辑-梯度下降
- 第3节： 03.spark机器垃圾邮件分类
- 第4节： 04.spark机器垃圾邮件分类-java版本
- 第5节： 05.spark机器学习-稀疏向量-密度向量
- 第6节： 06.spark机器学习-线性回归
- 第7节： 07.模型持久化和动态加载
- 第8节： 08.逻辑回归-酒质量预测
- 第9节： 09.使用管线实现垃圾邮件分类
- 第10节： 10.推荐系统
- 第11节： 11.聚类算法
- 第22章： 第22周
- 第1节： 01.umeng-01
- 第2节： 02.umeng-web收集日志
- 第3节： 03.umeng-web程序上报kafka
- 第4节： 04.umeng-flume收集kafka日志到hdfs-crontab调度导入hdfs到hive中
- 第5节： 05.umeng-crond调度-dubbo微服务-可视化程序
- 第6节： 06.umeng-可视化程序-部署测试-hiveUDF-新增用户
- 第7节： 07.umeng-spark-thriftserver-hive统计分析
- 第8节： 08.umeng-spark streaming计算-phoenix-hbase
- 第23章： 第23周
- 第1节： 01.phoenix实时聚合数据入库
- 第2节： 02.phoenix实时聚合数据入库-2
- 第3节： 03.phoenix自定义函数
- 第4节： 04.phoenix自定义函数-注册安装
- 第5节： 05.phoenix日活-月活
- 第6节： 06.知识点总结
- 第24章： Python3.0
- 第1节： 01.python3.0新特性-编程
- 第2节： 02.python3.0新特性-多线程-串行化和反串行
- 第25章： SSM之mybatis
- 第1节： 01.ssm简介
- 第2节： 02.ssm-mybatis-项目初始化
- 第3节： 03.ssm-mybatis-配置文件和数据库创建-表创建
- 第4节： 04.ssm-mybatis-使用API测试是否连通
- 第5节： 05.ssm-mybatis-创建mapper文件和javabean
- 第6节： 06.ssm-mybatis-实现insert操作
- 第7节： 07.ssm-mybatis-实现update操作
- 第8节： 08.ssm-mybatis-实现selectOne操作
- 第9节： 09.ssm-mybatis-实现selectAll操作
- 第10节： 10.ssm-mybatis-复杂关系-准备数据-表结构
- 第11节： 11.ssm-mybatis-复杂关系-设计java类
- 第12节： 12.ssm-mybatis-复杂关系-orderMapper映射文件
- 第13节： 13.ssm-mybatis-复杂关系-修改配置-插入关联数据
- 第14节： 14.ssm-mybatis-复杂关系-多对一关联查询
- 第15节： 15.ssm-mybatis-复杂关系-多对一映射编写
- 第16节： 16.ssm-mybatis-复杂关系-多对一API编程测试
- 第17节： 17.ssm-mybatis-项目改造-规范化-Dao-Util
- 第18节： 18.ssm-mybatis-项目改造-样板代码-接口回调实现封装
- 第19节： 19.ssm-mybatis-项目改造-接口回调原理图说明
- 第26章： SSM之SpringMVC
- 第1节： 01.web程序简介
- 第2节： 02.搭建tomcat服务器
- 第3节： 03.tomcat目录结构-端口修改-server.xml
- 第4节： 04.在idea下创建web模块-配置tomcat-运行程序
- 第5节： 05.在idea下配置tomcat服务器热部署
- 第6节： 06.在idea添加maven支持-修改热部署-默认浏览器
- 第7节： 07.bs结构程序的工作流程
- 第8节： 08.Spring MVC结构
- 第9节： 09.引入Springmvc依赖-配置servlet
- 第10节： 10.spring注解驱动配置mvc-编写controller
- 第11节： 11.IDEA下的weeb模块运行找不到第三方类库的解决办法
- 第12节： 12.配置视图解析器-增加jsp页面-增加控制器方法
- 第13节： 13.实现注册用户功能
- 第14节： 14.获得表单提交数据-HttpServletRequest
- 第15节： 15.Controller向jsp传递参数-Model
- 第16节： 16.Controller向jsp传递集合数据进行显示
- 第17节： 17.springMVC完成CRUD-forward-redirect
- 第18节： 18.forward-redirect区别
- 第27章： SSM之Spring
- 第1节： 01.体验Spring
- 第2节： 02.spring注解方式-扫描组件-依赖配置
- 第3节： 03.spring整合mybatis原理图
- 第4节： 04.spring整合mybatis-项目初始化-连接数据源c3p0-测试
- 第5节： 05.spring整合mybatis-sf-dao设计实现
- 第6节： 06.spring整合mybatis-service接口和实现类设计
- 第7节： 07.spring整合mybatis-配置文件-事务通知-aop配置
- 第8节： 08.spring整合mybatis-rose图分析
- 第9节： 09.spring整合mybatis-业务增加-item处理
- 第10节： 10.spring整合mybatis-事务管理原理介绍-现象展示
- 第11节： 11.spring整合mybatis-业务增加-item处理2
- 第28章： SSM整合
- 第1节： 01.SSM整合-项目初始化-maven依赖
- 第2节： 02.SSM整合-整合架构-包结构分析
- 第3节： 03.SSM整合-基本类库创建-service-dao-domain
- 第4节： 04.SSM整合-控制器-spring配置文件-分发器配置文件
- 第5节： 05.SSM整合-实现user查看-web.xml配置监听-beans加载mybatis文件
- 第6节： 06.SSM整合-SpringMVC静态资源访问
- 第7节： 07.SSM整合-引入css表
- 第8节： 08.SSM整合-删除用户
- 第9节： 09.SSM整合-中文乱码问题
- 第10节： 10.SSM整合-分页查询
- 第11节： 11.SSM整合-分页查询2
- 第12节： 12.SSM整合-jsp页面参数获取
- 第29章： 赠送课程一
- 第1节： day01-01项目架构图介绍
- 第2节： day01-02项目流程图
- 第3节： day01-03项目流程图三
- 第4节： day01-04公司业务的介绍流程
- 第5节： day01-05网站分析实战
- 第6节： day01-06在集群上面开启hadoop并且创建对应的表
- 第7节： day01-07项目表字段对应的字段名
- 第8节： day01-08hive业务数据的导入过程
- 第9节： day01-09按天统计pv的sql语句
- 第10节： day01-10每天每个省份每个小时统计和统计每天页面访问量
- 第11节： day01-11统计总的访问人数，即访客
- 第12节： day01-12统计当天平均访问页面数
- 第13节： day01-13统计每个页面访客数和最早时间和最晚时间
- 第14节： day01-14平均网站停留时间
- 第15节： day01-15客户设备相关信息统计
- 第16节： day01-16来源统计的写法
- 第17节： day01-17用户地区访问量分布
- 第18节： day01-18当日回访人数占比
- 第19节： day01-19访客平均访问频度
- 第20节： day01-20独立用户平均访问时长
- 第21节： day01-21独立平均访问深度
- 第22节： day01-22访问来源统计
- 第23节： day01-23来源的数据统计
- 第30章： 赠送课程二
- 第1节： 01操作数据库简介
- 第2节： 01.数据范围-session-application-request
- 第3节： 02.数据范围-session登录处理-session数据保存
- 第31章： 赠送课程三
- 第1节： HBase001.VERSIONS版本话-时间戳指定-put API
- 第2节： HBase002
- 第3节： HBase003.Scanner-迭代所有版本信息
- 第4节： HBase004
- 第5节： HBase005
- 第32章： 赠送课程四
- 第1节： Pig001.pig介绍-入门
- 第2节： Pig002.pig诊断操作-分组-co分组-连接-内外全-切割-union
- 第3节： Pig003.size-textloader-binstorage
- 第4节： Pig004.String函数-日期时间函数-数学函数
- 第33章： 赠送课程五
- 第1节： Scala001.继承-超类构造-匹配器操作
- 第2节： Scala002.匿名内部类对象-抽象类-继承关系树
- 第3节： Scala003.正则表达式-文件-进程控制-trait
- 第4节： Scala004.trait-抽象-自身类型-主构造
- 第5节： Scala005.对象trait-类trait-叠加trait
- 第6节： Scala006.操作符-scala IDE插件-高阶函数
- 第7节： Scala007.闭包-柯里化
- 第8节： Scala008.集合操作
- 第34章： 赠送课程六
- 第1节： Spark001.伪集合操作-reduce-fold
- 第2节： Spark002.pairRDD操作-rdd持久化
- 第3节： Spark003.操纵key-value对-聚合-调整并发程度
- 第4节： Spark004.数据排序-PairRDD-data分区
- 第5节： Spark005.数据分区-分区器-PageRank
- 第6节： Spark006.自定义分区-数据格式
- 第7节： Spark007.fold方法-json处理
- 第8节： Spark008.seq文件-obj文件-lzo
- 第9节： Spark009.压缩编解码-hive
- 第10节： Spark010.spark-hbase集成
- 第11节： Spark011.spark-累加器-广播变量
- 第12节： Spark012.spark-hbase访问-hive访问-运行时架构
- 第13节： Spark013.独立模式启动spark集群与部署
- 第14节： Spark014.maven编译spark应用
- 第15节： Spark015.maven编译spark应用2
- 第16节： Spark016.spark集群应用程序
- 第17节： Spark017.spark集群应用程序部署模式cluster-client
- 第18节： Spark018.spark集群虚拟机磁盘扩展
- 第19节： Spark019.spark yarn集群
- 第20节： Spark020.spark SQL-hive
- 第21节： Spark021.Spark-SQL
- 第22节： Spark022.Spark-SQL2
- 第23节： Spark023.Spark-Streaming
- 第24节： Spark024.Spark-Hive集成
- 第25节： Spark025.Spark-Streaming集成
- 第26节： Spark026.Spark-Streaming-kafka集成
- 第27节： Spark027.Spark-Streaming-kafka集成2
- 第28节： Spark028.Spark-Streaming-kafka集成3（maven打包）
- 第29节： Spark029.Spark-graphx计算
- 第30节： Spark030.Spark-graphx计算2
- 第35章： 赠送课程七
- 第1节： 微博
- 第2节： 简历指导
- 第36章： 赠送课程八-电视收视率项目
- 第1节： 第01节：项目的简介
- 第2节： 第02节：项目的背景
- 第3节： 第03节：项目流程演示
- 第4节： 第04节：讲课的内容和对应的知识点
- 第5节： 第05节：php展示统计分析之后的数据
- 第6节： 第06节：大数据架构介绍并且企业使用的测试集群环境和人员配置
- 第7节： 第07节：VM的安装
- 第8节： 第08节：centos的安装和网络配置
- 第9节： 第09节：通过第三方连接centos的方法
- 第10节： 第10节：CentOS的yum源更新已经关闭防火墙
- 第11节： 第11节：JAVA的安装和hadoop安装
- 第12节： 第12节：完全分布式搭建(上)
- 第13节： 第13节：完全分布式搭建(下)
- 第14节： 第14节：通过hadoop自带的demo运行单词统计
- 第15节： 第15节：写一个sh脚本，可以通过一台机器控制多台机器
- 第16节： 第16节：hadoop常用的命令
- 第17节： 第17节：maven的安装
- 第18节： 第18节：maven使用时出现问题以及解决问题方法
- 第19节： 第19节：MAPREDUCE 示例编写及编程规范
- 第20节： 第20节：安装时间同步工具，让所有电脑进行同步
- 第21节： 第21节：Hive简介和工作流程
- 第22节： 第22节：Mysql的安装，centos7安装mysql注意点
- 第23节： 第23节：安装Hive,并且使用Hive做一个小案例
- 第24节： 第24节：把txt文件的数据导入到Hive表中
- 第25节： 第25节：Flume采集系统结构图
- 第26节： 第26节：Flume的安装部署和实战
- 第27节： 第27节：sqoop数据迁移和安装
- 第28节： 第28节：sqoop数据从hadoop里面导入到mysql里面
- 第29节： 第29节：sqoop数据从mysql里面导入到hadoop里面
- 第30节： 第30节：Azkaban介绍和安装
- 第31节： 第31节：Azkaban创建SSL配置和配置文件
- 第32节： 第32节：Azkaban实战通过5个不同场景介绍原理
- 第33节： 第33节：电视采集项目流程篇之通过linux日志收集数据到hdfs上面
- 第34节： 第34节：电视采集项目流程篇之通过MAPREDUCE 把收集数据进行清洗
- 第35节： 第35节：电视采集项目流程篇之清洗数据绑定到hive表中（上）
- 第36节： 第36节：电视采集项目流程篇之清洗数据绑定到hive表中（下）
- 第37节： 第37节：电视采集项目流程篇之根据hive绑定数据统计计算保存到hive表中
- 第38节： 第38节：电视采集项目流程篇之把hive表中数据导入到mysql中
- 第39节： 第39节：电视采集项目流程篇之安装php环境并且快速熟悉php语法
- 第40节： 第40节：电视采集项目流程篇之安装php和echarts进行结合展示图表
- 第41节： 第41节：电视采集项目流程篇之Azkaban调度脚本的编写
- 第42节： 第42节：电视采集项目流程篇之Azkaban流程调度演示，最终在php页面展示
- 第43节： 第43节：hadoop和hive项目怎么平滑的转到spark上面介绍
- 第44节： 第44节：Spark介绍和整体架构
- 第45节： 第45节：Spark历史和特点
- 第46节： 第46节：Spark下载源码和安装和使用
- 第47节： 第47节：Spark创建RDD集合
- 第48节： 第48节：Spark中transformation的介绍
- 第49节： 第49节：Spark中action的介绍
- 第50节： 第50节：Spark SQL发展史
- 第51节： 第51节：HiveContext
- 第52节： 第52节：Spark SQL和DataFrame
- 第53节： 第54节：电视采集项目流程spark篇通过sparksql处理业务逻辑上
- 第54节： 第54节：电视采集项目流程如何把hadoop项目平滑过渡到spark项目上
- 第55节： 第55节：电视采集项目流程spark篇通过sparksql处理业务逻辑下
- 第56节： 第56节：电视采集项目流程spark篇通过Azkaban调度spark
- 第57节： 第57节：项目总体总结
- 第58节： 第58节：简历指导
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