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天
01_内容概述
02_日志采集流程
03_分布式文件系统的写数据流程
04_分布式文件系统的读数据的流程
05_分布式文件系统的核心设计
06_centos6安装
07_centos6和centos7的区别
08_Centos6的初始化设置
09_NAT网络模式
10_ssh的配置和原理
11_hadoop安装前步骤
12_hadoop的集群环境搭建
13_hadoop的集群环境的常见问题
14_hadoop的三台服务器的配置
15_hadoop的客户端的理解和核心参数

第二天
01_HDFS客户端操作
02_Linux的Hadoop的glibc的依赖问题
03_Java客户端的文件操作
04_Java客户端的文件操作2
05_Java通过流的方式操作文件
06_Java通过流的方式指定位置的读取
07_Java版本的单词统计
08_分布式的单词统计的设计思想
09_分布式单词统计的思路实现1
10_分布式单词统计的思路实现2
11_分布式单词统计的实现思路_Mapper运算
12_分布式单词统计的Reduce操作
13_分布式程序的打包运行
14_自定义脚本启动hdfs集群
15_通过HDFS集群的脚本启动hdfs

第三天
01_namenoded的补充
02_secondaryNameNode工作原理
03_hdfs文件操作的流程复习
04_分布式运算MapReduce的模型
05_分布式运算MapReduce的场景说明
06_分布式资源管理平台概述
07_分布式资源管理Yarn程序的安装
08_Wordcount单词计数程序实现
09_Wordcount程序的打包运行
10_mr程序的运行方式
11_订单的Topn运算_map
12__订单的TopN的运算_Reduce
13_0213_MapReduce任务处理流程
14_今日小结

第四天
01_资源管理平台的流程分析
02_线段重叠统计案例
03_电影评分topN
04_MapReduce的数据处理流程图
05_MapReducer的电影评分升级版
06_自定义的key的数据处理需要注意的几点
07_MapReduce的性能优化_避免创建垃圾对象
08_MapReduce的订单和用户的Join操作
09_MapReduce_案例_倒排索引
10_MapReduce的任务启动运行流程

第五天
01_hive的工作原理
02_hive的基本概念和概述
03_mysql数据库的安装
04_hive的安装
05_测试启动运行
06_hive的DDL
07_分区表
08_Hive的连接方式
09_Hive的数据类型_Array
10_Hive的数据类型_Map_Struct
11_常用函数
12_表生成函数_explode_json_tuple
13_分窗函数_topN模型
14_分窗函数_级联求和
15_单词统计_hive

第六天
01_大数据技术回顾_HBASE概述
02_HBASE分布式数据库的设计原理
03_数据的存储结构
04_zk的安装
05_hbase的安装配置
06_hbase的表数据模型
07_hbase客户端操作
08_Hbase的重要特性_字典顺序排序
09_HBase客户端API操作_DML
10_HBase客户端API操作_添加_获取

第七天
01_日志采集流程分析
02_Flume工作的流程
03_Flume的安装
04_Flume的案例_目录采集
05_日志采集配置文件详解
06_新增文件内容的采集
07_多级串联的操作
08_Sqoop的安装
09_Sqoop导入数据到HDFS
10_Sqoop的数据导出
11_总结分析