Hadoop实现了一个分布式文件系统,简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。本课程是大数据学科的入门教程,将会为您讲述hadoop的具体内容,对大数据感兴趣的一定不要错过!
视频课程目录大纲:
第一天
01、Apache Hadoop--Hadoop介绍
02、Apache Hadoop--Hadoop特性优点&国内外应用
03、Apache Hadoop--集群搭建--发行版本&集群简介
04、Apache Hadoop--集群搭建--JDK环境安装
05、Apache Hadoop--集群搭建--安装包目录结构
06、Apache Hadoop--集群搭建--配置文件修改上
07、Apache Hadoop--集群搭建--配置文件修改下
08、Apache Hadoop--集群搭建--配置文件注意事项
09、Apache Hadoop--集群搭建--namenode格式化
10、Apache Hadoop--集群搭建--启动方式
11、Apache Hadoop--集群搭建--集群ui&初体验
12、Apache Hadoop--HDFS--介绍&模拟实现思路
13、Apache Hadoop--HDFS--设计目标
14、Apache Hadoop--HDFS--重要特性
15、Apache Hadoop--HDFS--shell客户端
16、Apache Hadoop--HDFS--shell常用命令介绍
第二天
01、Hadoop HDFS--HDFS基本原理--NameNode概述
02、Hadoop HDFS--HDFS基本原理--DataNode概述
03、Hadoop HDFS--HDFS工作机制--概述
04、Hadoop HDFS--HDFS工作机制--写数据流程--上
05、Hadoop HDFS--HDFS工作机制--写数据流程--下
06、Hadoop HDFS--HDFS工作机制--读数据流程
07、Hadoop HDFS--HDFS应用开发--JAVA api环境&对象
08、Hadoop HDFS--HDFS应用开发--创建目录&客户端身份设置
09、Hadoop HDFS--HDFS应用开发--下载文件&本地hadoop环境配置
10、Hadoop HDFS--HDFS应用开发--其他api&Stream操作
11、Hadoop HDFS--案例:shell定时采集数据至hdfs--需求分析
12、Hadoop HDFS--案例:shell定时采集数据至hdfs--实现
13、Hadoop MapReduce--理解MapReduce思想
14、Hadoop MapReduce--MapReduce计算模拟实现思路
15、Hadoop MapReduce--MapReduce设计构思
16、Hadoop MapReduce--MapReduce框架结构&编程规范
17、Hadoop MapReduce--WordCount案例--Mapper编写:mr数据类型
18、Hadoop MapReduce--WordCount案例--Mapper编写:map方法
19、Hadoop MapReduce--WordCount案例--Reducer编写:类型确定&如何调用
20、Hadoop MapReduce--WordCount案例--Reducer编写:reduce方法编程
21、Hadoop MapReduce--WordCount案例--运行主类Job编程
22、Hadoop MapReduce--程序运行模型--集群运行模式
23、Hadoop MapReduce--程序运行模型--本地运行模式
第三天
01、Hadoop MapReduce--MapReduce的输入和输出
02、Hadoop MapReduce--初识mapreduce数据分区&分区规则
03、Hadoop MapReduce--处理流程--Mapper任务执行流程解析
04、Hadoop MapReduce--处理流程--Reducer任务执行流程解析
05、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总--序列化机制Writable
06、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总--对象序列化编写
07、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总--mapper编写
08、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总--Reducer编写
09、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总--运行主类编写
10、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总排序--需求分析&comopareTo方法重写
11、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总排序--mr代码实现
12、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总分区--需求分析&HashPartitioner讲解
13、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总分区--自定义分区&mr编写
14、Hadoop MapReduce编程案例--流量汇总分区--分区个数和reduceTask个数关系
15、Hadoop MapReduce--combiner组件介绍&使用注意事项
16、Apache Flume--概述&运行机制
17、Apache Flume--安装部署&netcat-logger
18-1、Apache Flume--案例--spooldir使用注意事项
18、Apache Flume--案例--采集目录至HDFS
19、Apache Flume--案例--采集文件至HDFS
20、Apache Flume--高级功能--load balance
21、Apache Flume--高级功能--failover
22、Apache Flume--实战案例--采集日志汇总&拦截器使用
23、Apache Flume--扩展了解--自定义拦截器思路
登陆有两种便捷方式:1、用QQ直接登陆,不需要记住账号和密码。2、直接填写手机号码获取验证码登陆。
1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;
2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。
1、源码默认交易周期:自动发货商品为1天,手动发货商品为3天,买家有1次额外延长3天交易周期的权利;
2、若上述交易周期双方依然无法完成交易,任意一方可发起追加周期(1~60天)的请求,对方同意即可延长。
1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);
2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);
3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;
4、安装:免费提供安装服务的源码但卖家不履行的;
5、收费:额外收取其他费用的(但描述中有显著声明或双方交易前有商定的除外);
6、其他:如质量方面的硬性常规问题等。
注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!
1、牛得奖商城会对双方交易的过程及交易商品的快照进行永久存档,以确保交易的真实、有效、安全!
2、牛得奖商城无法对如“永久包更新”、“永久技术支持”等类似交易之后的商家承诺做担保,请买家自行鉴别;
3、在源码同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
4、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,商品写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;
5、在未拍下前,双方在QQ上所商定的交易内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);
6、因聊天记录可作为纠纷评判依据,故双方联系时,只与对方在牛得奖商城上所留的QQ、手机号沟通,以防对方不承认自我承诺。
7、虽然交易产生纠纷的几率很小,但一定要保留如聊天记录、手机短信等这样的重要信息,以防产生纠纷时便于牛得奖商城介入快速处理。
1、牛得奖商城作为第三方中介平台,依据交易合同(商品描述、交易前商定的内容)来保障交易的安全及买卖双方的权益;
2、非平台线上交易的项目,出现任何后果均与牛得奖商城无关;无论卖家以何理由要求线下交易的,请联系管理举报。