大数据技术
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简介
订阅合集
01从零开始搭建大数据学习环境
33:43
02在虚拟机上安装javaJDK
15:41
03在虚拟机上安装Hadoop
04:55
04运行第一个hadoop示例程序
09:11
05hadoop集群配置-整体介绍
10:09
06hadoop集群配置-scp命令
08:52
07hadoop集群配置-scp拓展使用
13:51
08hadoop集群配置-rsync命令同步文件夹
09:44
09hadoop集群配置-创建xsync脚本命令
11:41
10hadoop集群配置-使用xsync命令同步集群文件
05:52
11hadoop集群配置-ssh无密登录
12:32
12典型的错误及解决方式
09:06
13配置hadoop集群-环境准备-java-hadoop可用
02:53
14配置hadoop集群-环境准备-关闭防火墙并确认免密登录
06:27
15配置hadoop集群-理论准备
17:46
16配置hadoop集群-修改配置文件
09:10
17配置hadoop集群-启动集群
07:41
18测试集群的功能-上传文件
11:33
19测试集群的功能-运行wordcount任务
10:02
20配置集群-查看历史运行任务
09:01
21配置集群-日志聚集操作
08:37
22配置集群-编写hadoop启动停止脚本
08:08
23hdfs-shell操作
15:12
24hdfs-客户端操作-安装hadoop和maven
14:50
25hdfs-客户端操作-创建java项目连接hadoop集群
15:04
26hdfs-客户端操作-创建新的目录
12:55
27hdfs-客户端操作-文件上传
07:10
28hdfs-客户端操作-设置副本数量
04:04
29mapreduce-wordcount程序
23:09
30mapreduce-理解map-reduce
20:28
31mapreduce-打包运行在集群中
21:37
32mapreduce-案例-简单的数据清洗
20:15
33自定义分区器
21:24
34序列化与反序列化-java实现
15:38
35序列化和反序列化-hadoop实现
13:29
36案例-流量统计
32:16
37数据压缩
21:23
38yarn基本介绍
25:02
39设置不同的任务队列
12:04
40tool接口-问题说明
08:46
41tool接口-代码实现
18:53
42spark-基本介绍
12:13
43spark-local模式
17:14
44spark-standalone模式
20:42
45spark-配置历史服务器
16:04
46spark-配置yarn模式
23:54
47idea写spark程序
14:29
48打包spark代码在集群中运行
12:46
49RDD基本介绍
15:15
50spark-shell中写代码
11:47
51 RDD运行过程
04:19
52RDD算子-基本介绍
06:05
53RDD算子-转换算子1-Map
14:29
54RDD算子-转换算子2
14:31
55RDD算子-行动算子
12:35
56RDD案例-数据清洗
13:14
57spark缓存-cache
16:48
58spark缓存-persist
06:15
59RDD-分区和分区器
22:54
60RDD-自定义分区器
11:51
61RDD-自定义分区器案例
22:32
62sparkSQL基本使用
16:44
63mysql数据库配置
09:37
64mysql数据库创建新数据库和数据表
03:34
65sparkSQL连接mysql并添加新数据
07:59
66sparkSQL读入csv文件写入mysql
08:39
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