投稿

【厦门大学】大数据技术原理与应用

23.8万

995

2018-07-01 10:20:07

http://www.icourse163.org/course/XMU-1002335004 【厦门大学】大数据科学

你石矶娘娘发消息

哪吒传奇10级学者/汉服/传统弓/INTx（5 w6，584|514）

豆包-AI功能升级,更擅长处理复杂问题

9000+人感兴趣

0.1 课程及其配套在线资源介绍

06:05

1.1 大数据时代

09:10

1.2大数据概念和影响

11:13

1.3 大数据的应用

05:48

1.4大数据的关键技术

05:54

1.5.1云计算

11:45

1.5.2 物联网

08:28

2.1.1 Hadoop简介

10:44

2.1.2 Hadoop不同版本

10:55

2.2 Hadoop项目结构

09:46

2.3.1Hadoop安装之前的预备知识

09:00

2.3.2 Hadoop的安装和使用详解

12:52

2.4 Hadoop集群的部署和使用

13:25

3.1 分布式文件系统HDFS简介

07:19

3.2 HDFS相关概念

14:03

3.3 HDFS体系结构

05:46

3.4 HDFS存储原理

12:04

3.5.1 HDFS读数据过程

12:36

3.5.2 HDFS写数据过程

06:04

3.6 HDFS编程实践

14:38

4.1 HBase简介

13:55

4.2 HBase数据模型

13:26

4.3 HBase的实现原理

13:59

4.4 HBase运行机制

13:48

4.5 HBase应用方案

12:25

4.6 HBase安装配置和常用Shell命令

07:33

4.7 HBase常用Java API及应用实例

13:37

5.1 NoSQL概述

16:42

5.2 NoSQL与关系数据库的比较

09:13

5.3.1键值数据库和列族数据库

09:34

5.3.2文档数据库图数据库以及不同数据库比较分析

07:31

5.4.1 CAP理论

05:39

5.4.2 BASE和最终一致性

08:48

5.5 从NoSQL到NewSQL数据库

03:31

5.6 文档数据库MongoDB

13:23

6.1 云数据库概述

12:39

6.2 云数据库产品

04:57

6.3.1 UMP系统概述

03:37

6.3.2 UMP系统架构

21:40

6.3.3 UMP系统功能

11:49

6.4.1 Amazon和云计算的渊源

03:39

6.4.2 Amazon AWS

18:24

6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库

04:35

6.5 微软云数据库SQL Azure

05:08

6.6 云数据库实践

11:00

7.1 MapReduce概述 - 7.1.1 分布式并行编程

08:46

7.1 MapReduce概述 - 7.1.2 MapReduce模型简介

07:56

7.2 MapReduce的体系结构 - 7.2 MapReduce的体系结构

06:05

7.3 MapReduce工作流程 - 7.3 MapReduce工作流程

11:22

7.4 Shuffle过程原理 - 7.4 Shuffle过程原理

16:42

7.5 MapReduce应用程序执行过程 - 7.5 MapReduce应用程序执行过程

04:42

7.6 实例分析WordCount - 7.6 实例分析WordCount

07:34

7.7 MapReduce的具体应用 - 7.7 MapReduce的具体应用

07:07

7.8 MapReduce编程实践 - 7.8 MapReduce编程实践

16:42

8.1 数据仓库概念 - 8.1 数据仓库概念

07:16

8.2 Hive简介 - 8.2 Hive简介

20:50

8.3 SQL转换成MapReduce作业的原理 - 8.3 SQL转换成MapReduce作业的原理

15:20

8.4 Impala - 8.4.1 Impala简介

05:02

8.4 Impala - 8.4.2 Impala系统架构

06:33

8.4 Impala - 8.4.3 Impala查询执行过程

05:50

8.4 Impala - 8.4.4 Impala与Hive的比较

04:21

8.5 Hive编程实践 - 8.5.1 Hive安装与基本操作

10:41

8.5 Hive编程实践 - 8.5.2 Hive应用实例WordCount

10:30

9.1 Hadoop的优化与发展 - 9.1 Hadoop的优化与发展

12:49

9.2 HDFS2.0的新特性 - 9.2.1 HDFS HA

08:19

9.2 HDFS2.0的新特性 - 9.2.2 HDFS Federation

10:28

9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.1MapReduce1.0的缺陷

04:05

9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.2 YARN设计思路

03:36

9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.3 YARN体系结构

15:42

9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.4 YARN工作流程

04:59

9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.5 YARN框架与MapReduce1.0框架的对比分析

05:17

9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.6 YARN的发展目标

08:42

9.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件 - 9.4.1 Pig

10:27

9.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件 - 9.4.2 Tez

08:02

9.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件 - 9.4.3 Spark和Kafka

05:09

10.1 Spark概述 - 10.1.1 Spark简介

11:20

10.1 Spark概述 - 10.1.2 Spark与Hadoop的对比

06:18

10.2 Spark生态系统 - 10.2 Spark生态系统

08:38

10.3 Spark运行架构 - 10.3.1 基本概念和架构设计

08:05

10.3 Spark运行架构 - 10.3.2 Spark运行基本流程

06:02

10.3 Spark运行架构 - 10.3.3 RDD概念

11:55

10.3 Spark运行架构 - 10.3.4 RDD特性

05:05

10.3 Spark运行架构 - 10.3.5 RDD的依赖关系和运行过程

13:26

10.4 Spark SQL - 10.4 Spark SQL

04:57

10.5 Spark的部署和应用方式 - 10.5 Spark的部署和应用方式

06:41

10.6 Spark编程实践 - 10.6.1 Spark安装和启动Spark Shell

05:01

10.6 Spark编程实践 - 10.6.2 Spark RDD基本操作

08:21

10.6 Spark编程实践 - 10.6.3 Spark应用程序

08:43

11.1 流计算概述 - 11.1.1 数据的处理模型

07:58

11.1 流计算概述 - 11.1.2 流计算概念与典型框架

07:16

11.3 流计算的应用 - 11.3 流计算的应用

05:15

11.4 开源流计算框架Storm - 11.4.1 Storm简介

05:51

11.4 开源流计算框架Storm - 11.4.2 Storm设计思想

10:26

11.4 开源流计算框架Storm - 11.4.3 Storm框架设计

10:44

11.5 Spark StreamingSamza以及三种流计算框架的比较 - 11.5 Spark StreamingSamza以及三种流计算框架的比较

13:57

11.6 Storm编程实践 - 11.6.1 编写Storm程序

18:59

11.6 Storm编程实践 - 11.6.2 安装Storm的基本过程和实例

10:35

12.1 图计算简介 - 12.1 图计算简介

12:32

12.2 Pregel简介 - 12.2 Pregel简介

03:51

12.3 Pregel图计算模型 - 12.3.1 有向图和顶点

07:23

12.3 Pregel图计算模型 - 12.3.2 Pregel的计算过程

06:42

12.3 Pregel图计算模型 - 12.3.3 Pregel实例

14:23

12.4 Pregel的C++ API - 12.4.1 定义Vertex基类

05:49

12.4 Pregel的C++ API - 12.4.2 消息传递机制和Combiner

06:00

12.4 Pregel的C++ API - 12.4.3 Aggregator拓扑改变和输入输出

06:38

12.5 Pregel的体系结构 - 12.5.1 Pregel的执行过程和容错性

13:29

12.5 Pregel的体系结构 - 12.5.2 WorkerMaster和Aggregator

11:34

12.6 Pregel的应用实例单源最短路径 - 12.6 Pregel的应用实例单源最短路径

18:47

12.7 Hama的安装和使用 - 12.7 Hama的安装和使用

05:21

13.1 大数据应用概览 - 13.1大数据应用概览

14:04

13.2 推荐系统 - 13.2.1 推荐系统概述

13:30

13.2 推荐系统 - 13.2.2 基于用户的协同过滤UserCF

10:56

13.2 推荐系统 - 13.2.3 基于物品的协同过滤ItemCF

08:42

13.2 推荐系统 - 13.2.4 UserCF算法和ItemCF算法的对比

04:07

13.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用 - 13.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用

07:49

顶部